DeepSeek/deepseek-v4-pro-web-search
deepseek-v4-pro-web-search
免费试用 DeepSeek v4 Pro Web Search API，用于纯文本搜索增强回答、当前信息、资料研究和有依据推理，适合监控、报告整理、问答应用和联网 LLM 工作流。
Web Search
Deepseek V4 Pro 相关模型
API 示例
提交示例
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);
}
}
}
提交示例
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)
提交示例
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
}'
DeepSeek v4 Pro Web Search 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
README
专业 DeepSeek v4 Pro Web Search API（搜索增强型 LLM 集成）
Flaq AI 上的 DeepSeek v4 Pro Web Search API 为开发者提供带有 web search 能力的高级 LLM 访问， 用于构建研究、答案引擎、市场情报工具和当前信息助手。此 DeepSeek web search API 集成通过稳定的托管 route，将高质量文本生成与搜索增强上下文结合起来。它面向需要更强推理、实时信息检索和生产级 响应，同时不想构建独立搜索与 LLM 基础设施的产品而设计。
DeepSeek v4 Pro Web Search API 的关键特性
- 搜索增强响应： 生成可使用 web search 上下文的答案，用于当前信息任务、 研究工作流和知识发现。
- Pro 级推理： 将 DeepSeek v4 Pro 行为用于要求更高的分析、综合、比较和 结构化响应生成。
- 基于 Token 的 API 计费： 基于输入和输出 tokens 的 credit 使用量构建可扩展的联网 LLM 产品。
- 研究友好输出： 支持基于检索上下文的摘要、比较、解释、简报和 决策支持内容。
- 提示词引导控制： 通过 chat messages 引导模型的语气、格式、查询意图、答案深度和响应结构。
- 开发者友好的集成： 通过 Flaq AI 稳定的 chat completions route 将 DeepSeek web search 工作流添加到应用中。
如何在 Flaq AI 上使用 DeepSeek v4 Pro Web Search API 获取搜索增强答案
- 输入： Chat messages、研究问题、任务指令和可选生成控制项。
- 输出： 通过 DeepSeek v4 Pro Web Search API 集成交付的搜索增强文本响应。
- 搜索控制： 支持由提示词引导的当前信息工作流、主题探索、比较、市场 研究和答案综合。
- 能力： 通过 DeepSeek v4 API 访问实现 web search 辅助、研究摘要、当前信息回答、分析、结构化 输出和可扩展 LLM 自动化。
DeepSeek v4 Pro Web Search API 集成的最佳用例
- AI 搜索助手： 构建能够用联网上下文和精炼响应 质量回答用户问题的产品。
- 市场与竞争对手研究： 为业务 工作流总结公司、产品、趋势、发布和公开信息。
- 当前信息工作流： 支持新闻感知、事件感知或时间敏感答案，此时仅依赖模型 知识并不足够。
- 知识发现工具： 从搜索增强 上下文生成解释、简报、比较和摘要。
- 研究自动化： 驱动结合检索、综合和结构化报告的 agents 与内部工具。
注意 请确保 prompts、检索内容使用方式和生成文本符合 DeepSeek 与 Flaq AI 安全 要求。如果发生错误，请修改请求、缩小主题范围，或调整生成设置后重试。
DeepSeek v4 Pro Web Search vs 竞争者：对比分析
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. DeepSeek v4 Pro Text-to-Text DeepSeek v4 Pro Text-to-Text 专注于纯模型 语言生成。DeepSeek v4 Pro Web Search 为当前信息、研究和 搜索增强答案工作流增加检索支持。
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. DeepSeek v4 Flash Web Search DeepSeek v4 Flash Web Search 优先提供更快且 更实惠的搜索增强响应。DeepSeek v4 Pro Web Search 面向更强推理、更丰富 综合和更高质量研究输出。
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. Perplexity API Perplexity 以搜索原生答案体验著称。DeepSeek v4 Pro Web Search 通过 Flaq AI 的托管 API route 为开发者提供由 DeepSeek 驱动的替代方案。
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. GPT Web Search Workflows GPT web workflows 提供广泛的搜索增强 生成。DeepSeek v4 Pro Web Search 为团队提供另一个模型选项，用于比较推理风格、成本和 输出质量。
- DeepSeek v4 Pro Web Search vs. Qwen Web Search Models Qwen web search models 提供由 Alibaba 驱动的检索 工作流。DeepSeek v4 Pro Web Search 为团队提供一条 DeepSeek route，用于研究、当前答案和结构化 综合。