En bref. Brave Search API donne aux applications accès à un index web indépendant via des résultats de recherche, du contexte extrait et des réponses sourcées.

Définition : Brave Search API est une interface de programmation d’applications qui fournit aux applications des données issues de l’index web indépendant de Brave Search. Au 17 octobre 2026, Brave documente des services fournissant des résultats de recherche classés, du contenu extrait de pages pour les modèles d’IA et des réponses étayées par des sources web.

Points clés

La présentation de Search API de Brave précise que l’index sous-jacent est celui qui alimente Brave Search, développé indépendamment de Google et de Bing.
La documentation de Web Search décrit une option permettant d’obtenir jusqu’à 5 extraits supplémentaires par résultat de recherche.
La documentation de LLM Context de Brave décrit des passages extraits de pages et des métadonnées sur les sources destinés aux grands modèles de langage, ou LLM.
La documentation d’Answers décrit un service distinct qui produit des réponses avec attribution des sources.

Que contient un résultat de Web Search ?

La présentation de l’API de Brave décrit les données renvoyées par Web Search : des titres, des URL et de courts extraits classés, accompagnés d’informations complémentaires pour les résultats locaux et les résultats enrichis. Un extrait (snippet) est un passage affiché avec un résultat de recherche.

Le guide de Web Search présente cette requête pour obtenir des extraits supplémentaires :

curl "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search?q=python+web+frameworks&extra_snippets=true" \
  -H "X-Subscription-Token: <YOUR_API_KEY>"

L’exemple recherche des frameworks web Python. La clé d’API se place dans l’en-tête X-Subscription-Token. Avec extra_snippets=true, les entrées du tableau web.results de la réponse comprennent un tableau extra_snippets contenant d’autres extraits. Le même guide documente le ciblage par pays et le filtrage par langue du contenu, qui permettent à une application de préciser le marché et la langue de sa recherche.

Comment LLM Context fournit-il du contenu à une application d’IA ?

Le guide de LLM Context de Brave décrit un service de récupération de contenu destiné aux agents et aux agents conversationnels (chatbots). Il renvoie des fragments (chunks) pertinents pour la requête, c’est-à-dire des portions du contenu des pages, prêts à être traités par un modèle sans étape supplémentaire d’extraction web (scraping). L’ancrage (grounding) consiste à utiliser du contenu récupéré pour étayer la réponse d’un modèle.

La réponse sépare le contenu extrait, sous grounding, des métadonnées, sous sources. Dans grounding.generic, chaque résultat comprend une URL, un titre et un tableau snippets. Les métadonnées des sources sont indexées par URL, ce qui conserve le lien entre un passage et sa page d’origine.

Une application peut définir maximum_number_of_tokens pour contrôler la quantité approximative de contexte et maximum_number_of_urls pour limiter les URL sources. Les jetons (tokens) sont les unités utilisées pour mesurer les données d’entrée d’un modèle. Le paramètre context_threshold_mode contrôle le filtrage par pertinence. Goggles, les règles personnalisées de classement des sources de Brave, permettent de restreindre ou d’exclure des sources. Ces paramètres déterminent le contenu fourni au modèle propre à l’application.

Qu’est-ce que cela change pour un site web ?

Puisque l’API utilise l’index de Brave Search, les consignes de Brave sur son robot d’exploration concernent l’ensemble des sources disponibles. Elles indiquent que le robot de Brave évite les pages que Googlebot ne peut pas explorer. Elles précisent aussi que le robot ne se signale pas par un agent utilisateur (user-agent) distinct.

Les mêmes consignes distinguent le contrôle de l’exploration du retrait de l’index : le propriétaire d’un site peut demander le retrait d’une page à l’aide d’une directive robots noindex. Brave doit récupérer à nouveau la page avant d’appliquer ce changement. L’accès à la page pour l’exploration et ses directives d’indexation constituent donc des points de contrôle concrets lors de l’examen de sa disponibilité dans l’infrastructure de recherche de Brave.

Termes associés

Questions fréquentes

Quel service puis-je utiliser avec mon propre modèle ?

La documentation de LLM Context de Brave recommande ce service pour les applications qui contrôlent leur propre modèle et traitent le contenu récupéré sur les pages.

Puis-je demander une réponse complète avec des sources ?

Le guide d’Answers de Brave décrit ce fonctionnement. Les citations intégrées au texte utilisent enable_citations=true, et le guide exige la diffusion en continu (streaming) pour les citations et le mode recherche. Le mode recherche permet d’effectuer des recherches successives pendant la rédaction d’une réponse.

Sources

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