DeepSeek/deepseek-v4-pro-web-search-0813

deepseek-v4-pro-web-search-0813

DeepSeek v4 Pro 0813 Web Search API를 무료로 사용해 보고, 검색 강화 텍스트 답변, 최신 정보, 자료 조사, 근거 기반 추론에 활용하세요. 모니터링, 보고서 정리, Q&A 앱, 웹 인식 LLM 워크플로에 적합합니다.

Web Search

API 예제

Flaq APIOpenAI Compatible

JavaScriptPythoncURL

제출 예제

const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    Accept: 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'deepseek-v4-pro-web-search-0813',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'What date is it today?'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 500,
    top_p: 0.5,
    top_k: 1
  })
});

if (!response.ok) {
  const errorBody = await response.json().catch(() => null);
  throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split(/\r?\n\r?\n/);
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split(/\r?\n/).filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

제출 예제

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'deepseek-v4-pro-web-search-0813',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'What date is it today?',
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 500,
        'top_p': 0.5,
        'top_k': 1,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

제출 예제

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro-web-search-0813",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What date is it today?"
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 500,
    "top_p": 0.5,
    "top_k": 1
  }'

API 예제

Flaq APIOpenAI Compatible

JavaScriptPythoncURL

제출 예제

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'YOUR_API_KEY',
  baseURL: 'https://api.flaq.ai/api/v1'
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4-pro-web-search-0813',
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: 'What date is it today?'
    }
  ],
  stream: true,
  max_tokens: 500
});

for await (const chunk of stream) {
  const content = chunk.choices[0]?.delta?.content;
  if (content) process.stdout.write(content);
}

제출 예제

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key='YOUR_API_KEY',
    base_url='https://api.flaq.ai/api/v1',
)

stream = client.chat.completions.create(
    model='deepseek-v4-pro-web-search-0813',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': 'What date is it today?',
        }
    ],
    stream=True,
    max_tokens=500,
)

for chunk in stream:
    if not chunk.choices:
        continue
    content = chunk.choices[0].delta.content
    if content:
        print(content, end='', flush=True)

제출 예제

OPENAI_BASE_URL="https://api.flaq.ai/api/v1"

curl -N -X POST "$OPENAI_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro-web-search-0813",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What date is it today?"
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 500
  }'

새 채팅 시작

시작하려면 메시지를 보내세요.

DeepSeek v4 Pro Web Search 0813 가격

매개변수	가격	원래 가격	할인

토큰: input	$1.0800 / 입력 토큰 100만 개	$1.2000 / 입력 토큰 100만 개	90%
토큰: output	$3.4200 / 출력 토큰 100만 개	$3.8000 / 출력 토큰 100만 개	90%

README

전문 DeepSeek v4 Pro Web Search API(검색 증강 LLM 통합)

Flaq AI의 DeepSeek v4 Pro Web Search API는 연구, 답변 엔진, 시장 정보 도구, 최신 정보 어시스턴트를 구축하는 개발자에게 web search 기능이 포함된 고급 LLM 액세스를 제공합니다. 이 DeepSeek web search API 통합은 안정적인 관리형 route를 통해 고품질 텍스트 생성과 검색 증강 컨텍스트를 결합합니다. 별도의 검색 및 LLM 인프라를 구축하지 않고 더 강한 추론, 실시간 정보 검색, 프로덕션 준비 응답이 필요한 제품을 위해 설계되었습니다.

DeepSeek v4 Pro Web Search API의 주요 기능

검색 증강 응답: 최신 정보 작업, 연구 워크플로, 지식 발견에 web search 컨텍스트를 사용할 수 있는 답변을 생성합니다.
Pro 품질 추론: 더 까다로운 분석, 종합, 비교, 구조화된 응답 생성에 DeepSeek v4 Pro 동작을 사용합니다.
Token 기반 API 과금: 입력 및 출력 tokens 기반 credit 사용량으로 확장 가능한 웹 연결 LLM 제품을 구축합니다.
연구 친화적 출력: 검색된 컨텍스트에 근거한 요약, 비교, 설명, 브리핑, 의사결정 지원 콘텐츠를 지원합니다.
프롬프트 기반 제어: chat messages를 통해 모델의 어조, 형식, 쿼리 의도, 답변 깊이, 응답 구조를 안내합니다.
개발자 친화적 통합: Flaq AI의 안정적인 chat completions route를 통해 DeepSeek web search 워크플로를 애플리케이션에 추가합니다.

Flaq AI에서 검색 증강 답변을 위해 DeepSeek v4 Pro Web Search API를 사용하는 방법

입력: Chat messages, 연구 질문, 작업 지시, 선택적 생성 제어 항목입니다.
출력: DeepSeek v4 Pro Web Search API 통합을 통해 제공되는 검색 증강 텍스트 응답입니다.
검색 제어: 프롬프트 기반 최신 정보 워크플로, 주제 탐색, 비교, 시장 조사, 답변 종합을 지원합니다.
기능: DeepSeek v4 API 액세스를 통한 web search 지원, 연구 요약, 최신 정보 답변, 분석, 구조화된 출력, 확장 가능한 LLM 자동화입니다.

DeepSeek v4 Pro Web Search API 통합의 최적 사용 사례

AI 검색 어시스턴트: 웹 연결 컨텍스트와 정제된 응답 품질로 사용자 질문에 답하는 제품을 구축합니다.
시장 및 경쟁사 조사: 비즈니스 워크플로를 위해 회사, 제품, 트렌드, 출시, 공개 정보를 요약합니다.
최신 정보 워크플로: 모델 전용 지식만으로는 충분하지 않은 뉴스 인식, 이벤트 인식 또는 시간 민감형 답변을 지원합니다.
지식 발견 도구: 검색 증강 컨텍스트에서 설명문, 브리핑, 비교, 요약을 생성합니다.
연구 자동화: 검색, 종합, 구조화된 보고를 결합하는 agents 및 내부 도구를 구동합니다.

참고 prompts, 검색된 콘텐츠 사용, 생성된 텍스트가 DeepSeek 및 Flaq AI 안전 요구 사항을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 요청을 수정하거나, 주제를 좁히거나, 생성 설정을 조정한 뒤 다시 시도하세요.

DeepSeek v4 Pro Web Search vs 경쟁 모델: 비교 분석

DeepSeek v4 Pro Web Search vs. DeepSeek v4 Pro Text-to-Text DeepSeek v4 Pro Text-to-Text는 모델 전용 언어 생성에 집중합니다. DeepSeek v4 Pro Web Search는 최신 정보, 연구, 검색 증강 답변 워크플로를 위한 검색 지원을 추가합니다.
DeepSeek v4 Pro Web Search vs. DeepSeek v4 Flash Web Search DeepSeek v4 Flash Web Search는 더 빠르고 경제적인 검색 증강 응답을 우선합니다. DeepSeek v4 Pro Web Search는 더 강한 추론, 더 풍부한 종합, 더 높은 품질의 연구 출력에 적합합니다.
DeepSeek v4 Pro Web Search vs. Perplexity API Perplexity는 검색 네이티브 답변 경험으로 알려져 있습니다. DeepSeek v4 Pro Web Search는 Flaq AI의 관리형 API route를 통해 개발자에게 DeepSeek 기반 대안을 제공합니다.
DeepSeek v4 Pro Web Search vs. GPT Web Search Workflows GPT web workflows는 폭넓은 검색 증강 생성을 제공합니다. DeepSeek v4 Pro Web Search는 추론 스타일, 비용, 출력 품질을 비교하는 팀을 위한 또 다른 모델 옵션을 제공합니다.
DeepSeek v4 Pro Web Search vs. Qwen Web Search Models Qwen web search models는 Alibaba 기반 검색 워크플로를 제공합니다. DeepSeek v4 Pro Web Search는 연구, 최신 답변, 구조화된 종합을 위한 DeepSeek route를 팀에 제공합니다.