DeepSeek/deepseek-v4-pro-web-search
deepseek-v4-pro-web-search
ทดลองใช้ฟรี API DeepSeek v4 Pro Web Search สำหรับงานวิจัยแบบข้อความเท่านั้นที่มีหลักฐานรองรับ คำตอบปัจจุบัน และการให้เหตุผลที่เสริมด้วยการค้นหา
Web Search
โมเดล Deepseek V4 Pro ที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่าง API
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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);
}
}
}
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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)
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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
}'
ราคา DeepSeek v4 Pro Web Search
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
README
Professional DeepSeek v4 Pro Web Search API (การผสาน LLM เสริมด้วยการค้นหา)
DeepSeek v4 Pro Web Search API บน Flaq AI มอบการเข้าถึง LLM ขั้นสูงพร้อมความสามารถค้นเว็บให้กับนักพัฒนา ที่สร้างงานวิจัย answer engines เครื่องมือ market intelligence และผู้ช่วยด้านข้อมูลปัจจุบัน การผสาน DeepSeek web search API นี้ผสานการสร้างข้อความคุณภาพสูงเข้ากับบริบทที่เสริมด้วยการค้นหาผ่าน route ที่มีการจัดการอย่างเสถียร ออกแบบมาสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ต้องการการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้น การดึงข้อมูลสด และคำตอบที่พร้อมใช้งานจริง โดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐาน search และ LLM แยกกัน
ฟีเจอร์หลักของ DeepSeek v4 Pro Web Search API
- คำตอบที่เสริมด้วยการค้นหา: สร้างคำตอบที่สามารถใช้บริบทจากการค้นเว็บสำหรับงานข้อมูลปัจจุบัน เวิร์กโฟลว์วิจัย และการค้นพบความรู้
- การให้เหตุผลคุณภาพระดับ Pro: ใช้พฤติกรรม DeepSeek v4 Pro สำหรับการวิเคราะห์ การสังเคราะห์ การเปรียบเทียบ และ การสร้างคำตอบแบบมีโครงสร้างที่ต้องการมากขึ้น
- การคิดค่าบริการ API ตามโทเคน: สร้างผลิตภัณฑ์ LLM ที่เชื่อมต่อเว็บและขยายได้ด้วยการใช้เครดิตตามโทเคนอินพุตและเอาต์พุต ได้
- เอาต์พุตที่เหมาะกับการวิจัย: รองรับสรุป การเปรียบเทียบ คำอธิบาย briefing และคอนเทนต์ช่วยตัดสินใจ ที่ยึดโยงกับบริบทที่ดึงมา
- การควบคุมด้วยพรอมป์: กำหนดโทน รูปแบบ เจตนาคำค้นหา ความลึกของคำตอบ และโครงสร้างคำตอบของโมเดลผ่าน ข้อความแชต
- การผสานสำหรับนักพัฒนา: เพิ่มเวิร์กโฟลว์ DeepSeek web search ลงในแอปพลิเคชันผ่าน chat completions route ที่เสถียรของ Flaq AI
วิธีใช้ DeepSeek v4 Pro Web Search API สำหรับคำตอบที่เสริมด้วยการค้นหาบน Flaq AI
- Input: ข้อความแชต คำถามวิจัย คำสั่งงาน และตัวควบคุมการสร้างแบบไม่บังคับ
- Output: คำตอบข้อความที่เสริมด้วยการค้นหาซึ่งส่งผ่านการผสาน DeepSeek v4 Pro Web Search API
- Search Control: รองรับเวิร์กโฟลว์ข้อมูลปัจจุบันที่นำทางด้วยพรอมป์ การสำรวจหัวข้อ การเปรียบเทียบ market research และการสังเคราะห์คำตอบ
- Capabilities: การช่วยค้นเว็บ การสรุปงานวิจัย คำตอบข้อมูลปัจจุบัน การวิเคราะห์ structured output และระบบอัตโนมัติ LLM ที่ขยายได้ผ่านการเข้าถึง DeepSeek v4 API
กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสาน DeepSeek v4 Pro Web Search API
- ผู้ช่วยค้นหา AI: สร้างผลิตภัณฑ์ที่ตอบคำถามผู้ใช้ด้วยบริบทที่เชื่อมต่อเว็บและคุณภาพคำตอบที่ประณีต ได้
- การวิจัยตลาดและคู่แข่ง: สรุปบริษัท ผลิตภัณฑ์ เทรนด์ การเปิดตัว และข้อมูลสาธารณะสำหรับเวิร์กโฟลว์ธุรกิจ ได้
- เวิร์กโฟลว์ข้อมูลปัจจุบัน: รองรับคำตอบที่รับรู้ข่าวสาร เหตุการณ์ หรือเวลา ซึ่งความรู้จากโมเดลอย่างเดียว ไม่เพียงพอ
- เครื่องมือค้นพบความรู้: สร้างคำอธิบาย briefing การเปรียบเทียบ และสรุปจากบริบทที่เสริมด้วยการค้นหา ได้
- ระบบอัตโนมัติด้านการวิจัย: ขับเคลื่อน agents และเครื่องมือภายในที่ผสาน retrieval, synthesis และ structured reporting
Note โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมป์ การใช้คอนเทนต์ที่ดึงมา และข้อความที่สร้างขึ้นสอดคล้องกับข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของ DeepSeek และ Flaq AI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ปรับคำขอ จำกัดหัวข้อ หรือปรับการตั้งค่าการสร้างแล้วลองอีกครั้ง
DeepSeek v4 Pro Web Search เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. DeepSeek v4 Pro Text-to-Text DeepSeek v4 Pro Text-to-Text มุ่งเน้นการสร้าง ภาษาจากโมเดลเท่านั้น DeepSeek v4 Pro Web Search เพิ่มการรองรับ retrieval สำหรับข้อมูลปัจจุบัน งานวิจัย และ เวิร์กโฟลว์คำตอบที่เสริมด้วยการค้นหา
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. DeepSeek v4 Flash Web Search DeepSeek v4 Flash Web Search ให้ความสำคัญกับคำตอบที่เสริมด้วยการค้นหา ที่เร็วกว่าและคุ้มค่ากว่า DeepSeek v4 Pro Web Search ถูกวางตำแหน่งสำหรับการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งกว่า การสังเคราะห์ที่สมบูรณ์กว่า และเอาต์พุตงานวิจัยคุณภาพสูงกว่า
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. Perplexity API Perplexity เป็นที่รู้จักด้านประสบการณ์คำตอบที่เน้นการค้นหา DeepSeek v4 Pro Web Search มอบทางเลือกที่ขับเคลื่อนโดย DeepSeek ให้กับนักพัฒนาผ่าน route API ที่มีการจัดการของ Flaq AI
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. GPT Web Search Workflows เวิร์กโฟลว์ GPT web ให้การสร้างข้อความที่เสริมด้วยการค้นหา อย่างกว้างขวาง DeepSeek v4 Pro Web Search เสนอตัวเลือกโมเดลอีกแบบสำหรับทีมที่เปรียบเทียบสไตล์การให้เหตุผล ต้นทุน และ คุณภาพเอาต์พุต
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. Qwen Web Search Models โมเดล Qwen web search ให้เวิร์กโฟลว์ retrieval ที่ขับเคลื่อนโดย Alibaba DeepSeek v4 Pro Web Search มอบ route ของ DeepSeek สำหรับงานวิจัย คำตอบปัจจุบัน และ structured synthesis