編按：本文綜合整理自 DeepSeek API 官方文檔（Search 與 Fetch 指南）、DeepSeek API Change Log、Hacker News 討論串（DeepSeek API 內含搜尋功能）、Reddit r/DeepSeek 社群討論、Exa 定價頁面、Tavily 定價頁面，並加入 Siami 編輯部觀點與分析。
中國 AI 公司 DeepSeek 於 2026 年 10 月正式把自家搜尋與抓取基礎設施獨立成兩個 API 端點——Search 與 Fetch——並以公開方式提供給所有 API 用戶。兩者皆以「每千次成功請求 0.75 美元」計費，且認證沿用既有的 DeepSeek API Key。對長期被 Exa、Tavily、SerpAPI 等西方服務商收取 7 至 15 美元/千次行情的 RAG 與 AI 代理開發者而言，這是 2026 年最具破壞性的搜尋 API 定價。
兩個端點的分工與設計
DeepSeek 這次刻意把 Search 與 Fetch 拆成兩個獨立 API，反映他們對「搜尋」與「抓取」兩種工作流的不同定位：
- Search API（
POST /v1/tools/search）：以查詢字串搜尋網頁，回傳結構化結果陣列。每筆結果包含rerank_score（0 到 3 的相關性分數，1.5 以上視為高品質）、title、url、snippet（100-200 字顯示摘要）、summary（600-800 字給模型讀的長摘要）、content（當need_content: true時回傳頁面內容）、site_name、site_icon、date（RFC 3339 UTC 時間）、authority（0 到 4 網站權威分數）。支援的 query operator 包括site:、-site:、-（排除關鍵字）、-"…"（排除精確詞組）、"…"（精確詞組比對）、lang:（限定語系）、after:與before:（限定發佈日期）。 - Fetch API（
POST /v1/tools/fetch）：接受單一 URL，把網頁主內容轉成 Markdown 字串後回傳。內容抽取受限於目標網站的可用性與存取限制，例如被 robots.txt 或防火牆擋下的網頁會回 HTTP 404。
兩者皆使用 Bearer token 認證（與 DeepSeek 既有 Chat Completions API 同一把 Key），呼叫端點為 https://api.deepseek.com/v1/tools/search 與 /v1/tools/fetch。
定價、QPS 與免費期
DeepSeek 在官方公告中明確列出三條與營運有關的數字：
- 每千次成功請求 0.75 美元：無論 Search 回傳幾筆結果、Fetch 抓到多長的內容，都只算一次。失敗請求、空搜尋結果、timeout 都不收費。
count參數只控制回傳數量、不影響單次價格。 - 帳號層級 QPS 5：每個 DeepSeek 帳號對 Search 與 Fetch 各有 5 QPS 的獨立額度，互不佔用；Fetch 還額外受限於 per-domain QPS。
- 2026 年 11 月 1 日北京時間凌晨開始計費：在 11 月 1 日之前，無論是直接呼叫 API 還是透過 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 等工具觸發伺服器端搜尋與抓取，全部免費。官方特別把這段免費期寫進文檔，等於是給開發者一個月的整合緩衝。
錯誤處理採用 OpenAI 相容格式（{"error": {"message", "code": "", "type": ""}}），param 欄位永遠是 null。常見錯誤代碼包括 400（請求格式錯）、401（API Key 缺或錯）、402（餘額不足，需儲值後重試）、403（被 Fetch 安全政策擋下）、404（抓不到內容或網站不可用）、408（讀取逾時）、413（請求體過大）、429（QPS 超限）、500/504（伺服器或下游逾時）。對 408、429、5xx 建議等待重試；對其他 4xx 必須修正後再送。
與三家主流搜尋 API 的價格對比
把 DeepSeek 放進目前 RAG 與 AI 代理生態常用的搜尋 API 比較，價格差距明顯到難以忽視：
| 服務 | 每千次成功搜尋費用（美元） | 計價單位 | 備註 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek Search / Fetch | 0.75 | 每次成功請求 | 不論回傳結果數 |
| Exa Instant Search | 4 | 每次請求 | 1-10 筆結果 |
| Exa Fast Search | 7 | 每次請求 | 1-10 筆結果（2026 年 3 月起從 5 漲到 7） |
| Exa Deep Search | 12 | 每次請求 | 深度搜尋 |
| Exa Deep-Reasoning | 15 | 每次請求 | 含推理鏈 |
| Tavily 基本搜尋 | 8（PAYG） | 每 credit | 1 credit = 1 次基本搜尋 |
| SerpAPI | 15 | 每次搜尋 | 包含 Google 結果 |
| ScrapingDog | 0.20 | 每次搜尋 | 最低價，但只回傳標題與連結 |
以最常用的「Fast / 基本搜尋」對比，DeepSeek 的 0.75 美元是 Exa 的 7 美元、Tavily 的 8 美元的 十分之一，相較 SerpAPI 更只有二十分之一。即便加上 DeepSeek 模型本身要付的 token 費用，整體成本仍遠低於純西方供應鏈。
DeepSeek 的計價方式把「呼叫次數」與「結果數量」脫鉤，避免開發者為了節費而限制回傳筆數——這對 RAG pipeline 的召回率是實質利多。
為什麼這件事重要
DeepSeek 這次把搜尋與抓取從自家產品線獨立出來，不是單純的「加一個 API」，而是三個訊號同時發出：
- 訊號一：模型廠商開始經營搜尋引擎。 DeepSeek 在官方公告中提到「we have always been running search internally across the DeepSeek website and API」，意思是這套索引與排序基礎設施本來就為了驅動 DeepSeek 網站與 App 的搜尋而存在。對外開放只是把既有投資變現，而不是臨時拼湊。
- 訊號二：定價權從搜尋 API 廠商手中轉移到模型廠商手中。 過去三年 Exa、Tavily、SerpAPI 之所以能把價格定在 5 到 15 美元/千次，是因為他們站在「模型與搜尋之間的橋樑」位置。一旦模型廠商自己擁有完整鏈條，這層橋樑的價值會被壓縮。
- 訊號三：AI 代理工具鏈進一步商品化。 與 DeepSeek 同時宣布的，還有 DeepSeek Harness 桌面版（已在 macOS 與 Windows 上架）、DeepSeek 對 Anthropic API 格式的長期相容、Codex CLI 與 Claude Code 對 DeepSeek 模型的支援。Search 與 Fetch API 是這條鏈的「眼彙端」標準配備。
對企業讀者來說，這代表 RAG 與 agent 系統的基礎成本結構可能在 2027 年再次下修——目前一份中型 RAG 應用每月花在搜尋 API 的費用若以 Exa 計算是數百美元，換到 DeepSeek 可能只要數十美元。
Siami 觀點：價格破壞與生態衝擊
這次發布有三點值得產業認真評估：
- 「模型廠商補貼搜尋」的商業模式可能不可持續。 0.75 美元/千次在中國資料中心成本結構下或許仍有利潤，但對西方廠商來說幾乎等於虧本銷售。DeepSeek 之所以敢這樣定，背後是「用搜尋拉動模型 API 採用」的策略；一旦這條邏輯反轉，定價就有可能上調。開發者應該把目前的免費期視為測試整合的窗口，而非永久成本基準。
- QPS 5 仍是企業級部署的瓶頸。 即使價格破壞，帳號層級 5 QPS 對量產級 RAG pipeline（每秒數十次搜尋）仍是硬限制。短期內 DeepSeek 適合做中小型應用、批次研究、雛型驗證；要做大規模生產環境，仍須等 DeepSeek 推出付費升級方案。
- 搜尋 API 從「獨立服務」變成「模型廠商品牌延伸」。未來 RAG 與 agent 開發者在選搜尋 API 時，可能會傾向「用同一個模型廠商的搜尋 API」，因為整合、計費、技術支援都能統一。Exa 與 Tavily 若要維持獨立性，必須在「模型中立」與「搜尋品質」兩個面向證明自己的不可取代性。
DeepSeek 沒有公開搜尋引擎的索引規模、更新頻率、排序模型細節，這些資訊通常要等到 11 月 1 日正式收費後、第一批客戶發表整合經驗才會浮上水面。在那之前，把 Search 與 Fetch 當作「便宜的 fallback 或試驗性整合」是合理的選擇。
延伸閱讀與來源
- DeepSeek 官方文檔：Search 與 Fetch 指南
- DeepSeek API Change Log（含 9 月 14 日公告）
- DeepSeek API 首頁（Your First API Call）
- Hacker News 討論串：DeepSeek Harness developer preview
- Reddit r/DeepSeek 社群討論串
- Reddit r/DeepSeek：Search + Fetch API 公開後使用者實測
- Exa 定價頁面（2026 年最新）
- Tavily 定價頁面（Pay-as-you-go $0.008/credit）
- Firecrawl 部落格：Best Web Search APIs for AI Applications in 2026
- fastcrw 部落格：Exa Pricing in 2026
- keirolabs 部落格：Tavily API guide (2026)
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