DeepSeek обновила Flash и открыла Search и Fetch API

DeepSeek 17 октября выпустила DeepSeek V4.1 Flash 1017 и открыла два самостоятельных сервиса для разработчиков: Search API для поиска в интернете и Fetch API для получения содержимого страницы. Обновлённая модель уже работает на сайте, в приложении и через API. Имя deepseek-flash и тарифы на её вызовы сохранены.

Два изменения складываются в понятный сценарий: агент получает актуальные документы из сети и использует их при работе над проектом. При этом модель, поиск и загрузка страниц остаются отдельными частями системы — с разными способами оплаты и собственными ограничениями.

Что изменилось в DeepSeek V4.1 Flash

По заявлению компании, версия с индексом 1017 лучше справляется с тестовыми заданиями, быстрее завершает работу и формирует более короткие ответы. DeepSeek связывает это с улучшением соотношения качества и стоимости задачи. Независимого подтверждения универсального ускорения пока нет: результат будет зависеть от запроса, инструментов и среды, в которой работает агент.

Разработчик отдельно отмечает оптимизацию для DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy и WorkBuddy. Harness здесь означает программную среду, которая управляет запуском модели, инструментами и выполнением задания. Для собственного DeepSeek Harness компания рекомендует версию 0.2.1-rc.1 или новее.

В журнале изменений опубликованы результаты новой версии на нескольких бенчмарках — наборах проверочных задач:

Эти числа полезны как ориентир для повторной проверки модели на своих проектах. Переносить их напрямую на вероятность исправить конкретный баг нельзя: тесты используют разные задания, окружения и правила оценки. Мы также не проводили собственный сравнительный прогон.

В официальном анонсе есть демонстрации создания игр и трёхмерных сцен. Их стоит воспринимать как примеры возможностей. Для рабочего сайта по-прежнему нужно проверить код, зависимости и поведение приложения, прежде чем переносить изменения в продакшен.

Search находит страницы, Fetch приносит их текст

Search API принимает поисковый запрос и возвращает структурированный список результатов. В нём предусмотрены заголовки, адреса, краткие описания и другие поля. Параметр count задаёт количество результатов — от 1 до 50. В запросах поддерживаются операторы site:, lang:, after: и before:: например, можно ограничить поиск официальным сайтом и нужным периодом.

Fetch API принимает адрес отдельной страницы и возвращает её содержимое в Markdown — текстовом формате с разметкой заголовков, списков и ссылок. Это удобно, когда агенту нужен исходный документ для разбора, а короткого поискового описания недостаточно.

Есть важная деталь: Search тоже умеет запрашивать содержимое страниц через need_content: true. Поэтому Fetch не обязателен после каждого поиска. Его можно использовать отдельно — например, когда нужный URL уже известен или из выдачи выбраны несколько документов для подробного чтения. Документация оговаривает, что содержимое в поисковом результате может оказаться недоступно.

Оба сервиса принимают JSON и используют тот же способ авторизации по API-ключу, что и DeepSeek API. Для поиска предусмотрен адрес POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search, для получения страницы — POST https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch.

Как это пригодится при разработке сайта

Представим, что агент обновляет интеграцию с платёжным сервисом. Он может найти свежую документацию на официальном домене, получить текст нужных страниц и подготовить изменение кода с учётом актуального формата запросов. Разработчику останется проверить ссылки, сопоставить версии API и прогнать изменение в тестовой среде.

Другой пример — помощник для подготовки технических заметок: поиск собирает кандидатов, Fetch приносит выбранные первоисточники, а модель сравнивает факты и формирует черновик с адресами документов. В таком процессе важно сохранять дату проверки: страница может измениться после того, как агент её прочитал.

Для RAG — генерации ответа с опорой на найденные материалы — новые сервисы могут стать способом получения внешних данных. Собственная база знаний при этом решает другую часть задачи: хранит отобранные документы и позволяет искать по ним повторно. Когда результатов много, пригодится дополнительный отбор; о нём подробнее в заметке «Реранкер в RAG: зачем переранжировать результаты поиска».

Это возможные сценарии интеграции, а не готовые функции, которые автоматически появятся у любого чат-бота после обновления модели. Разработчик должен связать вызовы инструментов, обработать ошибки и определить, какие источники допустимы для задачи.

Сколько стоят модель, поиск и загрузка страниц

Тарифы нужно считать отдельно. Модель оплачивается за токены — единицы текста на входе и выходе. Search и Fetch тарифицируются по успешным запросам. По состоянию на 18 октября официальная таблица для deepseek-flash выглядит так:

Часы пик — с 01:00 до 04:00 и с 06:00 до 10:00 UTC по будням, кроме государственных праздников Китая. По московскому времени это 04:00–07:00 и 09:00–13:00. В выходные действуют тарифы вне часов пик. Обновление 1017 само по себе не означает нового снижения этих ставок.

Для самостоятельных вызовов Search — $0,75 за 1000 успешных запросов; Fetch — ещё $0,75 за 1000. Количество результатов в одном поисковом запросе цену не меняет. Не оплачиваются ошибки, тайм-ауты и пустая поисковая выдача; для Fetch успешный платный результат предполагает получение содержимого страницы.

Простой расчёт: 1000 поисков и 3000 отдельных загрузок страниц обойдутся в $3 за инструменты. Обработка полученного текста моделью добавит расход токенов. Если Search уже вернул нужное содержимое, часть отдельных вызовов Fetch может не понадобиться.

Для серверных вызовов этих инструментов при использовании DeepSeek API через DeepSeek Harness, Claude Code и Codex действует временный бесплатный режим. Его окончание указано как 1 ноября 2026 года, 00:00 по Пекину — это 31 октября, 19:00 по Москве. Бесплатность таких вызовов не распространяется автоматически на все прямые запросы Search и Fetch и не отменяет оплату самой модели.

Какие ограничения учесть перед подключением

По документации, Search и Fetch имеют отдельные лимиты по 5 запросов в секунду на аккаунт. Несколько API-ключей одного аккаунта не увеличивают общую квоту. Для Fetch дополнительно действует ограничение на обращения к одному домену. При превышении сервис возвращает ошибку 429; особенности повторных запросов разобраны в заметке про rate limit и обработку ошибки 429.

Fetch зависит от доступности сайта и его правил доступа. Получение текста может не состояться, если адрес недоступен, тип содержимого не поддерживается или извлечь Markdown не удалось. Не стоит проектировать приложение так, будто любая ссылка обязательно превратится в полный документ.

И доступ к интернету не устраняет галлюцинации нейросети. Найденные страницы могут устареть или противоречить друг другу, а модель — неверно связать сведения. Для важных выводов нужны проверяемые ссылки и возможность открыть исходный текст.

Для разработчика этот релиз — повод проверить связку целиком: как новая Flash выполняет реальные задания, насколько полезна поисковая выдача и во сколько обходится законченный результат вместе с инструментами. Начать можно с нескольких типовых задач своего проекта, сохранив для сравнения качество ответа, время выполнения и полный расход. Именно такое сравнение покажет пользу обновления лучше отдельной цифры из бенчмарка.