DeepSeek Search & Fetch API 開放：3 分鐘讀懂聯網檢索新能力與 4 類開發者影響

作者注：DeepSeek 開放 Search & Fetch API，API易 已同步上線 deepseek-search 與 deepseek-fetch。本文梳理官方指南的核心信息，分析它對 RAG、Agent 與聯網問答開發者的影響，並給出 API易 上的計費與接入方式。

DeepSeek 官方文檔近期新增了 Search 指南，並在新聞欄目發佈了公告，Search & Fetch API 正式向開發者開放。這意味着調用 DeepSeek 模型時，可以通過官方能力完成“搜索網頁 + 抓取頁面內容”，不必再自己拼接第三方搜索服務。

這不是坊間傳言。官方文檔的 Search 指南頁面和新聞公告都已上線，Hacker News 上也出現了專門的討論帖，說明海外開發者社區同樣在關注。官方能力部分只基於公開信息解讀，具體請求參數以官方文檔爲準；API易 平臺側的上線信息與計費，見下文專門章節。

核心價值：3 分鐘瞭解 DeepSeek Search & Fetch API 的核心信息、能力分工，以及它對 RAG、Agent、聯網問答類產品的實際影響。

API易 已上線：API易 新增 deepseek-search 與 deepseek-fetch，按成功次數計費，不消耗 token；站內每次 $0.0009，充值大客戶疊加 20% 加贈後爲 $0.75 / 1000 次，與官網持平。

DeepSeek Search & Fetch API 核心信息速覽

先用一張表把目前能夠確認的信息說清楚。這裏我們只列出官方公開渠道可以覈實的內容，沒有寫入任何未公開的價格或跑分數據。

DeepSeek Search & Fetch 兩類能力的分工

從命名就能看出，這次開放的是一組“組合拳”。Search 解決的是“去哪找”的問題，模型根據用戶問題生成檢索請求，拿回一批候選結果；Fetch 解決的是“讀什麼”的問題，針對某個具體網址把頁面正文取回來，供模型閱讀和引用。

兩者分開設計的好處在於可控。很多場景只需要搜索摘要就足夠回答，沒必要逐頁抓取；而另一些場景用戶直接甩來一個鏈接，此時只需要 Fetch 而不需要 Search。拆成兩個能力後，開發者可以按需組合，在效果和成本之間找到平衡點。

爲什麼 DeepSeek Search & Fetch API 值得關注

大模型知識截止問題的官方解法

任何大模型都有訓練數據截止時間，模型本身並不知道“今天發生了什麼”。過去開發者想讓 DeepSeek 回答時效性問題，通常要自己接入一個搜索引擎 API，再寫爬蟲抓正文，再把內容塞進上下文裏，鏈路長、維護成本高。

官方提供 Search & Fetch 之後，這條鏈路有機會被大幅縮短。模型廠商對自家模型的工具調用習慣最瞭解，官方集成的檢索能力在調用格式、結果組織上通常更貼合模型，這對減少“檢索到了卻用不好”的問題很有幫助。

從“問答模型”走向“Agent 基礎設施”

另一個值得注意的信號是方向性的。搜索和網頁讀取是 Agent 最基礎的兩個工具，幾乎所有自動化調研、瀏覽器 Agent、Deep Research 類產品都離不開它們。DeepSeek 把這兩項能力做成官方 API，說明它在把模型從單純的對話接口，推向可以直接承載 Agent 工作流的基礎設施。

對國內開發者來說，這一點尤其實際。很多團隊已經在用 DeepSeek 做主力模型，如果聯網能力也能在同一體系內解決，技術棧會更簡潔，排查問題時也少了一層第三方依賴。

DeepSeek Search & Fetch API 接入方式解讀

極簡示例：先跑通 DeepSeek 基礎調用

在接入聯網能力之前，建議先確認基礎調用是通的。下面的代碼使用 OpenAI 兼容接口調用 DeepSeek 模型，10 行左右即可運行：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 統一接口
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "用三句話介紹聯網搜索對大模型的意義"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

需要特別說明的是，官方 Search & Fetch 的具體請求字段、開關參數和返回結構，請以 DeepSeek 官方 Search 指南爲準。下面的完整示例採用通用的 Function Calling 模式，演示“模型決定何時搜索、何時抓取”的整體流程，便於你理解工作機制，也方便在官方參數確定後替換爲原生調用。

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
)

# 定義兩個工具：搜索與抓取（演示用，可替換爲官方原生能力）
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "web_search",
            "description": "根據關鍵詞聯網搜索，返回候選網頁列表",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {"query": {"type": "string"}},
                "required": ["query"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "fetch_page",
            "description": "抓取指定網址的頁面正文",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {"url": {"type": "string"}},
                "required": ["url"]
            }
        }
    }
]

def web_search(query: str) -> str:
    # 這裏接入你的搜索實現，或替換爲官方 Search 能力
    return json.dumps([{"title": "示例結果", "url": "https://example.com"}])

def fetch_page(url: str) -> str:
    # 簡化的抓取實現，生產環境需處理編碼、正文提取與超時
    try:
        resp = requests.get(url, timeout=10)
        return resp.text[:4000]
    except Exception as e:
        return f"抓取失敗: {e}"

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

def ask(question: str, max_rounds: int = 4) -> str:
    messages = [
        {"role": "system", "content": "需要最新信息時先搜索，再抓取關鍵頁面，回答時註明來源。"},
        {"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 "達到最大輪次，未能完成回答"

print(ask("總結一下最近關於 DeepSeek Search API 的討論要點"))

🚀 快速開始：建議先通過 API易 apiyi.com 獲取測試額度，把 DeepSeek 基礎調用和 Function Calling 流程跑通。API易 已上線 deepseek-search 與 deepseek-fetch，跑通後可直接把示例裏的模擬工具替換爲這兩個原生接口，接入方式見下一節。

API易 已上線 DeepSeek Search 與 Fetch：計費與接入

API易 apiyi.com 已經上線這兩項能力，對應兩個新的模型名：deepseek-search 與 deepseek-fetch。它們不是對話模型，而是工具類接口，專門給 Agent 與 RAG 聯網取數使用，請求不消耗 token，只按調用次數計費。

價格方面有一個細節值得算一筆賬。站內標價是每次 $0.0009，對於充值大客戶，疊加 20% 加贈之後，摺合下來是 $0.75 / 1000 次，與 DeepSeek 官網的價格持平，並且含稅。也就是說，通過 API易 調用不用額外承擔溢價，還能把搜索、抓取和對話模型放在同一個賬號、同一份賬單裏管理。

用法和官網保持一致，只需要把請求地址裏的根域名換成 API易 的域名即可，請求字段和返回結構沿用官方文檔。完整說明可以查看 API易 文檔：docs.apiyi.com/api-capabilities/deepseek-search-fetch/overview。

有兩點接入提醒。第一，搜索與抓取接口本身不消耗 token，但抓回來的正文餵給對話模型時，仍會佔用上下文併產生對話模型的 token 費用，所以前文提到的“限制輪次、截斷正文”依然有效。第二，失敗不扣費意味着網絡超時或目標頁面無法訪問時不會白花錢，但業務側仍應保留重試上限和降級邏輯。

🔗 接入入口：在 API易 控制檯確認賬號分組爲 default 或 svip，即可使用 deepseek-search 與 deepseek-fetch；更新公告與文檔中心會同步維護最新說明。

DeepSeek Search & Fetch API 與其他聯網方案對比

在官方能力出現之前，開發者主要有兩條路：自己搭檢索鏈路，或者接入第三方搜索 API。下表從工程角度做一個定性對比，不涉及具體價格，價格請分別查閱各方官方說明。

對比解讀

自建方案對標分析：自建爬蟲和檢索系統在可控性上保持領先，你可以決定抓哪些站點、怎麼清洗正文、怎麼排序。但它的開發與維護成本最高，反爬、編碼、正文提取都是長期工作。相比之下，DeepSeek 原生能力更適合希望快速上線、不想維護爬蟲的團隊。

第三方搜索 API 對標分析：第三方搜索服務在結果覆蓋面和成熟度上表現出色，生態也比較完善。但它返回的結構是通用格式，要餵給模型還需要一層適配，多一個供應商也意味着多一份賬單和故障點。對於主力模型就是 DeepSeek 的用戶，原生能力在鏈路簡潔性上更有優勢。

💡 選擇建議：沒有絕對最優的方案，強合規、需要指定信源的場景仍適合自建；追求上線速度的場景更適合原生能力。建議通過 API易 apiyi.com 用同一套接口快速對比不同模型和方案的實際效果，再做決定。

DeepSeek Search & Fetch API 對開發者的影響分析

對 4 類開發者的直接影響

不同類型的項目，受這次開放影響的程度並不一樣。下面按常見的四類開發者做個梳理：

對行業格局的影響

• 聯網能力成爲模型 API 標配：主流模型廠商逐步把搜索、網頁讀取納入官方能力，“模型 + 工具”打包提供正在成爲趨勢，單純的對話接口競爭力會下降。
• 第三方搜索服務面臨分化：通用搜索 API 仍有市場，但會更多轉向專業信源、垂直領域和企業級可控檢索，與模型原生能力形成互補。
• Agent 產品門檻進一步降低：基礎工具由模型廠商提供後，創業團隊可以把精力放在工作流設計和場景打磨上，而不是重複造輪子。

DeepSeek Search & Fetch 接入時需要注意的問題

聯網能力帶來便利，也帶來新的工程問題。第一是成本控制，搜索和抓取往往會顯著增加上下文長度，進而推高對話模型的 token 消耗（搜索與抓取接口本身按次計費、不耗 token），建議設置調用輪次和抓取長度上限。第二是結果可靠性，公網內容質量參差不齊，回答中應該保留來源，讓用戶可以自行覈實。

第三是合規問題。抓取網頁內容需要關注目標站點的使用條款和版權要求，面向終端用戶的產品更要謹慎。第四是穩定性，任何新上線的能力都可能經歷參數調整期，生產環境最好保留降級方案，比如聯網失敗時退回純模型回答。

常見問題 FAQ

DeepSeek Search & Fetch API 核心要點 Key Takeaways

• 核心信息：DeepSeek 官方開放 Search 與 Fetch 兩項聯網能力，文檔與公告均已上線
• 能力分工：Search 負責找信息，Fetch 負責讀網頁，可按需單獨或組合使用
• 最大價值：縮短聯網檢索鏈路，減少自建爬蟲和第三方適配的工作量
• 主要受益者：聯網問答、RAG、AI Agent 與內容研究類產品開發者
• API易 已上線：deepseek-search 與 deepseek-fetch 按成功次數計費，不消耗 token，站內 $0.0009 / 次，失敗不扣費
• 價格對比：充值大客戶疊加 20% 加贈後爲 $0.75 / 1000 次，與官網持平、含稅
• 接入提醒：請求參數以官方文檔爲準，注意成本、合規與降級
• 上手方式：default / svip 分組即可使用，只需把官方示例的根域名換成 API易 的域名

總結

DeepSeek Search & Fetch API 的核心要點：

1. 官方補齊聯網短板：通過 Search 和 Fetch 兩項能力，讓 DeepSeek 模型可以直接獲取實時網頁信息。
2. Agent 基礎設施化：搜索與網頁讀取是 Agent 的基礎工具，官方提供意味着開發門檻進一步降低。
3. 理性評估再上線：在成本、可靠性、合規和穩定性四個方面做好預案，再逐步替換現有鏈路。

API易 已經上線 deepseek-search 與 deepseek-fetch，按成功次數計費、失敗不扣費。對已經在用 DeepSeek 的團隊來說，現在是評估這項能力的好時機：先用小流量對比回答質量和成本，再決定是否全面遷移。推薦通過 API易 apiyi.com 快速驗證效果，平臺提供統一的 OpenAI 兼容接口，方便在 DeepSeek 與其他主流模型之間對比和切換。

📚 參考資料

1. DeepSeek 官方文檔 – Search 指南：Search & Fetch 能力的官方說明
2. 鏈接：api-docs.deepseek.com/guides/search/

3. 說明：請求方式、參數與返回結構以此爲準

4. DeepSeek 官方新聞公告：本次能力開放的官方發佈頁面

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

6. 說明：瞭解發佈背景與官方定位

7. Hacker News 社區討論：海外開發者對本次發佈的討論帖

8. 鏈接：news.ycombinator.com/item?id=50138531
9. 說明：可參考社區的使用反饋與關注點

作者：APIYI 技術團隊
技術交流：歡迎在評論區討論 DeepSeek 聯網能力的接入經驗，更多接入資料可訪問 API易 docs.apiyi.com 文檔中心

延伸閱讀

• 看懂 DeepSeek V4.1 Flash 1017 更新：11 項基準全面提升，價格一分沒漲:DeepSeek V4.1 Flash 1017 改進了什麼、價格變了嗎？本文用官方數據拆解 11 項基準變化、更短輸出帶來的成本影響、錯峯與高峯計費規則，以及 Search/Fetch API 新開放的收費方式。
• 揭祕 gpt-4o-mini 下線真相：5款替代模型價格性能對比（2026年9月）:從 Azure 官方下線時間表到 Artificial Analysis 智能指數跑分，實測對比 gpt-4o-mini 與 GPT-5 mini、Gemini 2.5 Flash-Lite、DeepSeek V4 Flash 等替代模型的真實數據與遷移方法。