LangChain

Con langchain-exa

typesearch habla la API de Exa, y la integración de Exa de LangChain deja cambiar la dirección base. Apúntala a typesearch, usa una key de typesearch, y cada herramienta y retriever de Exa busca en nuestro índice de noticias:

pip install langchain-exa

Una herramienta de búsqueda

import os
from langchain_exa import ExaSearchResults

search = ExaSearchResults(
    exa_api_key=os.environ["TYPESEARCH_API_KEY"],
    exa_base_url="https://api.typesearch.ai/compat/exa",
)

search.invoke({"query": "regalías al litio en Chile", "num_results": 5})

En un agente

from langchain.agents import create_agent

agent = create_agent(
    model="anthropic:claude-sonnet-4-5",
    tools=[search],
    system_prompt="Responde con noticias recientes. Cita la fuente y el enlace de cada dato.",
)

agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "¿Qué cambió esta semana con las regalías al litio en Chile?"}]})

Un retriever

from langchain_exa import ExaSearchRetriever

retriever = ExaSearchRetriever(
    exa_api_key=os.environ["TYPESEARCH_API_KEY"],
    exa_base_url="https://api.typesearch.ai/compat/exa",
    k=5,
    type="fast",
)

docs = retriever.invoke("regalías al litio en Chile")

ExaFindSimilarResults funciona igual, con nuestro endpoint de similares detrás.

Lo que conviene saber

Modos. type se traduce a nuestros modos: fast, auto, neural y keyword corren como fast, y deep como deep.
El texto de las páginas se cobra aparte. Las herramientas de Exa piden el texto de cada resultado por defecto. En typesearch es un fragmento breve, nunca la página entera, y se cobra por página ($0,20 cada 1.000 páginas) además de la búsqueda ($1,40 cada 1.000 en fast).
Lo que no soportamos se acepta y se informa en el encabezado X-Compat-Warnings en vez de fallar: mira Migrar desde Exa para cada parámetro.
El tono, lo esencial y las respuestas estructuradas están en la API nativa: mira la referencia de la API.