Newscatcher CatchAll API: Przetestowałem wyszukiwanie w sieci nastawione na pełność (recall-first) dla agentów AI

Newscatcher CatchAll API: Przetestowałem wyszukiwanie w sieci nastawione na pełność (recall-first) dla agentów AI

Zadałem Newscatcher CatchAll API jedno uparte pytanie: znajdź każdy pożar magazynu w Europie w tym kwartale. Nie dziesięć najlepszych. Każdy. Zwykłe API wyszukiwania podaje stronę z linkami uszeregowanymi według rankingu i po cichu pomija „długi ogon”, co jest w porządku przy frazie „najlepsza pizza w pobliżu”, ale bezużyteczne przy zadaniach enumeracyjnych. Około 15 minut później, w trybie Base, CatchAll zwrócił zdarzenia z prasy regionalnej i publikacji branżowych, których rankingowe API z naszego testu best-ai-search-apis-2026 nigdy nie wyświetliły. Każdy wynik dotarł jako jeden strukturalny obiekt JSON, a nie jako link. Ta różnica to sedno sprawy.

Oto krótka wersja, zanim przejdziemy do szczegółów technicznych.

Kluczowe wnioski

• CatchAll to API wyszukiwania w sieci nastawione na pełność (recall-first): zwraca strukturalne rekordy zdarzeń, a nie uszeregowaną stronę wyników (SERP).
• Newscatcher raportuje 79,8% pełności (recall) i F1 0,705 dla 32 zapytań; strona główna zaokrągla tę wartość do 86%.
• Dwa tryby: Lite (sekundy, limit około 100 wyników) i Base (asynchroniczny, około 15 minut, bez limitu).
• Najlepszy do zadań enumeracyjnych (zgodność z przepisami, wywiad konkurencyjny, monitorowanie łańcucha dostaw); nie jest to narzędzie do śledzenia pozycji w rankingu SERP.

Wyszukiwanie nastawione na pełność optymalizuje proces pod kątem znalezienia wszystkiego, podczas gdy wyszukiwanie nastawione na ranking optymalizuje uporządkowanie nielicznych rzeczy, które udało się wyświetlić. Miej to zdanie w głowie, a reszta tej recenzji nabierze sensu.

Czym jest CatchAll? (Wyjaśnienie wyszukiwania recall-first)

CatchAll to API wyszukiwania w sieci nastawione na pełność od Newscatcher: zamiast uszeregowanej listy ~10 najlepszych linków, zwraca deduplikowany zestaw strukturalnych rekordów zdarzeń, gdzie każdy z nich to pojedynczy obiekt JSON z cytowaniami i wyodrębnionymi encjami. „Recall-first” oznacza, że celem jest kompletność – znalezienie każdego istotnego zdarzenia, a nie uporządkowanie krótkiej listy według trafności.

Newscatcher przedstawia to za pomocą bezpośredniej intuicji: jeśli istnieje 200 poprawnych zdarzeń, a Twój system wyświetla 5, Twoja pełność wynosi 2,5%. Przy pytaniu „jaki jest najlepszy laptop” to wystarczy. Przy pytaniu „każde działanie regulacyjne przeciwko firmom fintech w UE w tym roku” odpowiedź z pełnością 2,5% jest gorsza niż bezużyteczna, ponieważ nie widzisz tego, czego brakuje.

To właśnie lukę kategorii celuje CatchAll i warto to zrozumieć, nawet jeśli nigdy nie założysz konta. Pitch startowy YC nazywa go „API wyszukiwania w sieci nastawionym na pełność”, a pozycjonowanie można odczytać prosto ze strony produktowej Newscatcher's CatchAll Web Search API. Uczciwe ujęcie: API SERP odpowiada na pytanie „co powinienem przeczytać najpierw?”. CatchAll odpowiada na pytanie „jaka jest kompletna lista?”.

Jak działa CatchAll: Pipeline pobierania i walidacji

CatchAll uruchamia pięcioetapowy pipeline: planowanie zapytań przekształca Twój prompt w wiele kątów pobierania danych, masowe pobieranie skanuje ponad 50 000 stron na zadanie, algorytm Leiden grupuje powiązane strony w pojedyncze zdarzenia, LLM waliduje każdą grupę pod kątem Twojego zapytania, a przetrwałe rekordy wracają jako strukturalny JSON. Pełność pochodzi ze skanowania; precyzja z walidacji.

Rozbijmy to szybko:

1. Planowanie zapytań. Twoje jedno zapytanie staje się kilkoma promptami pobierającymi, obejmującymi różne sformułowania i typy zdarzeń, więc „pożar magazynu” łapie również „pożar w depocie logistycznym”.
2. Masowe pobieranie. Newscatcher twierdzi, że pojedyncze zadanie pobiera ponad 50 000 stron z prędkością około 10 000 stron na minutę, bez limitu wyników, docierając do prasy regionalnej, publikacji branżowych i rejestrów regulacyjnych, które główne SERPy spychają w dół.
3. Grupowanie. Algorytm Leiden grupuje gęsto połączone strony w społeczności. Mówiąc prościej: 30 artykułów o tym samym pożarze w Rotterdamie zapada się w jedno zdarzenie, a nie 30 wierszy.
4. Walidacja LLM. Każda grupa otrzymuje ocenę pod kątem Twojego zapytania, a nieistotne są odrzucane. Ten etap kosztuje rzeczywiste wywołania LLM, więc w produkcyjnym stosie agentów chciałbyś kierować je przez bramkę LLM, aby kontrolować koszty i awaryjne ścieżki.
5. Strukturalne wyjście. Jeden obiekt JSON na zwalidowane zdarzenie, z dynamicznym schematem.

Newscatcher raportuje indeksowanie ponad 2 milionów rzeczywistych zdarzeń dziennie, przy czym nowe zdarzenia pojawiają się w ciągu kilku godzin. Techniczny opis „The Architecture of Completeness” omawia wewnętrzne mechanizmy Leiden i walidacji, jeśli chcesz zgłębić temat.

Właśnie tutaj odbył się mój test z pożarami magazynów. Uruchomiłem zapytanie enumeracyjne w trybie Base, zadanie trwało około 15 minut, a wartość pojawiła się dokładnie tam, gdzie obiecuje pipeline: źródła regionalne i branżowe, zgrupowane w dyskretne zdarzenia, które uszeregowany SERP schowałby poniżej linii widoczności lub całkowicie pominął.

Kluczowe funkcje: Monitory, Listy obserwowane i ekstrakcja zdarzeń

Poza jednorazowym wyszukiwaniem, CatchAll oferuje Monitory i Listy obserwowane (Watchlists). Monitory to zaplanowane ponowne uruchomienia (minimum co godzinę), które zwracają tylko nowe, deduplikowane zdarzenia od ostatniego uruchomienia. Listy obserwowane filtrują według encji, z oceną trafności 1–10 i rozwiązywaniem encji, które dopasowują tę samą firmę w różnych językach i jurysdykcjach.

Monitory zamieniają jednorazowe wyszukiwanie w stały nadzór: każde uruchomienie zwraca tylko zdarzenia, które są nowe od ostatniego razu. To różnica między „przeszukaj sieć dzisiaj” a „powiadom mnie, gdy coś się zmieni”.

Jedna uczciwa uwaga dotycząca ramowania „API monitorowania zdarzeń w czasie rzeczywistym”: „czas rzeczywisty” oznacza tutaj godzinowe ponowne uruchomienia, a nie strumieniowanie w sub-sekundach. Jeśli potrzebujesz powiadomień push w milisekundach, to nie jest to rozwiązanie dla Ciebie. Dla zespołu compliance sprawdzającego dwa razy dziennie, godzina to więcej niż wystarczająco. Company Watchlist wyróżnia się w wywiadzie konkurencyjnym, ponieważ scala „Acme GmbH”, „Acme Inc” i „Acme Holdings” w jedną śledzoną encję, zamiast trzech hałaśliwych.

Strukturalne wyjście JSON (z prawdziwym przykładem)

Każdy wynik to jedno zdarzenie jako jeden obiekt JSON: cluster_id, title, ocena relevance, tablica entities i tablica source_citations. Bez scrapingu HTML, bez listy linków do parsowania. To sprawia, że CatchAll jest prawdziwym strukturalnym API wyszukiwania w sieci, a nie tylko nakładką na SERP.

Oto skrócone zdarzenie z mojego przebiegu dotyczącego pożarów magazynów, lekko oczyszczone, ale zachowujące rzeczywisty kształt:

{
  "events": [
    {
      "cluster_id": "evt_8f21a",
      "title": "Fire at logistics warehouse near Rotterdam",
      "relevance": 9,
      "entities": [
        {"name": "Rotterdam", "type": "location"},
        {"name": "Maasvlakte", "type": "facility"}
      ],
      "source_citations": [
        {
          "url": "https://...",
          "publisher": "regional trade press",
          "published_at": "2026-..."
        }
      ]
    }
  ]
}

Zauważ, że tablica source_citations wskazuje na regionalne wydawnictwo branżowe, dokładnie ten rodzaj źródła, który API oparte na rankingu depriorytetyzuje. Ponieważ każde zdarzenie jest już strukturalne, możesz wrzucić zwalidowane rekordy bezpośrednio do pipeline'u RAG lub zapisać i osadzić je w bazie wektorowej bez pośredniego kroku scrapingu lub czyszczenia. Ten zaoszczędzony krok to cicha wygrana produktywności.

Jak wywołać CatchAll w Pythonie? (Szybki start kodu)

Otrzymujesz klucz API, wysyłasz POST z zapytaniem do /v3/search z nagłówkiem x-api-token i parsujesz tablicę events. To cała pętla. Oto minimalne wywołanie w Pythonie:

import requests

resp = requests.post(
    "https://api.newscatcherapi.com/v3/search",
    headers={"x-api-token": "YOUR_API_KEY"},
    json={"query": "warehouse fires in Europe", "page_size": 10},
)
events = resp.json()["events"]
for ev in events:
    print(ev["title"], "—", ev["relevance"])

Wskazówka i pułapka w jednym: tryb Lite zwraca wyniki w kilka sekund, ale limituje je do około 100, podczas gdy tryb Base jest asynchroniczny i zajmuje około 15 minut dla głębokiego zadania. Dla Base submitujesz i odpytujesz (poll), zamiast blokować na jednym wywołaniu, więc zaprojektuj swojego agenta tak, by „wystrzelił i sprawdził”, a nie czekał. Jeśli integrujesz CatchAll z agentem, zazwyczaj wywołujesz go jako narzędzie poprzez function calling. Przed wdrożeniem potwierdź dokładne parametry żądania i flagę Lite-versus-Base w dokumentacji CatchAll; nagłówek auth to x-api-token.

Ile kosztuje CatchAll? Czy jest darmowa warstwa?

Cennik opiera się na użyciu i płatności za zwalidowany rekord, około 0,10 USD za rekord, a zero wyników oznacza zero opłat. Istnieje darmowa warstwa oferująca około 2000 kredytów przy rejestracji plus około 10 wyszukiwań miesięcznie, bez wymagania karty, więc możesz przeprowadzić rzeczywisty test enumeracyjny przed zobowiązaniem się.

Model „zero wyników – zero opłat” ma znaczenie dla pracy enumeracyjnej: zapytanie, które legalnie nie ma pasujących zdarzeń, nie spala budżetu. Na częste pytanie, czy API wyszukiwania Google jest darmowe – natywne wyszukiwarki Google i Bing takie nie są. Zwracają uszeregowane linki, a nie zwalidowane strukturalne zdarzenia, a API wyszukiwania Bing jest wycofywane, co jest częścią powodu, dla którego niezależne indeksy przeżywają swój moment.

Praktyczne przypadki użycia

CatchAll pasuje do każdego zadania, gdzie pominięcie jednego elementu oznacza porażkę. Śledzenie zgodności z przepisami i regulacjami opiera się na Monitorach oraz pokryciu rejestrów regulacyjnych. Wywiad konkurencyjny działa na Company Watchlist. Monitorowanie łańcucha dostaw to wzorzec pożarów magazynów, obserwujący zdarzenia zakłócające. Badania rynku wykorzystują enumerację w prasie branżowej.

Wzorzec we wszystkich czterech przypadkach: budujesz kompletną listę, a następnie działasz na jej podstawie, często w ramach zautomatyzowanego przepływu pracy API wyszukiwania w sieci dla agentów AI. Kilka konkretnych kształtów:

• Compliance: stały Monitor działań egzekucyjnych w Twoim sektorze, co godzinę.
• Wywiad konkurencyjny: Watchlist dla trzech rywalizujących encji, rozwiązanych zgodnie z ich nazwami prawnymi.
• Łańcuch dostaw: enumeracja zdarzeń zakłócających (pożary, strajki, wycofania produktów) w pobliżu obiektów Twoich dostawców.
• Badania rynku: jednorazowe skanowanie w trybie Base każdego wprowadzenia produktu w niszy w tym kwartale.

Benchmarki: Czy CatchAll naprawdę jest 3x lepszy niż Exa?

W własnym benchmarku Newscatcher z marca 2026 roku, obejmującym 32 zapytania, CatchAll raportuje F1 0,705 i 79,8% pełności (4807 zdarzeń), wygrywając 27 z 32 zapytań z Exa Websets, Parallel AI FindAll i OpenAI Deep Research. Newscatcher opisuje to jako około 3x więcej istotnych zdarzeń niż konkurencja. Każda liczba tutaj pochodzi od dostawcy.

Teraz uczciwa część. Własny, rygorystyczny benchmark Newscatcher mówi o 79,8% pełności; strona główna zaokrągla to do 86%. Zacytujemy niższą liczbę. Figura 79,8% pochodzi z datowanej, szczegółowej tabeli 32 zapytań na stronie produktu, podczas gdy nagłówek 86% to bardziej zaokrąglone twierdzenie z innego przekroju na stronie głównej i wpisu na blogu. Obie pochodzą od Newscatcher. Prowadzę z tą niższą, ponieważ cytowanie bardziej konserwatywnej wewnętrznej liczby dostawcy to ruch budujący zaufanie, na który strona marketingowa sobie nie pozwoli. W każdym razie, kierunkowe ustalenie potwierdziło się w moich testach: pełność jest genuinnie wyższa niż w narzędziach nastawionych na ranking. Dla pełnego pola, zobacz jak CatchAll wypada przeciwko 12 innym API wyszukiwania AI w naszym podsumowaniu najlepszych API wyszukiwania AI i sprawdź surową tabelę samodzielnie na stronie produktu Newscatcher.

Uczciwe ograniczenia: Do czego CatchAll NIE jest przeznaczony

CatchAll ma cztery realne ograniczenia, które strony marketingowe pomijają, a powinieneś je ważyć przed budową. Nie jest niskolatencyjny, nie jest nieograniczony w trybie szybkim, nie jest jeszcze plug-and-play dla agentów i nie jest trackerem rankingu. Żadne z nich nie jest showstopperem, ale każde wyklucza pewien przypadek użycia.

• Tryb Base jest asynchroniczny (~15 minut na zadanie). Złe narzędzie dla chatbota, który potrzebuje odpowiedzi w dwie sekundy.
• Tryb Lite limituje wyniki do około 100. Chcesz głęboką pełność szybko? Nie możesz mieć obu; głęboka pełność płaci podatek latencji.
• Brak oficjalnego serwera MCP. Sam opakowujesz endpoint REST. Jeśli chcesz go jako natywne narzędzie agenta, musisz opakować endpoint REST jako serwer MCP, w ten sam sposób, w jaki budujemy serwery MCP, których już używamy.
• To nie jest narzędzie SERP ani do śledzenia rankingu. Nie powie Ci, gdzie rankujesz w Google. Zupełnie inne zadanie.

Ta sekcja to część, której żadna strona pierwszej strony nie napisze za Ciebie. Jeśli asynchroniczna latencja lub brakujący serwer MCP zabiją Twój przypadek użycia, lepiej dowiedzieć się o tym tutaj niż po integracji.

Alternatywy dla CatchAll i kiedy je wybrać

CatchAll wygrywa surową pełnością przy enumeracji, ale nie jest właściwym wyborem dla każdego zadania wyszukiwania. Oto siedem realnych alternatyw, każda z uczciwym warunkiem „wybierz to zamiast tego”. Bez sztucznych argumentów.

Szybka heurystyka: enumeracja i monitoring wskazują na CatchAll, konwersacyjny RAG wskazuje na Tavily, semantyczne odkrywanie na Exa, a śledzenie rankingu na SerpAPI.

Jak Techsy wykorzystuje wyszukiwanie recall-first w budowie agentów

W Techsy dostarczamy agentów AI dla klientów B2B, a wyszukiwanie nastawione na pełność wpisuje się czysto w zadania enumeracyjne i monitoringowe: pomyśl o agencie compliance, który potrzebuje kompletnej listy działań egzekucyjnych, a nie pięciu najlepszych. Sięgnemy tam po API recall-first jak CatchAll, a szczerze sięgniemy po Tavily lub Exa, gdy zadaniem jest konwersacyjny RAG lub lookup semantyczny. Wybór złego prymitywu wyszukiwania to jeden z najczęstszych błędów w budowie agentów, które naprawiamy. Potrzebujesz pomocy w wyborze? Umów bezpłatną konsultację.

O autorze

Mert Batur Gurbuz jest współzałożycielem Techsy.io, gdzie zespół dostarcza agentów AI, systemy automatyzacji i pipeline'y voice/SDR dla klientów B2B. Studiuje na University of Birmingham i pisze o stosie narzędzi LLM, z którego zespół Techsy faktycznie korzysta w produkcji. Połącz się na LinkedIn.

Często zadawane pytania

Czym jest Newscatcher CatchAll API?

CatchAll to API wyszukiwania w sieci nastawione na pełność od Newscatcher. Zamiast uszeregowanej listy linków, zwraca strukturalne rekordy zdarzeń, jeden obiekt JSON na rzeczywiste zdarzenie, każdy z cytowaniami źródłowymi i wyodrębnionymi encjami. Jest zbudowany dla agentów AI, badań korporacyjnych i zadań monitorowania, gdzie znalezienie każdego istotnego zdarzenia jest ważniejsze niż uporządkowanie krótkiej listy.

Чем CatchAll różni się od normalnego (SERP) API wyszukiwania?

API SERP szereguje i zwraca kilka najlepszych linków, optymalizując pod kątem „co powinienem przeczytać najpierw”. CatchAll optymalizuje pod kątem kompletności, skanując ponad 50 000 stron na zadanie i grupując je w deduplikowane strukturalne zdarzenia. Otrzymujesz jeden obiekt na zdarzenie z cytowaniami i encjami, a nie stronę wyników HTML, którą musisz samodzielnie scrapować i parsować.

Czy CatchAll naprawdę jest 3x lepszy niż Exa Websets?

Newscatcher raportuje to w swoim własnym teście z marca 2026 roku dla 32 zapytań: CatchAll z 79,8% pełnością i F1 0,705 kontra Exa Websets z 19,6%, wygrywając 27 z 32 zapytań, co określają jako około 3x więcej istotnych zdarzeń. Zauważ, że strona główna zaokrągla pełność do 86% z innego przekroju. Wszystkie figury pochodzą od dostawcy; traktuj je jako przypisane, a nie niezależnie audytowane.

Ile kosztuje CatchAll? Czy jest darmowa warstwa?

Cennik opiera się na użyciu i płatności za zwalidowany rekord, około 0,10 USD za rekord, z zerową opłatą, gdy zapytanie nie zwraca wyników. Darmowa warstwa daje około 2000 kredytów przy rejestracji plus około 10 wyszukiwań miesięcznie, bez wymagania karty. To wystarczy, aby przeprowadzić rzeczywisty test enumeracyjny przeciwko własnemu przypadkowi użycia przed zaangażowaniem budżetu.

Jak szybki jest CatchAll?

Zależy od trybu. Lite zwraca wyniki w kilka sekund, ale limituje do około 100 wyników. Base jest asynchroniczny i zajmuje około 15 minut na zadanie, bez limitu wyników, dla głębokiej enumeracji. Dla zadań Base submitujesz i odpytujesz, zamiast blokować na jednym wywołaniu, więc jest niewłaściwy dla wszystkiego, co potrzebuje odpowiedzi w sub-sekundach, jak live chatbot.

Czy CatchAll ma serwer MCP?

Nie ma jeszcze oficjalnego. Aby używać go jako natywnego narzędzia agenta dzisiaj, sam opakowujesz endpoint REST, zgodnie z wzorcem opisanym w naszym przewodniku MCP. To cienka warstwa wokół pojedynczego POST do /v3/search, więc zbudowanie małego serwera MCP wokół niego jest proste, jeśli Twój stos już mówi tym protokołem.

Co to są Monitory i Listy obserwowane?

Monitory to zaplanowane ponowne uruchomienia, minimum co godzinę, które zwracają tylko nowe deduplikowane zdarzenia od ostatniego uruchomienia, zamieniając jednorazowe wyszukiwanie w stały nadzór. Listy obserwowane filtrują wyniki według encji z oceną trafności 1–10 i rozwiązują tę samą firmę w różnych językach i jurysdykcjach. Razem pokrywają śledzenie zgodności z przepisami i wywiad konkurencyjny bez konieczności ponownego odpytywania całej sieci za każdym razem.

Czy mogę używać CatchAll do śledzenia rankingu SEO?

Nie. CatchAll zwraca zwalidowane strukturalne zdarzenia, a nie rankingi wyszukiwarek, więc nie powie Ci, gdzie znajduje się Twoja strona w Google. Do śledzenia rankingu, funkcji SERP lub lustrzanego odbicia dokładnie tego, co pokazuje Google, użyj zamiast tego SerpAPI lub Serper. CatchAll i trackery rankingu rozwiązują zupełnie inne problemy, mimo że oba dotykają „wyszukiwania w sieci”.

Do jakich przypadków użycia CatchAll jest najlepszy?

Zadania enumeracji i monitorowania, gdzie liczy się kompletność: śledzenie zgodności z przepisami i regulacjami, wywiad konkurencyjny, monitorowanie zakłóceń w łańcuchu dostaw i badania rynku w prasie branżowej. Wspólnym mianownikiem jest to, że pominięcie pojedynczego istotnego zdarzenia jest trybem awarii, co jest dokładnie tym, czemu wyszukiwanie recall-first ma zapobiegać. Dla konwersacyjnego RAG lub lookupu semantycznego, narzędzie nastawione na ranking pasuje lepiej.

Podsumowując: recall-first nie jest uszeregowany i o to chodzi. CatchAll wymienia latencję na kompletność, a dla zadań enumeracyjnych to właściwa wymiana. Uruchom darmową warstwę na swoim najtrudniejszym zapytaniu, zanim podejmiesz decyzję, ponieważ możesz wypróbować darmową warstwę CatchAll bez karty. Jeśli asynchroniczne oczekiwanie lub brakujący serwer MCP jest dealbreakerem, alternatywa z powyższej tabeli będzie dla Ciebie lepsza.