DeepSeek Search API: So funktioniert sie, was sie kostet und wo die Haken sind

Warum mich eine Search API interessiert

Ich baue die Integrationen von eesel, also den Code, der Help-Center-Artikel, Makros und Tickets in die KI holt. Der Großteil dieser Arbeit ist Retrieval: den richtigen Textabschnitt finden und zeigen, woher er stammt. Ein Hardware-Support-Team in einem eesel-Verkaufsgespräch setzte Quellenangaben bei jeder Antwort ganz oben auf die Liste und bat im selben Atemzug darum, ein Help Center hinter einem Login zu crawlen.

Diese Kombination ist ziemlich genau die Brille, durch die ich diesen Launch lese. Eine günstige Websuche-API löst die erste Hälfte des Problems für öffentliche Informationen. Für die zweite Hälfte tut sie gar nichts. Also habe ich DeepSeeks Dokumentation und Abrechnungsregeln durchgesehen, den Preis mit acht weiteren Anbietern verglichen und gelesen, was Entwickler in den ersten zwei Tagen gesagt haben. Eigene Benchmark-Zahlen habe ich nicht. Wo ich Geschwindigkeit oder Qualität zitiere, stammt das also von Leuten, die gemessen haben.

Was ist die DeepSeek Search API?

Die Search API findet Webseiten zu einer Suchanfrage und liefert strukturierte Ergebnisse. Ihr Gegenstück, die Fetch API, nimmt eine URL und gibt die Seite als Markdown zurück. DeepSeeks Search-&-Fetch-Leitfaden beschreibt beide als reine JSON-APIs, die denselben Bearer-Schlüssel wie der Rest der DeepSeek API verwenden.

Sie erschien am selben Tag wie DeepSeek V4.1 Flash 1017, das Modell-Update, das ich separat besprochen habe. Der Changelog-Eintrag sagt, die Engine hinter DeepSeeks Web- und API-Suche verarbeite bereits "hundreds of millions of search requests" pro Tag, indexiere "hundreds of billions of web pages" und filtere SEO-Spam und minderwertige KI-generierte Inhalte. Kurz gesagt: Es ist dieselbe Suche, die DeepSeeks Chatbot schon nutzte, nur wird sie jetzt pro Anfrage verkauft.

Wie Search und Fetch zusammenarbeiten

Die beiden Endpunkte passen auf die Schleife, die die meisten Recherche-Agenten ohnehin ausführen: suchen, die vielversprechenden Links auswählen, sie lesen, antworten. Das Modell selbst berührt dabei nie das Web. Ihr Code (oder ein Harness wie Claude Code) führt die Aufrufe aus und legt die Ergebnisse in den Kontext des Modells.

Eine Search-Anfrage hat laut Search-API-Referenz fünf Felder:

Die Anfrage unterstützt die Operatoren, die Sie auch in ein Suchfeld tippen würden: site: und -site:, exakte Phrasen in Anführungszeichen, lang:zh,en sowie Datumsangaben mit after: / before:. Die Grenze von 128 Zeichen ist knapp, besonders für Agenten, die gern die ganze Frage einfügen. ori_question ist der Umweg: die Query kurz halten und die vollständige Frage separat mitgeben.

Jedes Ergebnis enthält außerdem zwei Felder, die ich in dieser Form bei anderen APIs nicht gesehen habe. rerank_score reicht von 0 bis 3, und laut DeepSeek gilt 1.5 oder mehr als hohe Qualität. authority reicht von 0 bis 4, wobei 3 und höher eine sehr maßgebliche Quelle bedeutet. Dazu gibt es eine summary mit 600 bis 800 Zeichen, die laut DeepSeek "intended to be read by a model" ist. Für eine RAG-Pipeline heißt das: Sie können Ramschseiten aussortieren und dem Modell Zusammenfassungen geben, bevor Sie etwas für Fetch bezahlen. Eine Einschränkung von einem frühen Entwickler: Über 60 Ergebnisse hinweg lag rerank_score zwischen 0.03 und 2.32 und "barely changes between different queries", was eher nach einem Seitenqualitäts-Score als nach einem Relevanz-Score klingt. Ich würde ihn selbst dazu nutzen, schlechte Seiten auszusortieren, nicht um Antworten zu ranken.

Die Fetch API ist einfacher: eine URL senden (bis zu 8,192 Zeichen), title und content zurückbekommen. Lässt sich die Seite nicht lesen, weil die Website blockt oder nichts zu extrahieren ist, erhalten Sie ein 404. Ein 403 bedeutet, dass DeepSeeks eigene Sicherheitsrichtlinie die Anfrage abgelehnt hat. Beides sollten Sie im Code behandeln, statt Ihren Agenten endlos wiederholen zu lassen.

Was kostet die DeepSeek Search API?

Search und Fetch werden pro erfolgreicher Anfrage abgerechnet, nicht nach Tokens und nicht nach Anzahl der Ergebnisse. Hier die gesamte Preisliste von DeepSeeks Preisseite:

Die Abrechnungsregel ist großzügig. Eine Anfrage zählt nur, wenn sie HTTP 200 zurückgibt und tatsächlich etwas liefert: ein nicht leeres results-Array bei Search, Seiteninhalt bei Fetch. Leere Ergebnisse, fehlgeschlagene Anfragen und Timeouts sind kostenlos, und 50 Ergebnisse anzufordern kostet genauso viel wie eines.

Die andere Hälfte der Rechnung entsteht dadurch, dass das Modell alles liest, was Sie hereingeholt haben. Diese Tokens werden zu normalen Flash-Preisen oder V4-Pro-Tarifen abgerechnet. Außerhalb der Spitzenzeiten kostet es die Hälfte, die Spitzenzeiten sind werktags 01:00 bis 04:00 und 06:00 bis 10:00 UTC:

Ein Datum sollten Sie sich in den Kalender eintragen. Wenn Sie die DeepSeek API über DeepSeek Harness, Claude Code oder Codex nutzen, laufen die serverseitigen Suchen des Agenten bereits über diese Endpunkte. Laut Leitfaden sind diese Aufrufe vorerst kostenlos, und die Abrechnung pro Anfrage beginnt am 1. November 2026 um 00:00 Uhr Pekinger Zeit (16:00 UTC am 31. Oktober). Wenn Sie die Websuche in Claude Code angelassen haben, weil sie nichts kostet, ändert sich das in weniger als zwei Wochen.

Wie schneidet sie im Vergleich zu anderen Search APIs ab?

Ich habe die Preisseite jedes Anbieters am 19. Oktober 2026 abgerufen. Die Einheiten sind nicht bei allen Anbietern gleich, schauen Sie also in die zweite Spalte, bevor Sie Zahlen vergleichen.

Die Zahlen für Tavily und Firecrawl sind meine eigene Rechnung aus deren Credit-Raten, bei einfacher Suchtiefe und 10 Ergebnissen.

Drei Dinge sind mir aufgefallen. Erstens unterbietet DeepSeek jeden Listenpreis hier, und die engsten Konkurrenten bei $1 bis $1.20 sind eine schnelle Stufe oder ein Tarif für $599 im Monat. Zweitens sind die Zeilen mit "plus Tokens" wichtig: OpenAI und Anthropic berechnen $10 pro tausend Suchen und rechnen die Ergebnisse dann zusätzlich als Input-Tokens ab, bei Modellen wie GPT-5.6 und Claude (siehe Anthropic-API-Preise), die pro Token deutlich mehr kosten als DeepSeek Flash. Drittens hat DeepSeek das niedrigste Rate Limit der Tabelle, und zwar mit deutlichem Abstand.

Wenn Sie den Anbieter wechseln wollen, ohne Code umzuschreiben, bündelt Cloudflares Web Search API drei davon hinter einem Endpunkt. Für tiefe, mehrstufige Recherche statt einzelner Abfragen ist Exa Agent Ultra ein anderes Produkt zu einem anderen Preis.

Wenn Sie vor allem Seite-zu-Markdown in großem Umfang brauchen, ist Firecrawls Preisgestaltung der Vergleichspunkt für Fetch.

Die 5 QPS sind die Zahl, an der Sie planen sollten

Search und Fetch erlauben jeweils 5 Anfragen pro Sekunde und Konto. Da das Limit kontoweit gilt, erhöhen weitere API-Schlüssel es nicht. Es ist außerdem getrennt von DeepSeeks Modell-Concurrency-Limits, und Fetch hat zusätzlich eine Obergrenze pro Domain. Alles darüber erhält HTTP 429.

Fünf pro Sekunde klingt winzig, aber rechnen Sie nach: Das sind 432,000 Suchen pro Tag und Endpunkt, mehr Volumen, als fast jemand braucht. Spürbar wird es bei Lastspitzen. Ein Recherche-Agent, der 20 parallele Suchen startet, oder 10 Nutzer, die Ihre App in derselben Sekunde aufrufen, überschreiten das Limit auch bei geringem Monatsvolumen. Brave und Perplexity erlauben 50 pro Sekunde, hier zeigt sich also der Preis von DeepSeeks niedrigem Tarif.

Die Lösung ist unspektakulär und funktioniert, und es ist dasselbe Muster, das jede KI-Agent-API-Integration braucht: eine Warteschlange mit Token-Bucket-Limiter vor die API setzen, 429er mit Backoff wiederholen und Fetches auf verschiedene Domains verteilen, statt eine Seite zu bombardieren. DeepSeeks Fehlerleitfaden empfiehlt, bei 408, 429 und 5xx zu wiederholen, bei 402 das Guthaben aufzuladen und andere 4xx-Fehler in Ruhe zu lassen, bis Sie die Anfrage ändern.

Was kostet eine Agent-Aufgabe wirklich?

Gehen wir ein durchgerechnetes Beispiel durch. Angenommen, ein Recherche-Agent führt 2,000 Aufgaben im Monat aus, und jede Aufgabe macht 4 Suchen und ruft 3 Seiten ab. Das sind 8,000 Suchen und 6,000 Fetches, also $10.50 im Monat an DeepSeek-Gebühren. Dieselben 8,000 Suchen würden bei Brave $40 kosten, bei Tavily Pay-as-you-go $64 und bei OpenAI $80, bevor dessen Token-Kosten dazukommen.

Jetzt der Teil, den viele überspringen. Diese 6,000 abgerufenen Seiten gehen ins Modell. Wenn eine Seite im Schnitt 6,000 Tokens hat (meine Annahme, echte Seiten schwanken stark), sind das 36 Millionen Input-Tokens: $5.40 bei Flash off-peak, $10.80 bei Flash zur Spitzenzeit oder $23.76 bei V4 Pro off-peak. Bei V4 Pro kosten die gelesenen Seiten mehr als die Suchen, die sie gefunden haben.

Bei kleinen Jobs kehrt es sich um. Ein Reddit-Nutzer, der eine Woche Agentenarbeit protokolliert hat, fand heraus, dass ein Recherche-Subagent 85 Suchen für nur $0.07 Modellarbeit machte. Bei $0.75 pro Tausend kosteten diese Suchen etwa $0.06, fast so viel wie das Modell selbst. Bei günstigen Flash-Aufrufen kann die Suchgebühr also der Modellrechnung entsprechen. Setzen Sie unten Ihre eigenen Zahlen ein.

Der Schätzer lässt Output-Tokens und die Zusammenfassungen der Suche weg, verstehen Sie ihn also als Untergrenze. Zwei Stellschrauben bewegen die Rechnung stärker als alles andere. Die erste ist need_content: true, das Seitentext direkt in den Suchergebnissen mitliefert, sodass Sie separate Fetches überspringen können. Der Entwickler einer Antwortmaschine im Perplexity-Stil sagte, dies habe eine Frage "from 31s to 7s" beschleunigt, mit 15 Ergebnissen und etwa 119,000 Zeichen in einem einzigen abgerechneten Aufruf. Das tauscht Fetch-Gebühren gegen Tokens, denn 119,000 Zeichen sind etwa 30,000 Tokens, die das Modell lesen muss. Die zweite Stellschraube ist der Zeitpunkt: Batch-Jobs außerhalb der Spitzenzeiten laufen lassen, wo jeder DeepSeek-Token die Hälfte kostet. Und wenn Flash nicht klug genug ist, gute Quellen auszuwählen, vergleichen Sie es mit Kimi K3 oder steigen Sie mithilfe meiner Notizen zu Flash vs. Pro um, bevor Sie für mehr Fetches zahlen.

Nutzung über Claude Code, Codex und Harness

Die meisten werden dieser API begegnen, ohne sie je direkt aufzurufen. DeepSeeks Claude-Code-Leitfaden sagt, die API "natively supports the Web Search feature in Claude Code." Wenn das Modell entscheidet, dass eine Frage das Web braucht, ruft Claude Code das Web-Search-Tool auf, und DeepSeek führt die Suche auf seiner Seite aus.

Dieselbe Seite nennt die Kosten: Das Zusammenfassen von Suchergebnissen braucht zusätzliche Modellanfragen, daher fallen "additional model token costs will be incurred" an, und die Suchen selbst werden zu Search-API-Tarifen abgerechnet. Das passt zu dem, was ich weiter oben gesagt habe. In Claude Code ist die Suchgebühr die kleine Zeile auf der Rechnung. Wenn Sie Ihre Ausgaben optimieren, behandelt mein Leitfaden zu den Claude-Code-Preisen den Rest, und der Beitrag zu den Umgebungsvariablen zeigt, wie Sie Claude Code auf eine andere API ausrichten.

Die Modellbeschränkung übersieht man leicht. In der Responses API wird das integrierte Tool web_search "Supported with deepseek-v4-pro" und "Ignored with deepseek-flash." Die Codex-Integration ist dieselbe (mein Beitrag zu den Codex-Preisen behandelt OpenAIs eigene Tarife): Die Websuche funktioniert nur, wenn Codex mit deepseek-v4-pro läuft, und DeepSeeks Setup-Skript schreibt web_search = "disabled", bis Sie es auf "live" ändern. Wenn Sie Codex also zum Sparen auf Flash umgestellt haben und die Suche stillschweigend aufgehört hat zu funktionieren, liegt es daran. Den eigenständigen Endpunkten ist das Modell egal, da Ihr Code die Aufrufe ausführt.

DeepSeek Harness, DeepSeeks eigene Agenten-App, ist der dritte Weg im kostenlosen Zeitraum (siehe Harness-Alternativen, falls es nicht Ihr Tool ist). Die Trajektorienansicht zeigt jeden Tool-Aufruf einer Sitzung, und so sehen Sie am einfachsten, wie viele Suchen ein Agent wirklich macht, bevor Sie dafür zahlen.

Was Entwickler sagen

Die erste Reaktion drehte sich um den Preis, und sie war laut. Der Hacker-News-Thread zum Launch zog den Vergleich, der die Leute interessiert:

"For comparison that's $5 with Brave Search API and $12 with Kagi API"

thombles, Hacker News

Auch Entwickler, die sich bereits eigene Suchwerkzeuge gebaut hatten, oft als MCP-Server, waren beeindruckt:

"About a year ago I built my own search and fetch MCP tools for agents based on third-party scraping providers. It is about 15-20x more cost-effective than what OpenAI and Anthropic is offering with their integrated web search and fetch tools. Very impressive that DeepSeek has such a competitive offering today."

suncemoje, Hacker News

Der detaillierteste Datenpunkt stammt von einem Reddit-Nutzer, der 353 Queries und 196 Fetches sowohl über die neue API als auch über DeepSeeks älteren Suchpfad laufen ließ, der nach Tokens abrechnete. Seine Zahlen: Die Kosten sanken von $0.64 auf $0.41 und die Such-Latenz von 4.3 Sekunden auf unter 0.9 Sekunden. (Der Beitrag sagt, DeepSeeks eigenes Modell habe ihn aus den Logs des Nutzers verfasst, und er verglich nicht mit Tavily, Exa oder Brave.) Seine Einschätzung, worauf es ankommt, jenseits der Snippets und Daten, die er jetzt statt nackter URLs bekommt:

"The 2.4× is nice. The real win is that the price is now predictable"

u/Kraionix, Reddit

Bei der Qualität fallen die Urteile gemischter aus. Ein Entwickler, der einen eigenen Fetch-Benchmark betreibt, war nicht beeindruckt:

"Ran a few quick tests on my web-fetch bench. As much as I like DeepSeek, its search and fetch aren't very good (is quite cheap tho). You'd probably be better off using free services like Jina directly, or if you're going paid, Parallel, Firecrawl, Tavily and Exa are all pretty good now."

ggnore7452, Hacker News

Ein anderer prüfte, was hinter der API steckt:

"as expected, the typical "politically sensitive" search queries return 0 results"

czk, Hacker News

Derselbe Kommentar sagt, Fetch-Traffic verlasse das Netz über Huawei Cloud in Hongkong. Keiner der beiden Tester nannte harte Zahlen, ich würde sie also als Gründe zum Testen sehen, nicht als Urteile. Die offene Frage ist die, die der Rechner oben zu beantworten versucht:

"At $0.75 per 1000 requests, I want to know how many calls an agent makes in the background. Has anyone calculated the cost for typical research task?"

u/Glum-Guitar-5083, Reddit

Und für Teams, die einfach loslegen wollen, wurde der unspektakuläre Vorteil erwähnt:

"I have been looking for Search API that will scale and no one is close to Deepseek's API search pricing. Deepseek also makes it easy to pay - just a credit card and you don't need to jump through any hoops to add money."

u/Viktri1, Reddit

Wo sie Schwächen hat

Der Preis ist real, und die Grenzen sind es auch. Prüfen Sie Folgendes, bevor Sie Ihren Such-Anbieter wechseln:

• Rate Limit. 5 Anfragen pro Sekunde und Konto sind ein Zehntel dessen, was Brave und Perplexity erlauben. Für einen Agenten in Ordnung, für ein stark genutztes Produkt knapp.
• Kurze Queries. 128 Zeichen pro Query, lange Fragen in natürlicher Sprache müssen also in ori_question.
• Datenstandort. DeepSeeks Datenschutzerklärung sagt, personenbezogene Daten könnten auf Servern in der Volksrepublik China gespeichert werden, und nennt die Verbesserung seiner Modelle als eine Verwendung von Nutzereingaben, mit einem Widerspruchsrecht. Suchanfragen können Kundendetails enthalten, das ist also eine Compliance-Prüfung und keine Fußnote.
• Keine veröffentlichten Aufbewahrungsbedingungen für die Suche. Brave beschreibt Zero Data Retention als Grundprinzip, und Exa und Firecrawl bieten es in Enterprise-Tarifen an. Eine gleichwertige Aussage zu DeepSeeks Such-Endpunkten habe ich nicht gefunden.
• Gefilterte Ergebnisse. Ein Tester berichtete, dass politisch sensible Anfragen null Ergebnisse liefern und dass Fetches über Huawei Cloud in Hongkong laufen. Wenn Ihr Agent Nachrichten, Politik oder China-bezogene Themen recherchiert, rechnen Sie mit Lücken (und denken Sie daran, dass leere Ergebnisse wenigstens kostenlos sind).
• Ein Index, den Außenstehende nicht im großen Maßstab getestet haben. DeepSeek sagt, seine Engine verarbeite Hunderte Millionen Suchen pro Tag. Wie gut sie englischsprachige Nischenergebnisse im Vergleich zu Google- oder Brave-gestützten APIs rankt, sollten Sie mit Ihren eigenen Queries testen, nicht einfach glauben.

Nichts davon ist für ein Nebenprojekt oder ein internes Recherche-Tool ein Ausschlusskriterium. Für alles, was Kunden sehen, summiert es sich aber schnell.

Ist sie für den Kundensupport nützlich?

An dieser Stelle würde ich langsamer werden. Eine günstige Websuche-API verleitet dazu, einen Support-Bot zu bauen, der "einfach nachschlägt". Für einen kleinen Teil der Fragen funktioniert das: der öffentliche Feiertagsplan eines Paketdienstes, ein Changelog für ein Drittanbieter-Tool, das Ihr Produkt integriert, eine Vorschrift, die sich letzte Woche geändert hat.

Die meisten Support-Antworten stehen aber nicht im offenen Web, weshalb KI-Suchmaschinen bei ihnen schlecht sind. Sie stehen in Ihrem Help Center (oft hinter einem Login, wie bei dem Hardware-Team), in früheren Tickets, in Makros und in internen Dokumenten. Das ist die Aufgabe einer KI-Wissensdatenbank, nicht einer Suchmaschine. Eine Websuche-API erreicht nichts davon, und sie aufs öffentliche Web zu richten, lädt den Bot dazu ein, die Doku eines Wettbewerbers oder einen drei Jahre alten Forenbeitrag zu zitieren, als wäre es Ihre Richtlinie. eesel hat eine Variante davon auf die harte Tour gelernt: Eine selbstbewusst klingende Antwort ist nicht dasselbe wie eine richtige, weshalb jeder eesel-Rollout an historischen Tickets simuliert wird, bevor er einen echten Kunden berührt.

Für den Support würde ich die Websuche also als schmales Werkzeug für bestimmte öffentliche Quellen mit site:-Filtern zulassen, nicht als Hauptwissensschicht. Die Hauptschicht sind Ihre eigenen Inhalte, mit Quellenangaben bei jeder Antwort. Wenn Sie das selbst verdrahten, zeigen meine Notizen zu MCP für den Kundensupport, wo Web-Tools passen und wo nicht.

eesel ausprobieren

Die DeepSeek Search API ist Infrastruktur: ein günstiger, schneller Weg für Ihren Code, öffentliche Seiten zu finden und zu lesen. Alles, was eine KI sicher genug für den Kundenkontakt macht, müssten Sie trotzdem selbst bauen. eesel ist der Mitarbeiter, einer aus einem Team von KI-Teammates. Der KI-Helpdesk-Teammate verbindet sich mit Zendesk, Freshdesk, Gorgias und den übrigen, lernt aus Ihrem Help Center, Ihren Makros und früheren Tickets (auch aus Help Centern hinter einem Login), nennt seine Quellen und läuft gegen Hunderte Ihrer historischen Tickets, bevor er jemandem antwortet.

Wenn Sie zu den Entwicklern gehören, die Search-API-Dokumentation zum Vergnügen lesen, werden Sie ihn wahrscheinlich aus einem Terminal steuern wollen. Das geht mit der eesel CLI: npx @eesel/cli init chat-bubble --site <your-site> startet einen kostenlosen 7-Tage-Workspace ohne Konto, eesel integrations connect zendesk bindet Ihren Helpdesk an, eesel instructions bearbeitet die dauerhaften Regeln des Teammates, und eesel activity zeigt, was er getan hat und warum. Jeder Befehl gibt JSON aus, Schreibbefehle akzeptieren --dry-run, und eesel mcp token macht Ihren Workspace zu einem MCP-Server, sodass Claude Code oder Codex Ihren Support-Teammate so verwalten können wie Ihr Repository. Wenn Sie Inhalte schreiben, statt Tickets zu beantworten, gehört zum selben Team auch ein KI-Blog-Autor.

Der Start ist kostenlos mit 100 Credits und ohne Karte. Testen Sie eesel an den Tickets des letzten Monats und sehen Sie, was es geantwortet hätte und wo es Ihre Dokumentation statt des offenen Webs zitiert hätte. Die Tarife finden Sie auf der Preisseite.