DeepSeek Search & Fetch API disponible: comprenda en 3 minutos las nuevas capacidades de búsqueda web y su impacto en 4 tipos de desarrolladores

Nota del autor: DeepSeek ha abierto sus Search & Fetch API, y APIYI ya ha integrado en simultáneo deepseek-search y deepseek-fetch. En este artículo repasamos los puntos clave de la guía oficial, analizamos su impacto para desarrolladores de RAG, agentes y sistemas de preguntas y respuestas con acceso a la web, y explicamos el modelo de precios y la forma de integración en APIYI.

La documentación oficial de DeepSeek acaba de añadir una guía de Search y ha publicado un anuncio en su sección de noticias: las Search & Fetch API ya están abiertas oficialmente para desarrolladores. Esto significa que al realizar la invocación del modelo DeepSeek, ahora es posible aprovechar las funciones nativas para «buscar en la web + extraer el contenido de páginas», sin tener que recurrir a servicios de búsqueda de terceros por nuestra cuenta.

No se trata de un simple rumor. Tanto la página de la guía de Search en la documentación como el comunicado oficial ya están en línea. Además, han surgido hilos de debate dedicados en Hacker News, lo que demuestra el gran interés en la comunidad global de desarrolladores. Nuestro análisis de las funciones oficiales se basa únicamente en información pública; los parámetros de solicitud específicos deben consultarse en la documentación oficial. Los detalles sobre la disponibilidad y tarifas en la plataforma APIYI se explican en una sección dedicada más adelante.

Puntos clave: En solo 3 minutos conocerás la información esencial sobre DeepSeek Search & Fetch API, la división de funciones entre ambas herramientas y su impacto real en productos basados en RAG, agentes y respuestas con acceso web.

Ya disponible en APIYI: APIYI ha añadido deepseek-search y deepseek-fetch, facturados por llamada exitosa sin consumir tokens. La tarifa en la plataforma es de $0.0009 por consulta; para clientes de gran volumen con una bonificación de recarga del 20%, el costo efectivo baja a $0.75 por cada 1000 llamadas, igualando el precio oficial.

Resumen rápido de DeepSeek Search & Fetch API

Comencemos con una tabla para resumir de forma clara la información confirmada hasta la fecha. Solo incluimos datos verificables a través de canales oficiales públicos, sin especulaciones sobre precios no anunciados ni pruebas de rendimiento no oficiales.

División de funciones: DeepSeek Search frente a Fetch

Como sus nombres indican, estamos ante un conjunto complementario de herramientas. Search resuelve la pregunta de «dónde buscar»: el modelo genera una consulta de búsqueda a partir de la pregunta del usuario y recupera una lista de resultados candidatos. Por su parte, Fetch responde a «qué leer en detalle»: toma una URL específica y extrae el cuerpo del texto para que el modelo lo analice y lo cite.

La ventaja de separarlas radica en el control. En muchos escenarios, los fragmentos o resúmenes de la búsqueda bastan para responder, sin necesidad de rastrear cada página por completo. En otros casos, el usuario proporciona directamente un enlace; ahí solo se necesita Fetch, no Search. Al dividirlas en dos capacidades independientes, los desarrolladores pueden combinarlas según sus necesidades y encontrar el equilibrio óptimo entre calidad y costo.

Por qué vale la pena prestar atención a la API de Search & Fetch de DeepSeek

La solución oficial al problema de la fecha de corte de conocimiento en los Modelos de Lenguaje Grande

Cualquier Modelo de Lenguaje Grande tiene una fecha límite en sus datos de entrenamiento; el modelo por sí solo no sabe «qué ha pasado hoy». En el pasado, si los desarrolladores querían que DeepSeek respondiera preguntas sobre temas de actualidad, solían tener que integrar por su cuenta la API de un motor de búsqueda, programar un scraper para extraer el contenido web e introducirlo en el contexto. Era un flujo largo y con un alto coste de mantenimiento.

Con el lanzamiento oficial de Search & Fetch, este flujo se puede acortar drásticamente. Los propios creadores del modelo son quienes mejor conocen cómo este interactúa con las herramientas (tool calls). Por eso, las capacidades de búsqueda integradas de forma nativa suelen adaptarse mucho mejor al modelo tanto en el formato de llamada como en la organización de los resultados. Esto ayuda enormemente a evitar ese típico problema de «encontró la información, pero no supo aprovecharla bien».

De un «modelo de preguntas y respuestas» a una «infraestructura para agentes»

Otra señal destacable es el cambio de dirección. La búsqueda web y la extracción de páginas son las dos herramientas más básicas para un agente; prácticamente cualquier herramienta de investigación automatizada, agente de navegación o producto tipo Deep Research depende de ellas. El hecho de que DeepSeek ofrezca ambas funciones como APIs oficiales demuestra que está transformando su modelo: ya no es solo una interfaz de chat, sino una infraestructura capaz de sustentar directamente flujos de trabajo con agentes.

Para los desarrolladores, esto resulta sumamente práctico. Muchos equipos ya utilizan DeepSeek como su modelo principal; si la capacidad de conectarse a internet se resuelve dentro del mismo ecosistema, el stack tecnológico se simplifica bastante y se elimina una capa de dependencias externas a la hora de depurar problemas.

Cómo integrar la API de Search & Fetch de DeepSeek

Ejemplo mínimo: probando primero una invocación básica de DeepSeek

Antes de integrar las capacidades de conexión a internet, conviene confirmar que la invocación básica funciona sin problemas. El siguiente código utiliza la interfaz compatible con OpenAI para llamar al modelo DeepSeek; son apenas unas 10 líneas listas para ejecutar:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Usar la interfaz unificada de APIYI
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explica en tres frases la importancia de la búsqueda web para un Modelo de Lenguaje Grande"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Cabe destacar que, para consultar los campos de solicitud específicos, los parámetros de activación y la estructura de respuesta oficiales de Search & Fetch, debes consultar la guía oficial de Search de DeepSeek. El siguiente ejemplo completo utiliza el patrón estándar de Function Calling para demostrar el flujo general en el que «el modelo decide cuándo buscar y cuándo extraer contenido». Así te resultará más fácil entender cómo funciona el mecanismo y sustituirlo por las llamadas nativas una vez que se definan los parámetros oficiales.

import json
import openai
import requests

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interfaz compatible con OpenAI de APIYI
)

# Definir dos herramientas: búsqueda y extracción (para demostración, reemplazable por capacidades nativas oficiales)
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "web_search",
            "description": "Busca en la web según palabras clave y devuelve una lista de páginas candidatas",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {"query": {"type": "string"}},
                "required": ["query"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "fetch_page",
            "description": "Extrae el contenido principal de la URL especificada",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {"url": {"type": "string"}},
                "required": ["url"]
            }
        }
    }
]

def web_search(query: str) -> str:
    # Aquí conectas tu implementación de búsqueda o la reemplazas por la función Search oficial
    return json.dumps([{"title": "Resultado de ejemplo", "url": "https://example.com"}])

def fetch_page(url: str) -> str:
    # Implementación simplificada de extracción; en producción se deben gestionar codificación, extracción de texto y tiempos de espera (timeout)
    try:
        resp = requests.get(url, timeout=10)
        return resp.text[:4000]
    except Exception as e:
        return f"Error al extraer: {e}"

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

def ask(question: str, max_rounds: int = 4) -> str:
    messages = [
        {"role": "system", "content": "Cuando necesites información actualizada, busca primero, luego extrae las páginas clave y cita las fuentes en tu respuesta."},
        {"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 "Se alcanzó el número máximo de rondas sin poder completar la respuesta"

print(ask("Resume los puntos clave de los debates recientes sobre la Search API de DeepSeek"))

🚀 Inicio rápido: Te recomendamos obtener primero saldo de prueba a través de APIYI en apiyi.com para verificar la invocación del modelo DeepSeek y el flujo de Function Calling. APIYI ya cuenta con deepseek-search y deepseek-fetch disponibles; una vez que lo tengas funcionando, podrás reemplazar directamente las herramientas simuladas de este ejemplo por estas dos interfaces nativas. En la siguiente sección veremos cómo integrarlas.

APIYI ya tiene disponible DeepSeek Search y Fetch: facturación e integración

APIYI (apiyi.com) ya ha habilitado estas dos capacidades, correspondientes a dos nuevos nombres de modelo: deepseek-search y deepseek-fetch. No se trata de modelos de chat o conversación, sino de interfaces de tipo herramienta, diseñadas específicamente para que agentes y flujos de RAG obtengan datos de internet. Las solicitudes no consumen tokens, sino que se facturan únicamente por llamada realizada con éxito.

En cuanto al precio, hay un detalle que vale la pena calcular. El precio base en la plataforma es de $0.0009 por llamada. Para recargas de gran volumen, sumando la bonificación adicional del 20%, el coste efectivo se reduce a $0.75 por cada 1000 llamadas, lo que iguala el precio oficial de DeepSeek e incluye impuestos. Es decir, al invocarlo a través de APIYI no asumes ningún sobreprecio adicional y, además, puedes gestionar las búsquedas, el scraping web y los modelos de chat bajo una misma cuenta y en una única factura.

El uso es idéntico al oficial: solo tienes que cambiar el dominio raíz en la URL de la solicitud por el dominio de APIYI; tanto los parámetros de petición como la estructura de respuesta siguen fielmente la documentación oficial. Puedes consultar todos los detalles en la documentación de APIYI: docs.apiyi.com/api-capabilities/deepseek-search-fetch/overview.

Hay dos puntos importantes a tener en cuenta durante la integración: primero, aunque los endpoints de búsqueda y extracción en sí mismos no consumen tokens, cuando inyectas el texto obtenido al modelo de conversación, este sí consumirá ventana de contexto y generará costes de tokens del modelo de chat. Por lo tanto, la recomendación de «limitar turnos y truncar el contenido» sigue siendo totalmente válida. Segundo, que las solicitudes fallidas no tengan coste significa que no gastarás saldo si hay un timeout de red o una página inaccesible, pero aun así tu lógica de negocio debería incluir un límite de reintentos y mecanismos de fallback.

🔗 Punto de acceso: Comprueba en la consola de APIYI que el grupo de tu cuenta sea default o svip para empezar a usar deepseek-search y deepseek-fetch. En el centro de documentación y anuncios de novedades se publicarán las actualizaciones más recientes.

Comparativa entre la API DeepSeek Search & Fetch y otras soluciones de acceso a internet

Antes de que surgieran las capacidades oficiales, los desarrolladores tenían principalmente dos caminos: montar su propia infraestructura de scraping y búsqueda, o integrar una API de búsqueda de terceros. La siguiente tabla ofrece una comparación cualitativa desde el punto de vista de la ingeniería (sin entrar en tarifas concretas, las cuales pueden consultarse en las páginas oficiales de cada proveedor).

Análisis detallado de la comparativa

Análisis de la solución propia: Crear tu propio crawler y motor de búsqueda te da la máxima ventaja en control: decides qué sitios rastrear, cómo limpiar el contenido y cómo ordenar los resultados. Sin embargo, su coste de desarrollo y mantenimiento es el más elevado: los sistemas antibot, la codificación de caracteres y la extracción de texto limpio exigen un esfuerzo continuo. En comparación, las capacidades nativas de DeepSeek son ideales para equipos que buscan lanzar rápido sin la carga de mantener scrapers.

Análisis de las API de búsqueda de terceros: Los servicios de búsqueda de terceros ofrecen una excelente cobertura de resultados y un ecosistema muy maduro. No obstante, devuelven formatos genéricos que necesitan una capa de adaptación antes de alimentar al modelo; además, sumar otro proveedor implica una factura más y otro posible punto de fallo. Para quienes usan DeepSeek como modelo principal, la solución nativa destaca por simplificar notablemente la arquitectura.

💡 Recomendación de elección: No existe una solución perfecta universal. Los escenarios con estrictos requisitos de cumplimiento normativo o fuentes específicas se benefician más de un desarrollo a medida; los proyectos que priorizan la velocidad de entrega encajan mejor con las capacidades nativas. Lo ideal es aprovechar APIYI (apiyi.com) para comparar directamente el rendimiento de distintos modelos y enfoques bajo una misma interfaz antes de tomar una decisión final.

Análisis del impacto de las API Search y Fetch de DeepSeek en los desarrolladores

Impacto directo en 4 perfiles de desarrolladores

El impacto de este lanzamiento varía según el tipo de proyecto. A continuación, analizamos cómo afecta a cuatro perfiles comunes de desarrolladores:

Impacto en el panorama del sector

• El acceso a internet se convierte en un estándar en las API de modelos: Los principales proveedores están integrando de forma nativa la búsqueda y la lectura web. El empaquetado de «modelo + herramientas» ya es una clara tendencia, lo que reduce la competitividad de las interfaces de chat convencionales.
• Diferenciación en los servicios de búsqueda de terceros: Las API de búsqueda general todavía tienen mercado, pero se orientarán cada vez más hacia fuentes especializadas, nichos verticales y recuperación controlada a nivel empresarial, complementando las capacidades nativas de los modelos.
• Menor barrera de entrada para productos basados en agentes: Al contar con herramientas base proporcionadas directamente por los proveedores del modelo, los equipos pueden concentrarse en diseñar buenos flujos de trabajo y perfeccionar casos de uso reales, en lugar de reinventar la rueda.

Aspectos a tener en cuenta al integrar DeepSeek Search & Fetch

Tener acceso a la red ofrece muchas ventajas, pero también plantea nuevos desafíos de ingeniería. El primero es el control de costes: la búsqueda y la extracción web suelen aumentar de forma considerable la ventana de contexto, lo que dispara el consumo de tokens en el modelo de chat (aunque las API de Search y Fetch se facturan por solicitud y no consumen tokens por sí mismas). Por ello, conviene establecer límites en las rondas de invocación y en la longitud del contenido extraído. El segundo punto es la fiabilidad de los resultados: la calidad del contenido público en internet varía enormemente, así que es fundamental incluir las fuentes en las respuestas para que los usuarios puedan verificarlas.

El tercer aspecto es el cumplimiento normativo. Extraer contenido de páginas web exige respetar los términos de uso y las normativas de derechos de autor de cada sitio, algo crucial en productos dirigidos al usuario final. El cuarto es la estabilidad: cualquier funcionalidad recién lanzada suele pasar por una fase de ajustes. Para entornos de producción, es recomendable implementar mecanismos de degradación controlada (fallback), como responder únicamente con el modelo base si falla la conexión a internet.

Preguntas frecuentes (FAQ)

Puntos clave de las API Search & Fetch de DeepSeek (Key Takeaways)

• Información principal: DeepSeek habilitó oficialmente sus dos capacidades de acceso a la web, Search y Fetch; tanto la documentación como el anuncio oficial ya están publicados.
• División de tareas: Search se encarga de buscar información y Fetch de leer el contenido web; se pueden utilizar por separado o en conjunto según lo necesites.
• Mayor valor: Reduce intermediarios en el flujo de búsqueda web y ahorra el esfuerzo de crear scrapers propios o adaptar servicios de terceros.
• Principales beneficiarios: Desarrolladores de sistemas de preguntas y respuestas con conexión web, RAG, agentes de IA y herramientas de investigación de contenido.
• Ya disponible en APIYI: deepseek-search y deepseek-fetch se tarifan por llamadas exitosas sin consumir tokens, a $0.0009 por consulta en la plataforma y sin costo en caso de error.
• Comparación de precios: Con la bonificación del 20% para recargas de grandes clientes queda en $0.75 por cada 1,000 llamadas, igualando el precio oficial e incluyendo impuestos.
• Recomendaciones de integración: Guíate por la documentación oficial para los parámetros de solicitud y presta atención a los costos, el cumplimiento normativo y los mecanismos de fallback.
• Cómo empezar: Disponible de inmediato en los grupos default y svip; solo necesitas reemplazar el dominio base de los ejemplos oficiales por el de APIYI.

Resumen

Puntos clave de la API Search & Fetch de DeepSeek:

1. Soporte oficial de acceso a la web: Gracias a las capacidades de Search y Fetch, el modelo DeepSeek ahora puede consultar y obtener información web en tiempo real de forma directa.
2. Infraestructura lista para Agentes: Las funciones de búsqueda y lectura web son herramientas esenciales para cualquier agente; que vengan integradas de forma oficial reduce significativamente la barrera de desarrollo.
3. Evalúa con calma antes de pasar a producción: Prepara planes de contingencia considerando costos, fiabilidad, cumplimiento normativo y estabilidad antes de reemplazar tus flujos actuales de forma gradual.

APIYI ya cuenta con soporte para deepseek-search y deepseek-fetch, con facturación basada únicamente en solicitudes exitosas (si falla, no se descuenta saldo). Para los equipos que ya utilizan DeepSeek, este es un momento excelente para poner a prueba esta funcionalidad: empieza con un volumen bajo de tráfico para comparar la calidad de las respuestas y los costos antes de decidirte por una migración total. Te recomendamos validar los resultados rápidamente a través de APIYI apiyi.com; la plataforma ofrece una interfaz unificada compatible con OpenAI, lo que facilita comparar y alternar entre DeepSeek y otros modelos líderes.

📚 Referencias

1. Documentación oficial de DeepSeek – Guía de Search: Explicación oficial sobre las capacidades de Search & Fetch
2. Enlace: api-docs.deepseek.com/guides/search/

3. Nota: Consulta aquí los métodos de solicitud, parámetros y estructura de respuesta oficiales

4. Comunicado oficial de DeepSeek: Publicación oficial sobre el lanzamiento de esta función

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

6. Nota: Para conocer el contexto del lanzamiento y el enfoque oficial

7. Debate en la comunidad de Hacker News: Hilo de discusión de desarrolladores globales sobre este lanzamiento

8. Enlace: news.ycombinator.com/item?id=50138531
9. Nota: Muy útil para ver las impresiones y principales inquietudes de la comunidad

Autor: Equipo técnico de APIYI
Comunidad técnica: Te invitamos a compartir en los comentarios tu experiencia integrando las funciones de acceso a la web de DeepSeek. Encuentra más guías y recursos de integración en el centro de documentación de APIYI en docs.apiyi.com

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