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DeepSeek 开放 Search / Fetch API，Agent 联网又多了一个选择 DeepSeek 这次值得关注的，不是发布新模型，而是将自研搜索能力开放成了两个 API。 Search： 搜索网页，返回结构化结果。 Fetch： 获取网页正文，并转换成 Markdown。 对于正在开发 AI Agent、RAG 或自动化研究工具的人来说，这两项能力可以直接接入现有工作流。 过去，要让 Agent 自己联网检索，通常需要接入第三方搜索服务，或者自行处理网页搜索、抓取、正文提取和格式清洗。现在，可以尝试用 Search 找到相关页面，再用 Fetch 获取正文，最后交给模型进行总结、分析或进一步推理。 据 10 月 17 日的报道，API 定价为每千次请求 5 元，失败、无结果和超时请求不收费，并在 11 月 1 日前提供免费使用。具体计费口径、免费额度和截止时间，仍应以官方文档及控制台为准。 官方文档：https://api-docs.deepseek.com/guides/search 我认为这项功能最值得关注的，是它能否降低 Agent 联网的整体成本，而不仅仅是单次 API 的价格。 例如，可以在 Search 阶段限定网站、语言和发布时间，优先筛选真正相关的内容，再通过 Fetch 抓取正文。这样有机会减少无效网页抓取，也能降低后续模型处理噪声内容的成本。 不过，API 开放不代表搜索质量已经得到验证。中文长尾内容的覆盖率、付费墙处理、网页正文提取的完整性，以及搜索结果的时效性，都需要实际测试。 开发者最值得做的，是趁免费期建立一套自己的测试基线： 1. 用同一批问题对比不同搜索服务的召回率。 2. 检查抓取结果是否完整、干净、可供模型使用。 3. 统计完成一个任务所需的请求数、耗时和总成本。 4. 根据真实结果决定是否替换现有检索链路。 AI Agent 的竞争不只是模型能力的竞争，也是工具链、检索质量和执行成本的竞争。 如果 Search + Fetch 能在效果可接受的前提下降低联网成本，它就可能成为值得纳入开发者工具箱的一项基础能力。

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