DeepSeek a publié dans le journal des modifications de son API ce qu’elle appelle un « ensemble complet d’API d’application », qui ouvre aux développeurs les fonctions qu’utilise la conversation de sa propre appli : recherche web, recherche en réflexion approfondie, dépôt de fichiers et lecture de liens. Il suffit de déclarer l’outil ou le paramètre correspondant dans l’interface existante ; les appels d’outils et l’assemblage du contexte sont pris en charge côté serveur, sans avoir à monter soi-même toute la chaîne de recherche, de collecte de pages et de construction des prompts.
Le seul modèle capable d’utiliser ces fonctions est deepseek-flash ; la page des tarifs indique la version DeepSeek-V4.1-Flash-1017, et les trois interfaces, Messages, Responses et Chat Completions, sont prises en charge. Ces nouvelles fonctions ne mentionnent pas deepseek-v4-pro, et sur la page des tarifs, Pro ne gère toujours pas la compréhension d’images.
Quatre fonctions de conversation et comment les activer
- Recherche web : en mode sans réflexion, on déclare deepseek_web_search dans tools ; le modèle lance de lui-même une recherche de pages ou d’images et joint des citations à sa réponse ;
- Recherche en réflexion approfondie : le même outil associé au mode réflexion ; le modèle cherche et lit seul au fil de son raisonnement en plusieurs étapes, et appelle des outils environ 20 fois au maximum avant de répondre ;
- Lecture de liens : en déclarant deepseek_read_url, le modèle repère les liens du message de l’utilisateur et consulte au plus les 10 premières URL distinctes ;
- Dépôt de fichiers : on téléverse d’abord via la Files API, puis on référence le file_id ; PDF, Word, PowerPoint et formats d’image courants sont pris en charge, avec une limite de 100 MiB et 1000 pages par fichier.
La documentation énonce plusieurs restrictions. tool_choice ne permet pas d’imposer l’un de ces deux outils web : c’est le modèle qui décide de chercher ou non. Les champs de filtrage comme allowed_domains et blocked_domains renvoient directement une erreur 400, et une réponse ayant fait appel à un outil web ne peut pas être poursuivie. Il existe aussi un paramètre safety_check : avec le niveau high, si un risque est détecté, un identifiant de refus est renvoyé, destiné aux applications qui ont besoin de modération de contenu.
Cinq fonctions proposées comme interfaces séparées
Search, Fetch, OCR, ASR et TTS peuvent aussi être appelés indépendamment de la conversation, chacun avec sa propre tarification :
| Fonction | Tarif | Remarque |
|---|---|---|
| Search | 5 yuans les 1 000 appels | 50 résultats maximum par appel, QPS 100 |
| Fetch | 5 yuans les 1 000 appels | Seules les requêtes réussies sont facturées, QPS 25 |
| OCR / analyse de fichiers | 1,5 yuan les 1 000 pages | Même tarif que le dépôt de fichiers |
| ASR | 0,78 yuan par heure d’audio | Moitié prix pour une durée limitée : 0,39 yuan |
| TTS | 3 yuans les 10 000 caractères | Moitié prix pour une durée limitée : 1,5 yuan |
Fetch renvoie le titre et le corps du texte en Markdown, autrement dit il prend aussi en charge le nettoyage de la page web. La page des tarifs prévoit en outre une règle de tarification heures pleines et heures creuses : à l’heure de Pékin, les jours ouvrés de 9 h à 12 h et de 14 h à 18 h sont des heures pleines, et en heures creuses le prix est la moitié de celui des heures pleines ; la documentation ne précise pas si cela s’applique aussi aux appels d’outils.
Un calcul approximatif : un robot de service client connecté au web qui traite 10 000 échanges par jour, en supposant que chacun déclenche en moyenne 2 recherches et 1 lecture de page, coûte environ 30 000 appels multipliés par 5 yuans les 1 000, soit près de 150 yuans par jour pour les outils, hors facturation des tokens du modèle lui-même. Cette somme remplace tout un pan d’ingénierie : acheter un service de recherche, maintenir la collecte et le nettoyage du texte, puis réinjecter les résultats dans le contexte ; pour une petite équipe de quelques personnes, ce que l’on économise, c’est surtout de la main-d’œuvre.
En prime, une interface web open source
DeepSeek a aussi publié sur GitHub chat-demo, sous licence MIT : un front-end de chat purement statique, où le navigateur se connecte directement à l’API de DeepSeek, sans backend à héberger. Il gère plusieurs conversations, la réflexion approfondie, la recherche intelligente, la lecture de liens, l’envoi de pièces jointes, la saisie vocale et la lecture à voix haute ; la clé d’API et les réglages sont conservés localement dans le navigateur. Autrement dit, avec sa propre clé, un développeur peut faire tourner en local une version web proche de l’expérience du site officiel.
Le journal des modifications affirme qu’il « permet d’importer l’historique des conversations DeepSeek », alors que le README du dépôt parle d’importer et d’exporter sa propre archive ZIP, l’import écrasant toutes les conversations locales. Savoir s’il peut lire directement les historiques exportés depuis l’appli officielle : les deux formulations ne concordent pas ; on s’en tient pour l’instant au README, en attendant des tests concrets.
Sources : journal des modifications de l’API DeepSeek, page des tarifs DeepSeek (pour vérifier les paliers de recherche, collecte, analyse de fichiers et voix), CocoLoop, README du dépôt chat-demo sur GitHub.