> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.finseo.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Obtener detalles de un Fan-out

> Obtén los detalles de cada aparición de una consulta de Fan-out concreta — cada resultado de Tracking cuyas consultas de Fan-out contienen exactamente este texto.

Devuelve cada resultado de Tracking donde se generó esta consulta de Fan-out específica, incluyendo el Prompt de origen, el modelo, la marca de tiempo, la visibilidad y las Mentions.

Usa este Endpoint para profundizar desde la lista agregada de Fan-outs (`GET /fanouts`) hasta las apariciones individuales.

<ParamField path="projectId" type="string" required>El ID del proyecto</ParamField>
<ParamField query="query" type="string" required>El texto exacto de la consulta de Fan-out (coincidencia sin distinguir mayúsculas)</ParamField>
<ParamField query="timeframe" type="string" default="90d">Ventana de tiempo — `7d`, `30d`, `90d`, `365d`, o `all` para buscar en todos los Fan-outs históricos</ParamField>
<ParamField query="startDate" type="string">Fecha de inicio personalizada (YYYY-MM-DD)</ParamField>
<ParamField query="endDate" type="string">Fecha de fin personalizada (YYYY-MM-DD)</ParamField>
<ParamField query="tags" type="string">Tags separados por comas para filtrar los Prompts de origen</ParamField>

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={"system"}
  curl --request GET \
    --url 'https://api.finseo.ai/v1/projects/proj_abc123/fanouts/details?query=best+CRM+for+small+business+2026&timeframe=30d' \
    --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
  ```

  ```python Python theme={"system"}
  import requests

  response = requests.get(
      f"https://api.finseo.ai/v1/projects/{project_id}/fanouts/details",
      headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
      params={"query": "best CRM for small business 2026", "timeframe": "30d"}
  )
  data = response.json()["data"]

  print(f"Found {data['totalOccurrences']} occurrences of '{data['query']}'")
  for occ in data["occurrences"]:
      print(f"  {occ['model']} on {occ['timestamp']} — visible: {occ['visible']}")
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 200 theme={"system"}
  {
    "data": {
      "query": "best CRM for small business 2026",
      "totalOccurrences": 47,
      "occurrences": [
        {
          "resultId": "uuid-1",
          "promptId": "prompt-uuid-1",
          "promptText": "What CRM should I use for my startup?",
          "brandName": "yourbrand",
          "model": "chatgpt",
          "timestamp": "2026-03-29T18:42:00Z",
          "visible": true,
          "mentions": 2
        },
        {
          "resultId": "uuid-2",
          "promptId": "prompt-uuid-2",
          "promptText": "Best CRM for B2B SaaS",
          "brandName": "yourbrand",
          "model": "perplexity",
          "timestamp": "2026-03-29T15:20:00Z",
          "visible": false,
          "mentions": 0
        }
      ]
    }
  }
  ```
</ResponseExample>