Filtrage par dates

Délimiter la fenêtre temporelle de recherche

X Search propose une fonctionnalité que Web Search n’a pas : le filtrage par dates. Vous pouvez définir une période précise pour limiter les résultats aux posts publiés dans cette fenêtre temporelle. C’est un outil puissant pour l’analyse de tendances, le suivi d’événements et la veille ciblée.

Les paramètres de date

Deux paramètres contrôlent la fenêtre temporelle :

• from_date : date de début de la recherche (incluse)
• to_date : date de fin de la recherche (incluse)

Les deux sont optionnels et indépendants. Vous pouvez utiliser l’un sans l’autre :

• from_date seul : tous les posts depuis cette date
• to_date seul : tous les posts jusqu’à cette date
• Les deux ensemble : posts dans la fenêtre définie

Format des dates

Les dates suivent le format ISO 8601 : YYYY-MM-DD (année-mois-jour).

response = client.responses.create(
    model="grok-4.20-reasoning",
    input="Quelles étaient les réactions au lancement de Grok 4 ?",
    tools=[{
        "type": "x_search",
        "from_date": "2026-03-01",
        "to_date": "2026-03-31"
    }]
)

Cette requête recherche uniquement les posts publiés en mars 2026.

Syntaxe par SDK

xAI SDK (Python)

Le SDK Python accepte à la fois les chaînes de caractères et les objets datetime :

from xai_sdk.tools import x_search
import datetime

# Avec des chaînes
tools=[x_search(
    from_date="2026-01-01",
    to_date="2026-04-01"
)]

# Avec des objets datetime
tools=[x_search(
    from_date=datetime.datetime(2026, 1, 1),
    to_date=datetime.datetime(2026, 4, 1)
)]

L’utilisation d’objets datetime est préférable en production car elle permet de calculer dynamiquement les dates (par exemple, “les 7 derniers jours”).

OpenAI SDK (Python)

tools=[{
    "type": "x_search",
    "from_date": "2026-01-01",
    "to_date": "2026-04-01"
}]

Vercel AI SDK (JavaScript)

tools: [xai.tools.xSearch({
  fromDate: "2026-01-01",
  toDate: "2026-04-01"
})]

Convention camelCase : fromDate et toDate.

Combiner dates et handles

La combinaison du filtrage temporel et du filtrage par handles est particulièrement puissante :

response = client.responses.create(
    model="grok-4.20-reasoning",
    input="Résume les annonces de xAI ce mois-ci",
    tools=[{
        "type": "x_search",
        "allowed_x_handles": ["@xaboratory", "@xaboratorydev"],
        "from_date": "2026-04-01",
        "to_date": "2026-04-30"
    }]
)

Cette requête combine trois filtres : uniquement les posts des comptes officiels xAI, uniquement en avril 2026.

Cas d’usage

Analyse d’événements

Suivre les réactions en temps réel pendant un événement (conférence, lancement produit, annonce) :

# Réactions pendant une keynote
tools=[{
    "type": "x_search",
    "from_date": "2026-03-25",
    "to_date": "2026-03-26"
}]

Veille hebdomadaire automatisée

Créer un rapport de veille automatique pour la semaine écoulée :

from datetime import datetime, timedelta

today = datetime.now()
week_ago = today - timedelta(days=7)

tools=[{
    "type": "x_search",
    "from_date": week_ago.strftime("%Y-%m-%d"),
    "to_date": today.strftime("%Y-%m-%d")
}]

Analyse de tendances

Comparer les discussions autour d’un sujet à différentes périodes en effectuant plusieurs requêtes avec des fenêtres temporelles distinctes.

Bonnes pratiques

• Fenêtres courtes : des périodes de 1 à 7 jours produisent des résultats plus précis et pertinents
• Dates dynamiques : en production, calculez les dates avec datetime plutôt que de coder des dates en dur
• Combinaison avec le prompt : précisez dans votre prompt ce que vous attendez (“résumé des tendances”, “posts les plus engagés”, “annonces majeures”) pour que le modèle filtre efficacement les résultats

Points clés à retenir

• from_date et to_date au format ISO 8601 (YYYY-MM-DD)
• Les deux paramètres sont optionnels et indépendants
• Combinables avec le filtrage par handles pour une recherche très ciblée
• Le SDK Python accepte les chaînes de caractères et les objets datetime
• Exclusivité X Search — Web Search ne propose pas de filtrage temporel