DeepSeek Search API：仕組み、料金、そして注意点

なぜ検索APIが気になるのか

私はeeselのインテグレーション、つまりヘルプセンターの記事、マクロ、チケットをAIに取り込むコードを作っています。その仕事の大半はリトリーバル、つまり適切なテキストを見つけて、その出どころを示すことに尽きます。eeselの営業通話で、あるハードウェアのサポートチームは、すべての回答に出典を付けることをリストの最上位に挙げ、同じ口で、ログインの裏にあるヘルプセンターをクロールしてほしいと頼みました。

この組み合わせが、今回のリリースを読むときの私の視点です。安価なWeb検索APIは、公開情報についてはこの問題の前半を解決します。後半については何もしてくれません。そこでDeepSeekのドキュメントと課金ルールを読み込み、価格をほかの8社と比較し、最初の2日間に開発者が語ったことも読みました。私自身のベンチマーク数値はないので、速度や品質に触れる箇所は、実際に測定した人の話に基づいています。

DeepSeek Search APIとは

Search APIはクエリに合うWebページを見つけ、構造化された結果を返します。対になるFetch APIは、1つのURLを受け取り、そのページをMarkdownで返します。DeepSeekのSearchとFetchのガイドは、どちらも、DeepSeek APIのほかの部分と同じBearerキーを使う素のJSON APIだと説明しています。

これは、別記事でレビューしたモデル更新、DeepSeek V4.1 Flash 1017と同じ日に公開されました。変更履歴のエントリによると、DeepSeekのWeb検索とAPI検索の裏にあるエンジンは、すでに1日に"hundreds of millions of search requests"を処理し、"hundreds of billions of web pages"をインデックスし、SEOスパムや低品質なAI生成コンテンツを除外しています。要するに、DeepSeekのチャットボットがすでに使っていたのと同じ検索を、リクエスト単位で売り始めたということです。

SearchとFetchの連携の仕方

2つのエンドポイントは、ほとんどのリサーチエージェントがすでに回しているループにそのまま対応します。検索し、有望なリンクを選び、読み、答える、という流れです。モデル自体がWebに触れることは一度もありません。呼び出しを行い、結果をモデルのコンテキストに入れるのは、あなたのコード（またはClaude Codeのようなハーネス）です。

Search APIリファレンスによると、Searchリクエストには5つのフィールドがあります。

クエリは、検索ボックスに入力するような演算子に対応しています。site:と-site:、引用符で囲んだ完全一致フレーズ、lang:zh,en、after: / before:による日付指定です。128文字の上限は、質問全体を貼り付けたがるエージェントにとっては厳しい制限です。ori_questionはその回避策で、クエリは短く保ち、完全な質問は別に渡します。

各結果には、ほかのAPIではこの形で見たことがない2つのフィールドも付きます。rerank_scoreは0から3で、DeepSeekは1.5以上を高品質としています。authorityは0から4で、3以上は権威性の高い情報源を意味します。さらに、DeepSeekが"intended to be read by a model"とする、600〜800文字のsummaryもあります。RAGパイプラインでは、何かをFetchする料金を払う前に、質の低いページを捨て、要約をモデルに渡せるということです。ただし、初期の開発者からの注意点があります。60件の結果でrerank_scoreは0.03から2.32の範囲で、"barely changes between different queries"だったとのことで、関連度スコアというよりページ品質スコアに近いようです。私なら、回答の順位付けではなく、低品質ページの除外に使います。

Fetch APIはもっと単純です。URL（最大8,192文字）を送ると、titleとcontentが返ります。サイトがブロックしている、または抽出するものがないなどでページを読めない場合は404になります。403は、DeepSeek自身のセキュリティポリシーがリクエストを拒否したことを意味します。エージェントに延々とリトライさせるのではなく、どちらもコードで処理しておく価値があります。

DeepSeek Search APIの料金は？

SearchとFetchは、トークンや結果件数ではなく、成功したリクエストごとに課金されます。DeepSeekの料金ページにある料金表は次のとおりです。

課金ルールは良心的です。リクエストがカウントされるのは、HTTP 200を返し、実際に何かが得られたときだけです。Searchなら空でないresults配列、Fetchならページの内容です。空の結果、失敗したリクエスト、タイムアウトは無料で、50件の結果を求めても1件の場合と料金は同じです。

請求のもう半分は、取り込んだものをモデルが読むことから生じます。そのトークンは通常のFlashの料金かV4 Proの料金で課金されます。オフピークの料金はピーク時の半額で、ピーク時間は平日のUTC 01:00〜04:00と06:00〜10:00です。

カレンダーに入れておくべき日付が1つあります。DeepSeek Harness、Claude Code、Codex経由でDeepSeek APIを使う場合、エージェントのサーバー側の検索はすでにこれらのエンドポイントを通っています。ガイドによると、これらの呼び出しは当面無料で、リクエスト単位の課金は北京時間2026年11月1日の00:00に始まります（UTCでは10月31日の16:00）。費用がかからないからとClaude CodeでWeb検索をオンにしたままにしているなら、2週間足らずで状況が変わります。

ほかの検索APIとの比較

各ベンダーの料金ページを2026年10月19日に確認しました。ベンダーごとに単位が違うので、数字を比べる前に2列目を確認してください。

TavilyとFirecrawlの数字は、基本の深さと10件の結果を前提に、各社のクレジットレートから私が計算したものです。

気づいた点が3つあります。第一に、DeepSeekはここにあるすべての定価を下回っており、$1〜$1.20の最も近い競合は、高速ティアか月$599のプランです。第二に、「＋トークン」の行は重要です。OpenAIとAnthropicは1,000件の検索で$10を課金し、そのうえで結果を入力トークンとして課金します。しかも、GPT-5.6やClaude（AnthropicのAPI料金を参照）のように、DeepSeek Flashよりトークン単価がずっと高いモデルでです。第三に、DeepSeekのレート制限は表の中で最も低く、しかも大きな差があります。

コードを書き直さずにプロバイダーを切り替えたいなら、CloudflareのWeb Search APIが3つを1つのエンドポイントの裏にまとめています。単発のクエリではなく、複数ステップの深いリサーチなら、Exa Agent Ultraは別の価格の別の製品です。

ページからMarkdownへの大量変換が主な用途なら、Fetchの比較対象はFirecrawlの料金です。

計画の基準にすべきは5 QPSの上限

SearchとFetchはそれぞれ、アカウントあたり毎秒5リクエストまで許可されます。上限はアカウント全体にかかるので、APIキーを増やしても上がりません。DeepSeekのモデルの同時実行制限とは別で、Fetchにはさらにドメインごとの上限が加わります。上限を超えたものはHTTP 429になります。

毎秒5件は少なく聞こえますが、計算してみてください。エンドポイントあたり1日432,000回の検索で、ほとんどの人が必要とする量を上回ります。実際に効いてくるのはバーストです。20件の検索を並列に飛ばすリサーチエージェントや、同じ秒に10人のユーザーがアプリにアクセスするケースでは、月間の量が少なくても上限に達します。Brave とPerplexityは毎秒50件まで許可しているので、ここがDeepSeekの安さに伴うトレードオフです。

対処法は地味ですが効きます。AIエージェントのAPI連携なら必ず必要になる、同じパターンです。APIの前にトークンバケット方式のリミッター付きキューを置き、429はバックオフ付きでリトライし、1つのサイトを叩き続けるのではなく、複数のドメインにFetchを分散させます。DeepSeekのエラーガイドは、408、429、5xxではリトライし、402では残高をチャージし、それ以外の4xxはリクエストを変更するまで触らないよう勧めています。

エージェントの1タスクは実際いくらかかるか

具体例で計算してみましょう。リサーチエージェントが月に2,000タスクを実行し、各タスクで検索4回、ページ取得3回を行うとします。検索8,000回、Fetch 6,000回で、DeepSeekの料金は月$10.50です。同じ8,000回の検索は、Braveなら$40、Tavilyの従量課金なら$64、OpenAIならトークン料金を加える前で$80になります。

次は、見落とされがちな部分です。取得した6,000ページはモデルに入ります。1ページが平均6,000トークンだとすると（私の仮定で、実際のページはかなりばらつきます）、入力トークンは3,600万。Flashのオフピークで$5.40、Flashのピークで$10.80、V4 Proのオフピークで$23.76です。V4 Proでは、読んだページのほうが、それを見つけた検索より高くつきます。

小さな作業では逆になります。1週間分のエージェント作業を記録したRedditのユーザーは、あるリサーチ用サブエージェントがモデル作業わずか$0.07に対して85回の検索を行ったと報告しています。1,000件あたり$0.75なら、その検索は約$0.06で、モデル自体とほぼ同額です。つまり安価なFlash呼び出しでは、検索料金がモデルの請求額に並ぶことがあります。下で自分の数字を入れてみてください。

この見積もりツールは出力トークンと検索の要約を含んでいないので、下限として扱ってください。請求額を最も動かすレバーは2つあります。1つ目はneed_content: trueで、検索結果の中にページのテキストを含めて返すため、別のFetchを省けます。Perplexity風の回答エンジンを作った人は、1回の課金対象呼び出しで15件の結果と約119,000文字を取得し、1つの質問が"from 31s to 7s"になったと述べています。これはFetch料金をトークンと引き換えにするもので、119,000文字はモデルが読む約30,000トークンにあたります。2つ目のレバーはタイミングです。DeepSeekのトークンが半額になるオフピークにバッチジョブを回しましょう。そしてFlashでは良い情報源を選べないなら、Fetchにお金を払い足す前に、Kimi K3と比べるか、私のFlashとProのメモを参考にステップアップしてください。

Claude Code、Codex、Harnessからの利用

ほとんどの人は、このAPIを直接呼ばずに出会うでしょう。DeepSeekのClaude Codeガイドは、APIが"natively supports the Web Search feature in Claude Code."と述べています。モデルが質問にWebが必要だと判断すると、Claude CodeがWeb Searchツールを呼び出し、DeepSeekが自社側で検索を実行します。

同じページにコストも明記されています。検索結果の要約には追加のモデルリクエストが必要なため"additional model token costs will be incurred"で、検索自体はSearch APIの料金で課金されます。これは先に述べたことと一致します。Claude Codeでは、検索料金は請求書の小さな一行です。支出を調整するなら、私のClaude Codeの料金ガイドが残りをカバーしており、環境変数の記事ではClaude Codeを別のAPIに向ける方法を紹介しています。

モデルによる制限は見落としやすい点です。Responses APIでは、組み込みのweb_searchツールは"Supported with deepseek-v4-pro"で、"Ignored with deepseek-flash."です。Codex連携も同じで（OpenAI自身のプランは私のCodexの料金の記事で扱っています）、Web検索はCodexがdeepseek-v4-proで動いているときだけ機能し、DeepSeekのセットアップスクリプトは"live"に変更するまでweb_search = "disabled"と書き込みます。節約のためにCodexをFlashに切り替えて、検索がいつの間にか動かなくなったなら、これが理由です。単独のエンドポイントは、呼び出しを行うのがあなたのコードなので、どのモデルを使っているかを気にしません。

DeepSeek自身のエージェントアプリであるDeepSeek Harnessは、無料期間中の3つ目の経路です（自分向けのツールでなければHarnessの代替を参照）。軌跡ビューにはセッション内のすべてのツール呼び出しが表示されるので、課金が始まる前に、エージェントが実際に何回検索しているかを確かめる最も簡単な方法です。

開発者の声

最初の反応は価格についてで、反響は大きなものでした。発表を扱ったHacker Newsのスレッドでは、みんなが気にする比較が出ていました。

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

thombles, Hacker News

すでに自分で検索ツールを作っていた開発者、多くはMCPサーバーとして作っていた人たちも感心していました。

"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

最も詳細なデータは、353件のクエリと196件のFetchを、新しいAPIと、トークン課金だったDeepSeekの旧検索経路の両方で実行したRedditユーザーから出ました。数字は、コストが$0.64から$0.41に、検索のレイテンシが4.3秒から0.9秒未満に下がったというものです。（投稿には、ユーザーのログからDeepSeek自身のモデルがまとめたと書かれており、Tavily、Exa、Braveとの比較はしていません。）素のURLではなく、スニペットや日付が得られるようになったこと以外で、何が重要かについての見解は次のとおりです。

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

u/Kraionix, Reddit

品質については、評価はもっと割れています。自前のFetchベンチマークを持つ開発者は感心しませんでした。

"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

別の人は、APIの裏側を調べました。

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

czk, Hacker News

同じコメントは、Fetchのトラフィックが香港のHuawei Cloud経由で出ていると述べています。どちらのテスターも確かな数字は示していないので、判決ではなく、試す理由として扱うのがよいでしょう。未解決の問いは、上のウィジェットが答えようとしているものです。

"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

そして、とにかく始めたいチームにとっては、地味な利点にも言及がありました。

"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

弱点はどこか

価格は本物ですが、制限も本物です。検索プロバイダーを切り替える前に、次を確認してください。

• レート制限。 アカウントあたり毎秒5リクエストは、BraveやPerplexityの10分の1です。1つのエージェントなら問題ありませんが、忙しいプロダクトには厳しい値です。
• 短いクエリ。 1クエリ128文字なので、自然言語の長い質問はori_questionに入れる必要があります。
• データの所在地。 DeepSeekのプライバシーポリシーは、個人データが中華人民共和国のサーバーに保存される場合があるとし、ユーザー入力の用途にモデルの改善を挙げています（オプトアウトの権利あり）。検索クエリには顧客の詳細が含まれうるため、これは脚注ではなくコンプライアンス上の確認事項です。
• 検索についての保持期間の公表なし。 Braveは設計上のゼロデータ保持を説明しており、ExaとFirecrawlはエンタープライズプランで提供しています。DeepSeekの検索エンドポイントについて同等の記述は見つかりませんでした。
• フィルタリングされる結果。 あるテスターは、政治的にセンシティブなクエリは結果が0件になり、Fetchは香港のHuawei Cloud経由で出ていると報告しました。エージェントがニュース、政策、中国関連のトピックを調べるなら、抜けがあることを想定してください（空の結果は少なくとも無料です）。
• 外部では大規模に検証されていないインデックス。 DeepSeekは、エンジンが1日に数億件の検索を処理していると言っています。英語のニッチな結果のランキングが、GoogleやBraveが支えるAPIと比べてどの程度かは、鵜呑みにせず、自分のクエリで試すべきことです。

趣味のプロジェクトや社内のリサーチツールなら、どれも致命的ではありません。ただし顧客向けの用途では、積み重なると大きくなります。

カスタマーサポートに役立つか

ここは慎重に考えたいところです。安価なWeb検索APIがあると、「調べるだけ」のサポートボットを作りたくなります。一部の質問ならそれで機能します。運送会社の公開されている祝日スケジュール、自社製品が連携するサードパーティツールの変更履歴、先週変更された規制などです。

ただし、サポートの回答の大半はオープンなWebにはなく、だからAI検索エンジンはそれが苦手です。答えは、ヘルプセンター（あのハードウェアチームのようにログインの裏にあることが多い）、過去のチケット、マクロ、社内ドキュメントにあります。これは検索エンジンではなくAIナレッジベースの仕事です。Web検索APIはそのどれにも届きませんし、公開Webに向けると、競合のドキュメントや3年前のフォーラム投稿を自社のポリシーであるかのように引用してしまう恐れがあります。eeselはこの問題を身をもって学びました。自信ありげな回答は正しい回答とは違うため、eeselのすべての導入は、実際の顧客に触れる前に過去のチケットでシミュレーションされます。

ですから、サポートではWeb検索を、site:フィルターで特定の公開ソースに限って許可する限定的なツールとして扱い、主要なナレッジ層にはしません。主要な層は自社のコンテンツで、すべての回答に出典を付けます。自分で組み上げるなら、カスタマーサポート向けMCPについての私のメモで、Webツールが合う場面と合わない場面を扱っています。

eeselを試す

DeepSeek Search APIはインフラです。公開ページを見つけて読むための、安くて速い方法を、あなたのコードに与えます。AIを顧客の前に出せるほど安全にするための仕組みは、依然として自分で作る必要があります。eeselは従業員で、AIチームメイトの顔ぶれの1つです。そのAIヘルプデスクのチームメイトは、Zendesk、Freshdesk、Gorgiasなどに接続し、ヘルプセンター、マクロ、過去のチケット（ログインの裏にあるヘルプセンターも含む）から学び、出典を示し、誰かに回答する前に過去のチケット数百件で検証されます。

検索APIのドキュメントを趣味で読むタイプの開発者なら、ターミナルから操作したくなるでしょう。eesel CLIならそれができます。npx @eesel/cli init chat-bubble --site <your-site>でアカウント不要の無料7日間ワークスペースを作成し、eesel integrations connect zendeskでヘルプデスクを接続し、eesel instructionsでチームメイトの常設ルールを編集し、eesel activityで何をなぜ行ったかを確認できます。すべてのコマンドはJSONを出力し、書き込みは--dry-runに対応し、eesel mcp tokenでワークスペースがMCPサーバーになるので、Claude CodeやCodexがリポジトリを管理するのと同じようにサポートのチームメイトを管理できます。チケットへの回答ではなくコンテンツを書くなら、同じ顔ぶれにAIブログライターもいます。

100クレジットでカード不要、無料で始められます。先月のチケットでeeselを試して、何と答えたか、そしてオープンなWebではなくどこで自社のドキュメントを引用したかを確認してください。プランは料金ページにあります。