DeepSeek hat im API-Änderungsprotokoll ein „Komplettpaket an App-APIs“ vorgestellt. Es macht jene Funktionen für Entwickler zugänglich, die auch der Chat in der eigenen App nutzt: Websuche, Suche im Denkmodus, Dateieingabe und das Lesen von Links. Entwickler deklarieren das jeweilige Werkzeug oder den Parameter in der bestehenden Schnittstelle; Werkzeugaufrufe und das Zusammenfügen des Kontexts übernimmt der Server. Eine eigene Infrastruktur für Recherche, Abruf und Prompt-Aufbereitung ist damit nicht mehr nötig.
Nutzen lassen sich die neuen Funktionen nur mit deepseek-flash; die Preisseite nennt als Version DeepSeek-V4.1-Flash-1017, unterstützt werden alle drei Schnittstellen Messages, Responses und Chat Completions. deepseek-v4-pro taucht bei den neuen Funktionen nicht auf, und auf der Preisseite unterstützt Pro weiterhin kein Bildverständnis.
Vier Chat-Funktionen und wie man sie aktiviert
- Websuche: Im Nicht-Denkmodus wird deepseek_web_search unter tools deklariert; das Modell startet selbstständig eine Web- oder Bildersuche und liefert die Antwort mit Quellenangaben;
- Suche im Denkmodus: Dasselbe Werkzeug in Kombination mit dem Denkmodus; das Modell sucht und liest im mehrstufigen Schlussfolgern selbst und ruft vor der Antwort höchstens rund 20 Mal Werkzeuge auf;
- Links lesen: Mit deepseek_read_url erkennt das Modell Links in der Nutzernachricht und sieht sich höchstens die ersten 10 verschiedenen URLs an;
- Dateieingabe: Zuerst über die Files API hochladen, dann die file_id referenzieren; unterstützt werden PDF, Word, PowerPoint und gängige Bildformate, pro Datei höchstens 100 MiB und 1000 Seiten.
Die Dokumentation nennt mehrere Einschränkungen. Mit tool_choice lassen sich die beiden Web-Werkzeuge nicht erzwingen, ob gesucht wird, entscheidet das Modell. Filterfelder wie allowed_domains oder blocked_domains führen direkt zu einem 400-Fehler, und Antworten, bei denen ein Web-Werkzeug zum Einsatz kam, lassen sich nicht fortsetzen. Dazu gibt es den Parameter safety_check: Bei Stufe high liefert ein erkanntes Risiko eine Ablehnungskennung zurück, gedacht für Anwendungen mit Moderationsbedarf.
Fünf Funktionen als eigenständige Schnittstellen
Search, Fetch, OCR, ASR und TTS lassen sich auch losgelöst vom Chat einzeln aufrufen und werden separat abgerechnet:
| Funktion | Preis | Hinweis |
|---|---|---|
| Search | 5 Yuan pro 1.000 Aufrufe | Höchstens 50 Treffer pro Aufruf, QPS 100 |
| Fetch | 5 Yuan pro 1.000 Aufrufe | Nur erfolgreiche Anfragen zählen, QPS 25 |
| OCR / Dateianalyse | 1,5 Yuan pro 1.000 Seiten | Gleicher Preis wie die Dateieingabe |
| ASR | 0,78 Yuan pro Stunde Audio | Befristet zum halben Preis: 0,39 Yuan |
| TTS | 3 Yuan pro 10.000 Zeichen | Befristet zum halben Preis: 1,5 Yuan |
Fetch liefert den Titel samt Fließtext als Markdown, nimmt einem also auch die Bereinigung der Webseite ab. Auf der Preisseite steht außerdem eine Regel für Spitzen- und Nebenzeiten: Werktags von 9:00 bis 12:00 und von 14:00 bis 18:00 Uhr Pekinger Zeit gilt der Spitzentarif, in der übrigen Zeit kostet es die Hälfte. Ob das auch für Werkzeugaufrufe gilt, geht aus der Dokumentation nicht gesondert hervor.
Eine grobe Rechnung: Ein Kundenservice-Bot mit Websuche beantwortet täglich 10.000 Anfragen; angenommen, jede löst im Schnitt 2 Suchen und 1 Seitenabruf aus, dann liegen die Werkzeugkosten bei etwa 30.000 Aufrufen mal 5 Yuan pro 1.000 Aufrufe, also rund 150 Yuan pro Tag, die Token-Kosten des Modells selbst kommen noch hinzu. Dafür entfällt ein ganzer Block an Ingenieursarbeit: Suchdienst einkaufen, Abruf und Textbereinigung betreiben und die Ergebnisse wieder in den Kontext einfügen. Für ein Team aus wenigen Leuten spart das vor allem Arbeitszeit.
Dazu: eine quelloffene Web-Oberfläche
Gleichzeitig hat DeepSeek auf GitHub chat-demo veröffentlicht, unter MIT-Lizenz: ein rein statisches Chat-Frontend, bei dem der Browser direkt mit der DeepSeek-API spricht und kein eigenes Backend nötig ist. Es unterstützt mehrere Unterhaltungen, den Denkmodus, intelligente Suche, das Lesen von Links, Dateianhänge sowie Spracheingabe und Vorlesen; API-Key und Einstellungen liegen lokal im Browser. Entwickler können also mit dem eigenen Key lokal eine Weboberfläche starten, die dem Erlebnis auf der offiziellen Seite nahekommt.
Laut Änderungsprotokoll „unterstützt“ es den Import von DeepSeek-Verlaufsdaten, die README des Repositorys spricht dagegen vom Import und Export des eigenen ZIP-Archivs, wobei der Import alle lokalen Unterhaltungen überschreibt. Ob sich Chatverläufe aus dem Export der offiziellen App direkt einlesen lassen, ist in beiden Aussagen nicht deckungsgleich; vorerst gilt die README, das muss sich im Praxistest zeigen.
Quellen: DeepSeek-API-Änderungsprotokoll, DeepSeek-Preisseite (zur Prüfung der Preisstufen für Suche, Abruf, Dateianalyse und Sprache), CocoLoop, README des GitHub-Repositorys chat-demo.