Agent 联网，不必再找第三方：DeepSeek 新 Flash 和它的 Search / Fetch API
DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，并开放自家 Search / Fetch API：按成功请求计费，Agent 联网不必再接第三方。
Agent 怎么上网
大家有没有想过，一个 AI Agent 要回答"今天发生了什么"，它是怎么做到的？
模型本身是不知道今天的事的。
它的知识停留在训练数据截止的那一刻，之后的世界，它一无所知。
所以，Agent 需要上网。具体来说，需要两个动作：先搜索，找到相关网页；再抓取，把网页正文读进来。
以前，这两个动作通常要接第三方服务。模型是一家，搜索是另一家，抓取可能又是一家。
本周，DeepSeek 把这件事改了。
10 月 17 日（周六），DeepSeek 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，同时开放了两个新接口：Search API 和 Fetch API。
也就是说，模型和联网工具，现在可以来自同一家公司。
我觉得，后一件事比前一件事更值得关注。下面先简单说模型，再细说这两个接口。
新模型：一个小更新
先说事实。
据 DeepSeek 的更新日志，新模型在网页、App、API 同步上线。
API 的模型名没变，还是 deepseek-flash。旧的名字，比如 deepseek-v4-flash，会自动路由到新模型，价格不变。
这对开发者很友好：代码一行不用改，就换上了新模型。
Hugging Face 模型卡对它的定位是 V4.1-Flash 的一个小更新，推理、编码、Agent、视觉都有提升，同时缩短了任务执行时间和输出长度。
许可证是 MIT，权重开放。
下面是模型卡给出的几项基准，左边是 1017，右边是上一版。
- DeepSWE v1.1：77.0 vs 74.2
- Terminal-Bench 4.0：42.3 vs 31.2
- ProgramBench：29.1 vs 20.3
- Automation-Bench v1.0.6：60.5 vs 54.8
- Apex Bench v1.1：72.1 vs 64.6
这些都是 DeepSeek 自己报告的数字，不是第三方评测。另外要注意测试条件：Terminal-Bench 用的是 Claude Code harness，DeepSWE 用的是 Mini-SWE-V2 harness。换一个 harness，分数可能就不一样。
X 上有一种说法，称它"匹配"了几个顶级闭源模型。但是，模型卡里的对比表显示，Opus 5 在多数项目上分数更高。所以，比较稳妥的说法是：它比上一版强了，但不是全面超越。
还有一个细节，技术读者可能会注意到。
这个模型不带 Jinja chat template，而是另外发布了一个库 deepseek-recipe（Rust 写的，带 Python 绑定）。它负责把 Messages、Chat Completions、Responses 这几种格式的请求，编码成 V4/V4.1 的 prompt，再把流式输出解析回来。
官方推荐的参数是 temperature 1.0、top_p 1.0，上下文 1M。
Search API：一个搜索框
现在说重点。
Search API 的地址是 POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search。
你可以把它想象成一个搜索框，只不过使用者不是人，是程序。
它的参数很少。
（1）query：搜索词，1 到 128 个字符。
（2）count：返回几条结果，1 到 50，默认 10。
（3）可选参数：need_content、ori_question、localization。
搜索词支持一些常见语法：site: 限定网站，-site: 排除网站，引号表示精确短语，lang: 限定语言，after: 和 before: 限定时间。
用过搜索引擎高级语法的人，应该很熟悉。
下面是一个最小的调用示例，字段都取自官方文档。
curl https://api.deepseek.com/v1/tools/search \
-H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "DeepSeek V4.1 site:huggingface.co", "count": 10, "need_content": true}'
（鉴权头的写法和官方 Search 指南一致，Bearer 后面换成你自己的 API Key。）
返回的每条结果，包括这些内容：
- 标题和 URL
- 一段 100–200 字的 snippet
- 一段 600–800 字的 summary
rerank_score，范围 0–3，官方说 ≥1.5 可以视为高质量authority，范围 0–4
我觉得最有意思的是后两个字段。
普通搜索引擎给人看结果，人自己会判断哪条靠谱。Agent 没有这个直觉，所以接口直接把"相关度"和"权威度"打成分数交给它。Agent 可以写一条简单的规则，比如只读高质量的结果，其余丢掉。
这就像图书馆员递给你一摞书，每本上面都贴好了标签：这本切题，那本可信。
Fetch API：把网页变成正文
Search 负责找，Fetch 负责读。
Fetch API 的地址是 POST https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch。
用法更简单：传一个 URL，返回标题和 Markdown 格式的正文。
为什么是 Markdown？
因为网页原始的 HTML 里，有大量导航栏、广告、脚本，对模型来说都是噪音，还白白占用上下文。转成 Markdown 以后，只剩正文和基本结构，模型读起来省力，也省 token。
把两个接口串起来，就是一条完整的联网流程：
Agent ----> deepseek-flash ----> tools/search ----> tools/fetch ----> 把正文填回 prompt。
账单怎么算
这是我最关心的部分。
官方文档说，搜索按成功请求计费，不按 token 计费。
具体规则是：
（1）失败、空结果、超时，都不收费。
（2）count 设成多少，都不影响价格。
（3）价格方面，中文版价格页写的是 Search、Fetch 每 1,000 次成功请求各 5 元，英文版价格页写的是各 0.75 美元。两版分别用人民币和美元标价，具体以你账户对应的那一版为准。
（4）限流方面，Search 和 Fetch 各自每秒 5 次，按账号计算。Fetch 另外还有按域名的限流。
第（2）条值得多说一句。
既然价格跟条数无关，那么一次多要几条结果，单价是一样的。对 Agent 来说，与其分几次搜，不如一次要够----这是我的推断，实际效果还要看结果质量。
还有一个时间点要记住。
通过 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 使用 DeepSeek API 时，服务端工具调用的搜索和抓取目前是免费的，从北京时间 2026-11-01 0 点起开始计费。
如果你的 Agent 现在正在大量调用，最好在那之前估算一下自己的用量。
我的看法
我觉得，这次发布说明了一个趋势：模型公司正在把 Agent 需要的基础设施，一件件收归自己。
以前，模型只管"想"，至于"查资料"，那是别人的生意。现在，模型公司发现，Agent 想得再好，查不到资料也白搭；而查资料这一环如果交给别人，体验和成本都不由自己控制。
所以，自己做。
对开发者来说，这是好事。少接一家服务，就少一份账单、少一个故障点。
但是，它也有另一面。模型、搜索、抓取都来自同一家，你的 Agent 看到的世界，就是这一家的搜索引擎排出来的世界。
好在模型权重是开放的，MIT 许可。你随时可以把搜索换成别家，或者自己搭一个。
这就是开放的好处：给你方便，但不把你锁死。
如果你正在给 Agent 找一个联网方案，可以试试它。
（完）
来源：Hugging Face 模型卡；DeepSeek 价格页（中文）；DeepSeek 价格页（英文）；Search / Fetch 指南。基准为 DeepSeek 自报；中文价格页标每千次成功请求 5 元，英文价格页标 0.75 美元；经 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 的服务端调用自北京时间 2026-11-01 00:00 起计费。