DeepSeek/deepseek-v4-pro-web-search
deepseek-v4-pro-web-search
Бесплатно попробуйте API DeepSeek v4 Pro Web Search для текстовых обоснованных исследований, актуальных ответов и рассуждений с поисковым дополнением.
Web Search
Связанные модели Deepseek V4 Pro
Примеры API
Пример отправки
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',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'What date is it today?'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
top_p: 0.5,
top_k: 1
})
});
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('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\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);
}
}
}
Пример отправки
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',
'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)
Пример отправки
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",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What date is it today?"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500,
"top_p": 0.5,
"top_k": 1
}'
Цены на DeepSeek v4 Pro Web Search
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
README
Профессиональный API DeepSeek v4 Pro Web Search (LLM-интеграция с поисковым усилением)
API DeepSeek v4 Pro Web Search в Flaq AI предоставляет расширенный LLM-доступ с возможностью web search для разработчиков, создающих исследовательские продукты, answer engines, инструменты market intelligence и ассистентов с актуальной информацией. Эта интеграция DeepSeek web search API сочетает высококачественную генерацию текста с контекстом, усиленным поиском, через стабильный управляемый маршрут. Она предназначена для продуктов, которым нужны более сильное рассуждение, извлечение живой информации и готовые к production ответы без построения отдельной поисковой и LLM-инфраструктуры.
Ключевые возможности API DeepSeek v4 Pro Web Search
- Ответы с поисковым усилением: Генерируйте ответы, которые могут использовать контекст web search для задач с актуальной информацией, исследовательских workflows и обнаружения знаний.
- Рассуждение уровня Pro: Используйте поведение DeepSeek v4 Pro для более требовательного анализа, синтеза, сравнения и генерации структурированных ответов.
- Оплата API на основе токенов: Создавайте масштабируемые подключенные к вебу LLM-продукты с расходом кредитов на основе входных и выходных токенов.
- Вывод, удобный для исследований: Поддерживайте summaries, сравнения, объяснения, briefings и материалы для поддержки решений, основанные на извлеченном контексте.
- Управление через prompts: Управляйте тоном модели, форматом, намерением запроса, глубиной ответа и структурой ответа через сообщения чата.
- Интеграция, удобная для разработчиков: Добавляйте workflows DeepSeek web search в приложения через стабильный маршрут chat completions Flaq AI.
Как использовать API DeepSeek v4 Pro Web Search для ответов с поисковым усилением в Flaq AI
- Ввод: Сообщения чата, исследовательские вопросы, инструкции к задаче и необязательные элементы управления генерацией.
- Вывод: Текстовые ответы с поисковым усилением, доставляемые через интеграцию API DeepSeek v4 Pro Web Search.
- Управление поиском: Поддерживает prompt-ориентированные workflows с актуальной информацией, исследование тем, сравнение, market research и синтез ответов.
- Возможности: Помощь web search, суммаризация исследований, ответы с актуальной информацией, анализ, структурированный вывод и масштабируемая LLM-автоматизация через доступ к API DeepSeek v4.
Лучшие сценарии использования интеграции API DeepSeek v4 Pro Web Search
- AI-поисковые ассистенты: Создавайте продукты, которые отвечают на вопросы пользователей с подключенным к вебу контекстом и отточенным качеством ответа.
- Исследование рынка и конкурентов: Суммируйте компании, продукты, тренды, запуски и публичную информацию для бизнес- workflows.
- Workflows с актуальной информацией: Поддерживайте news-aware, event-aware или time-sensitive ответы, когда знания только модели недостаточно.
- Инструменты обнаружения знаний: Генерируйте объяснения, briefings, сравнения и summaries из контекста, усиленного поиском.
- Автоматизация исследований: Питайте агентов и внутренние инструменты, которые объединяют retrieval, синтез и структурированную отчетность.
Примечание Убедитесь, что prompts, использование извлеченного контента и сгенерированный текст соответствуют требованиям безопасности DeepSeek и Flaq AI . Если возникает ошибка, измените запрос, сузьте тему или настройте параметры генерации и попробуйте снова.
DeepSeek v4 Pro Web Search и конкуренты: сравнительный анализ
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. DeepSeek v4 Pro Text-to-Text DeepSeek v4 Pro Text-to-Text фокусируется на языковой генерации только моделью. DeepSeek v4 Pro Web Search добавляет поддержку retrieval для workflows с актуальной информацией, исследований и ответов с поисковым усилением.
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. DeepSeek v4 Flash Web Search DeepSeek v4 Flash Web Search отдает приоритет более быстрым и доступным ответам с поисковым усилением. DeepSeek v4 Pro Web Search ориентирован на более сильное рассуждение, более богатый синтез и более качественный исследовательский вывод.
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. Perplexity API Perplexity известен search-native опытом ответов. DeepSeek v4 Pro Web Search дает разработчикам альтернативу на базе DeepSeek через управляемый API-маршрут Flaq AI.
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. workflows GPT Web Search GPT web workflows обеспечивают широкую генерацию с поисковым усилением . DeepSeek v4 Pro Web Search предлагает еще один вариант модели для команд, сравнивающих стиль рассуждения, стоимость и качество вывода.
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. модели Qwen Web Search Модели Qwen web search предоставляют retrieval-workflows на базе Alibaba . DeepSeek v4 Pro Web Search дает командам маршрут DeepSeek для исследований, актуальных ответов и структурированного синтеза.