DeepSeek Search & Fetch API 开放：3 分钟读懂联网检索新能力与 4 类开发者影响

作者注：DeepSeek 开放 Search & Fetch API，API易 已同步上线 deepseek-search 与 deepseek-fetch。本文梳理官方指南的核心信息，分析它对 RAG、Agent 与联网问答开发者的影响，并给出 API易 上的计费与接入方式。

DeepSeek 官方文档近期新增了 Search 指南，并在新闻栏目发布了公告，Search & Fetch API 正式向开发者开放。这意味着调用 DeepSeek 模型时，可以通过官方能力完成“搜索网页 + 抓取页面内容”，不必再自己拼接第三方搜索服务。

这不是坊间传言。官方文档的 Search 指南页面和新闻公告都已上线，Hacker News 上也出现了专门的讨论帖，说明海外开发者社区同样在关注。官方能力部分只基于公开信息解读，具体请求参数以官方文档为准；API易 平台侧的上线信息与计费，见下文专门章节。

核心价值：3 分钟了解 DeepSeek Search & Fetch API 的核心信息、能力分工，以及它对 RAG、Agent、联网问答类产品的实际影响。

API易 已上线：API易 新增 deepseek-search 与 deepseek-fetch，按成功次数计费，不消耗 token；站内每次 $0.0009，充值大客户叠加 20% 加赠后为 $0.75 / 1000 次，与官网持平。

DeepSeek Search & Fetch API 核心信息速览

先用一张表把目前能够确认的信息说清楚。这里我们只列出官方公开渠道可以核实的内容，没有写入任何未公开的价格或跑分数据。

DeepSeek Search & Fetch 两类能力的分工

从命名就能看出，这次开放的是一组“组合拳”。Search 解决的是“去哪找”的问题，模型根据用户问题生成检索请求，拿回一批候选结果；Fetch 解决的是“读什么”的问题，针对某个具体网址把页面正文取回来，供模型阅读和引用。

两者分开设计的好处在于可控。很多场景只需要搜索摘要就足够回答，没必要逐页抓取；而另一些场景用户直接甩来一个链接，此时只需要 Fetch 而不需要 Search。拆成两个能力后，开发者可以按需组合，在效果和成本之间找到平衡点。

为什么 DeepSeek Search & Fetch API 值得关注

大模型知识截止问题的官方解法

任何大模型都有训练数据截止时间，模型本身并不知道“今天发生了什么”。过去开发者想让 DeepSeek 回答时效性问题，通常要自己接入一个搜索引擎 API，再写爬虫抓正文，再把内容塞进上下文里，链路长、维护成本高。

官方提供 Search & Fetch 之后，这条链路有机会被大幅缩短。模型厂商对自家模型的工具调用习惯最了解，官方集成的检索能力在调用格式、结果组织上通常更贴合模型，这对减少“检索到了却用不好”的问题很有帮助。

从“问答模型”走向“Agent 基础设施”

另一个值得注意的信号是方向性的。搜索和网页读取是 Agent 最基础的两个工具，几乎所有自动化调研、浏览器 Agent、Deep Research 类产品都离不开它们。DeepSeek 把这两项能力做成官方 API，说明它在把模型从单纯的对话接口，推向可以直接承载 Agent 工作流的基础设施。

对国内开发者来说，这一点尤其实际。很多团队已经在用 DeepSeek 做主力模型，如果联网能力也能在同一体系内解决，技术栈会更简洁，排查问题时也少了一层第三方依赖。

DeepSeek Search & Fetch API 接入方式解读

极简示例：先跑通 DeepSeek 基础调用

在接入联网能力之前，建议先确认基础调用是通的。下面的代码使用 OpenAI 兼容接口调用 DeepSeek 模型，10 行左右即可运行：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 统一接口
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "用三句话介绍联网搜索对大模型的意义"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

需要特别说明的是，官方 Search & Fetch 的具体请求字段、开关参数和返回结构，请以 DeepSeek 官方 Search 指南为准。下面的完整示例采用通用的 Function Calling 模式，演示“模型决定何时搜索、何时抓取”的整体流程，便于你理解工作机制，也方便在官方参数确定后替换为原生调用。

import json
import openai
import requests

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 OpenAI 兼容接口
)

# 定义两个工具：搜索与抓取（演示用，可替换为官方原生能力）
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "web_search",
            "description": "根据关键词联网搜索，返回候选网页列表",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {"query": {"type": "string"}},
                "required": ["query"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "fetch_page",
            "description": "抓取指定网址的页面正文",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {"url": {"type": "string"}},
                "required": ["url"]
            }
        }
    }
]

def web_search(query: str) -> str:
    # 这里接入你的搜索实现，或替换为官方 Search 能力
    return json.dumps([{"title": "示例结果", "url": "https://example.com"}])

def fetch_page(url: str) -> str:
    # 简化的抓取实现，生产环境需处理编码、正文提取与超时
    try:
        resp = requests.get(url, timeout=10)
        return resp.text[:4000]
    except Exception as e:
        return f"抓取失败: {e}"

TOOL_MAP = {"web_search": web_search, "fetch_page": fetch_page}

def ask(question: str, max_rounds: int = 4) -> str:
    messages = [
        {"role": "system", "content": "需要最新信息时先搜索，再抓取关键页面，回答时注明来源。"},
        {"role": "user", "content": question}
    ]
    for _ in range(max_rounds):
        resp = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=messages,
            tools=tools
        )
        msg = resp.choices[0].message
        if not msg.tool_calls:
            return msg.content
        messages.append(msg)
        for call in msg.tool_calls:
            args = json.loads(call.function.arguments)
            result = TOOL_MAP[call.function.name](**args)
            messages.append({
                "role": "tool",
                "tool_call_id": call.id,
                "content": result
            })
    return "达到最大轮次，未能完成回答"

print(ask("总结一下最近关于 DeepSeek Search API 的讨论要点"))

🚀 快速开始：建议先通过 API易 apiyi.com 获取测试额度，把 DeepSeek 基础调用和 Function Calling 流程跑通。API易 已上线 deepseek-search 与 deepseek-fetch，跑通后可直接把示例里的模拟工具替换为这两个原生接口，接入方式见下一节。

API易 已上线 DeepSeek Search 与 Fetch：计费与接入

API易 apiyi.com 已经上线这两项能力，对应两个新的模型名：deepseek-search 与 deepseek-fetch。它们不是对话模型，而是工具类接口，专门给 Agent 与 RAG 联网取数使用，请求不消耗 token，只按调用次数计费。

价格方面有一个细节值得算一笔账。站内标价是每次 $0.0009，对于充值大客户，叠加 20% 加赠之后，折合下来是 $0.75 / 1000 次，与 DeepSeek 官网的价格持平，并且含税。也就是说，通过 API易 调用不用额外承担溢价，还能把搜索、抓取和对话模型放在同一个账号、同一份账单里管理。

用法和官网保持一致，只需要把请求地址里的根域名换成 API易 的域名即可，请求字段和返回结构沿用官方文档。完整说明可以查看 API易 文档：docs.apiyi.com/api-capabilities/deepseek-search-fetch/overview。

有两点接入提醒。第一，搜索与抓取接口本身不消耗 token，但抓回来的正文喂给对话模型时，仍会占用上下文并产生对话模型的 token 费用，所以前文提到的“限制轮次、截断正文”依然有效。第二，失败不扣费意味着网络超时或目标页面无法访问时不会白花钱，但业务侧仍应保留重试上限和降级逻辑。

🔗 接入入口：在 API易 控制台确认账号分组为 default 或 svip，即可使用 deepseek-search 与 deepseek-fetch；更新公告与文档中心会同步维护最新说明。

DeepSeek Search & Fetch API 与其他联网方案对比

在官方能力出现之前，开发者主要有两条路：自己搭检索链路，或者接入第三方搜索 API。下表从工程角度做一个定性对比，不涉及具体价格，价格请分别查阅各方官方说明。

对比解读

自建方案对标分析：自建爬虫和检索系统在可控性上保持领先，你可以决定抓哪些站点、怎么清洗正文、怎么排序。但它的开发与维护成本最高，反爬、编码、正文提取都是长期工作。相比之下，DeepSeek 原生能力更适合希望快速上线、不想维护爬虫的团队。

第三方搜索 API 对标分析：第三方搜索服务在结果覆盖面和成熟度上表现出色，生态也比较完善。但它返回的结构是通用格式，要喂给模型还需要一层适配，多一个供应商也意味着多一份账单和故障点。对于主力模型就是 DeepSeek 的用户，原生能力在链路简洁性上更有优势。

💡 选择建议：没有绝对最优的方案，强合规、需要指定信源的场景仍适合自建；追求上线速度的场景更适合原生能力。建议通过 API易 apiyi.com 用同一套接口快速对比不同模型和方案的实际效果，再做决定。

DeepSeek Search & Fetch API 对开发者的影响分析

对 4 类开发者的直接影响

不同类型的项目，受这次开放影响的程度并不一样。下面按常见的四类开发者做个梳理：

对行业格局的影响

• 联网能力成为模型 API 标配：主流模型厂商逐步把搜索、网页读取纳入官方能力，“模型 + 工具”打包提供正在成为趋势，单纯的对话接口竞争力会下降。
• 第三方搜索服务面临分化：通用搜索 API 仍有市场，但会更多转向专业信源、垂直领域和企业级可控检索，与模型原生能力形成互补。
• Agent 产品门槛进一步降低：基础工具由模型厂商提供后，创业团队可以把精力放在工作流设计和场景打磨上，而不是重复造轮子。

DeepSeek Search & Fetch 接入时需要注意的问题

联网能力带来便利，也带来新的工程问题。第一是成本控制，搜索和抓取往往会显著增加上下文长度，进而推高对话模型的 token 消耗（搜索与抓取接口本身按次计费、不耗 token），建议设置调用轮次和抓取长度上限。第二是结果可靠性，公网内容质量参差不齐，回答中应该保留来源，让用户可以自行核实。

第三是合规问题。抓取网页内容需要关注目标站点的使用条款和版权要求，面向终端用户的产品更要谨慎。第四是稳定性，任何新上线的能力都可能经历参数调整期，生产环境最好保留降级方案，比如联网失败时退回纯模型回答。

常见问题 FAQ

DeepSeek Search & Fetch API 核心要点 Key Takeaways

• 核心信息：DeepSeek 官方开放 Search 与 Fetch 两项联网能力，文档与公告均已上线
• 能力分工：Search 负责找信息，Fetch 负责读网页，可按需单独或组合使用
• 最大价值：缩短联网检索链路，减少自建爬虫和第三方适配的工作量
• 主要受益者：联网问答、RAG、AI Agent 与内容研究类产品开发者
• API易 已上线：deepseek-search 与 deepseek-fetch 按成功次数计费，不消耗 token，站内 $0.0009 / 次，失败不扣费
• 价格对比：充值大客户叠加 20% 加赠后为 $0.75 / 1000 次，与官网持平、含税
• 接入提醒：请求参数以官方文档为准，注意成本、合规与降级
• 上手方式：default / svip 分组即可使用，只需把官方示例的根域名换成 API易 的域名

总结

DeepSeek Search & Fetch API 的核心要点：

1. 官方补齐联网短板：通过 Search 和 Fetch 两项能力，让 DeepSeek 模型可以直接获取实时网页信息。
2. Agent 基础设施化：搜索与网页读取是 Agent 的基础工具，官方提供意味着开发门槛进一步降低。
3. 理性评估再上线：在成本、可靠性、合规和稳定性四个方面做好预案，再逐步替换现有链路。

API易 已经上线 deepseek-search 与 deepseek-fetch，按成功次数计费、失败不扣费。对已经在用 DeepSeek 的团队来说，现在是评估这项能力的好时机：先用小流量对比回答质量和成本，再决定是否全面迁移。推荐通过 API易 apiyi.com 快速验证效果，平台提供统一的 OpenAI 兼容接口，方便在 DeepSeek 与其他主流模型之间对比和切换。

📚 参考资料

1. DeepSeek 官方文档 – Search 指南：Search & Fetch 能力的官方说明
2. 链接：api-docs.deepseek.com/guides/search/

3. 说明：请求方式、参数与返回结构以此为准

4. DeepSeek 官方新闻公告：本次能力开放的官方发布页面

5. 链接：api-docs.deepseek.com/news/news261017/

6. 说明：了解发布背景与官方定位

7. Hacker News 社区讨论：海外开发者对本次发布的讨论帖

8. 链接：news.ycombinator.com/item?id=50138531
9. 说明：可参考社区的使用反馈与关注点

作者：APIYI 技术团队
技术交流：欢迎在评论区讨论 DeepSeek 联网能力的接入经验，更多接入资料可访问 API易 docs.apiyi.com 文档中心

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