# DeepSeek 官方 Search & Fetch API 上线：$0.75/千次，Agent 联网成本被打到地板（含代码与计费细节）

> DeepSeek 自研搜索引擎开放 API：搜索+抓网页转 Markdown，按成功请求计费 $0.75/千次，失败不收费。本文拆官方文档、给最小可用代码、算本地模型+外包联网的成本账。

![AI 军火库](/assets/articles/news/deepseek-search-fetch-api-agent-rag-2026/hero.jpg)
> DeepSeek 官方上线 Search & Fetch API：自带搜索引擎、按次计费 $0.75/千次、失败不收费。10 月中旬 Hacker News 上 546 分、257 条评论，讨论热度超过大多数模型发布。对做 Agent 和 RAG 的人来说，这可能是今年最被低估的一次发布——它不是模型更新，是把"联网能力"变成了白菜价的基础设施。

## 先说结论

- DeepSeek 自研搜索引擎开放 API：`POST /v1/tools/search` 返回结构化搜索结果（带正文、摘要、权威度分级），`POST /v1/tools/fetch` 抓任意网页转 Markdown【官方文档，已实测抓取原文】
- 计费：**$0.75 / 1000 次成功请求**（Search 和 Fetch 各自独立计价），失败、空结果、超时全部不收钱【官方计费页】
- 支持 `site:` `-site:` `lang:` `after:` `before:` 等查询算子，结果自带 `rerank_score`（0-3）和 `authority`（0-4）字段【官方文档】
- 账号级限流：Search 5 QPS、Fetch 5 QPS，另有按域名的独立限流【官方文档】
- 通过 DeepSeek Harness / Claude Code / Codex 的服务端工具调用目前免费，**11 月 1 日北京时间 00:00 起按次收费**【官方文档】

## 一、它解决什么问题

自建一套"搜索 + 抓网页"给 Agent 用，成本是这样的：

| 方案 | 成本 | 坑 |
|---|---|---|
| Serper/Brave 等搜索 API | $1-5 / 千次 | 只给链接摘要，正文还要自己抓 |
| 自建爬虫 + 解析 | 服务器 + 代理 IP + 反爬对抗 | 维护成本极高，JS 渲染页面抓不到 |
| Jina Reader 类 | ~$0.02-0.05 / 千页 | 只解决抓取，不解决搜索 |
| **DeepSeek Search+Fetch** | **$0.75 / 千次（搜索）+ $0.75 / 千次（抓取）** | 限流 5 QPS，重度使用要排队 |

关键差异在返回内容：Search 的 `need_content: true` 直接带页面正文，`summary` 字段是 600-800 字符、专为喂给模型写的长摘要——等于把"搜索→抓取→清洗→喂模型"四步压成一次调用。

## 二、最小可用代码

搜索（官方示例，可直接跑）：

```python
import requests

r = requests.post(
    "https://api.deepseek.com/v1/tools/search",
    headers={"Authorization": "Bearer <你的DeepSeek Key>"},
    json={"query": "R9700 llama.cpp 实测", "count": 5, "need_content": True},
)
for item in r.json()["results"]:
    print(item["title"], item["url"], item["rerank_score"], item["authority"])
```

抓单页转 Markdown：

```python
r = requests.post(
    "https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch",
    headers={"Authorization": "Bearer <你的DeepSeek Key>"},
    json={"url": "https://example.com/article"},
)
print(r.json()["title"])
print(r.json()["content"])   # 已是 Markdown
```

查询算子组合示例（限定站点+时间，做技术监控很实用）：

```json
{
  "query": "llama.cpp offload site:github.com OR site:huggingface.co after:2026-09-01",
  "count": 10
}
```

## 三、错误码与计费细节（做工程前必读）

- **402** = 账户余额不足；**403** = Fetch 被安全策略拒绝；**404** = 目标页抓不到可用内容（被封/无正文/类型不支持）；**429** = 超 QPS
- 只对 HTTP 200 且**有结果**的请求收费：Search 返回空数组不收费，Fetch 抓不到不收费——这意味着"广撒网式"查询的浪费成本接近零
- `count` 只控制返回条数，不影响单价：一次拉 50 条和拉 1 条同价
- 408/429/5xx 可以重试，其他 4xx 改了请求再试，别硬重试

## 四、对本地模型用户的实际用法

这是这个 API 对"本地跑大模型"人群最有价值的地方：**联网部分外包，推理部分本地**。

一个典型架构：

1. 本地 27B/70B 模型负责推理、总结、生成（零边际成本）
2. 需要实时信息时调 DeepSeek Search（$0.00075/次）
3. 选中结果调 Fetch 拿 Markdown（$0.00075/页）
4. 把 Markdown 塞进本地模型上下文

按这个算法，一个每天 500 次搜索 + 1000 次抓取的 Agent，联网成本约 **$1.13/天 ≈ ¥8/天**。对比云端 API 跑同样任务（每次请求带 8K 上下文，云端 70B 一天轻松 $10+），联网外包 + 本地推理的组合在成本上已经明显占优。

## 五、限制与风险

- **5 QPS 是账号级**，多 Key 不叠加——高并发场景要自己做队列
- Fetch 受目标站点可用性/访问策略限制（404/403 会有一定比例），生产环境要做 fallback
- 自研搜索引擎的中文长尾覆盖质量还没有第三方评测，重要场景建议与 Serper 等做 A/B 对比
- 11 月 1 日起 Harness/Claude Code/Codex 内的服务端搜索也要按次收费，习惯"免费联网"的 Agent 工作流要重新算成本

## 六、一句话评价

模型层的竞争已经很卷，**基础设施层按次白菜价化**才是这波真正改变成本结构的东西。对做本地 Agent、RAG、内容监控的人来说，现在搭一套"本地推理 + DeepSeek 联网"的最小 Agent，联网成本已经低于一杯豆浆。

---

参考来源：
- DeepSeek 官方文档（Search & Fetch / 计费 / 限流）：https://api-docs.deepseek.com/guides/search/
- Hacker News 讨论（546 分 257 评论）：https://news.ycombinator.com/


---
来源：https://laobanclaw.top/articles/deepseek-search-fetch-api-agent-rag-2026/（AI 军火库）