A DeepSeek publicou no registro de atualizações da API um conjunto que chama de “pacote completo de APIs de aplicativo”, abrindo para desenvolvedores os recursos que o próprio app da empresa usa nas conversas: busca na web, busca com raciocínio profundo, entrada de arquivos e leitura de links. Basta declarar a ferramenta ou o parâmetro correspondente na interface já existente; a chamada das ferramentas e a montagem do contexto ficam por conta do servidor, sem necessidade de montar por conta própria toda a estrutura de recuperação, coleta de páginas e composição de prompts.
O único modelo que aceita esses recursos é o deepseek-flash; a página de preços indica a versão DeepSeek-V4.1-Flash-1017, e as três interfaces, Messages, Responses e Chat Completions, são compatíveis. Os novos recursos não listam o deepseek-v4-pro, e na página de preços o Pro continua sem suporte a compreensão de imagens.
Quatro recursos de conversa e como ativá-los
- Busca na web: no modo sem raciocínio, declare deepseek_web_search em tools; o modelo inicia por conta própria buscas de páginas ou imagens e anexa citações à resposta;
- Busca com raciocínio profundo: a mesma ferramenta combinada com o modo de raciocínio; o modelo busca e lê por conta própria ao longo do raciocínio em várias etapas e chama ferramentas no máximo cerca de 20 vezes antes de responder;
- Leitura de links: ao declarar deepseek_read_url, o modelo identifica os links na mensagem do usuário e consulta no máximo os 10 primeiros URLs distintos;
- Entrada de arquivos: primeiro o envio pela Files API, depois a referência por file_id; há suporte a PDF, Word, PowerPoint e formatos de imagem comuns, com limite de 100 MiB e 1000 páginas por arquivo.
A documentação traz algumas restrições. O tool_choice não permite forçar o uso dessas duas ferramentas de web: quem decide se haverá busca é o modelo. Campos de filtro como allowed_domains e blocked_domains retornam diretamente erro 400, e respostas que usaram ferramentas de web não podem ser continuadas. Há ainda o parâmetro safety_check: com o nível em high, se um risco for detectado, é devolvido um identificador de recusa, voltado a aplicações que precisam de moderação de conteúdo.
Cinco recursos em interfaces independentes
Search, Fetch, OCR, ASR e TTS também podem ser chamados isoladamente, fora da conversa, cada um com preço próprio:
| Recurso | Preço | Observação |
|---|---|---|
| Search | 5 yuans por 1.000 chamadas | Até 50 resultados por chamada, QPS 100 |
| Fetch | 5 yuans por 1.000 chamadas | Só cobra requisições bem-sucedidas, QPS 25 |
| OCR / análise de arquivos | 1,5 yuan por 1.000 páginas | Mesmo preço da entrada de arquivos |
| ASR | 0,78 yuan por hora de áudio | Metade do preço por tempo limitado: 0,39 yuan |
| TTS | 3 yuans por 10 mil caracteres | Metade do preço por tempo limitado: 1,5 yuan |
O Fetch devolve o título e o corpo em Markdown, ou seja, já inclui a etapa de limpeza da página. A página de preços traz ainda uma regra de tarifa de pico e vale: no horário de Pequim, nos dias úteis, das 9h às 12h e das 14h às 18h é horário de pico, e nos períodos ociosos o preço é a metade do de pico; se isso vale igualmente para as chamadas de ferramentas, a documentação não esclarece.
Uma conta aproximada: um robô de atendimento com acesso à web que processa 10 mil perguntas e respostas por dia, supondo que cada uma acione em média 2 buscas e 1 leitura de página, gasta com ferramentas cerca de 30 mil chamadas multiplicadas por 5 yuans a cada mil, ou seja, em torno de 150 yuans por dia, sem contar a cobrança de tokens do próprio modelo. Esse valor substitui todo um trecho de engenharia: contratar um serviço de busca, manter a coleta e a limpeza de conteúdo e devolver os resultados ao contexto; para equipes de poucas pessoas, o que se economiza é sobretudo mão de obra.
Junto, uma interface web de código aberto
A DeepSeek também publicou no GitHub o chat-demo, sob licença MIT: um front-end de chat totalmente estático, em que o navegador se conecta diretamente à API da DeepSeek, sem necessidade de back-end próprio. Ele oferece várias conversas, raciocínio profundo, busca inteligente, leitura de links, envio de anexos, entrada de voz e leitura em voz alta; a API Key e as configurações ficam armazenadas localmente no navegador. Ou seja, com a própria chave o desenvolvedor consegue rodar localmente uma versão web próxima da experiência do site oficial.
O registro de atualizações diz que ele “permite importar o histórico de conversas da DeepSeek”, enquanto o README do repositório fala em importar e exportar o próprio arquivo ZIP, e a importação sobrescreve todas as conversas locais. Se ele consegue ler diretamente os históricos exportados do app oficial, as duas descrições não coincidem; por ora vale o README, e isso ainda depende de testes na prática.
Fontes: registro de atualizações da API da DeepSeek, página de preços da DeepSeek (para conferir as faixas de busca, coleta, análise de arquivos e voz), CocoLoop, README do repositório chat-demo no GitHub.