Preços da DeepSeek Search API: quanto custam de verdade $0.75 por 1.000 chamadas

Quanto custa a DeepSeek Search API?

Sou o Rama e cuido das integrações e da infraestrutura de APIs na eesel. Passei muito tempo ligando ferramentas de busca a agentes, e o padrão é sempre o mesmo: o preço por chamada parece minúsculo, depois a conta real aparece em outro lugar. Por isso li a documentação da DeepSeek de ponta a ponta antes de fazer qualquer conta.

A DeepSeek lançou Search e Fetch em 17 de outubro de 2026, no mesmo dia do DeepSeek V4.1 Flash 1017. Ambos são endpoints JSON independentes em api.deepseek.com, com a mesma chave de API dos modelos. Esta é a tabela de preços completa da página Models & Pricing:

Por chamada, são $0.00075. Mil buscas custam menos que um café, e um milhão custa $750.

Não há divisão entre horário de pico e fora de pico nessas duas linhas. Os modelos da DeepSeek reduzem pela metade o preço dos tokens fora do horário de pico, mas Search e Fetch têm preço fixo por requisição em qualquer hora do dia.

O guia de Search & Fetch diz que o Search roda no mecanismo próprio da DeepSeek, que o changelog descreve como indexando "hundreds of billions of web pages". Cada resultado vem com título, URL, um trecho curto, um summary mais longo escrito para um modelo ler, uma data, uma pontuação authority de 0 a 4 e, opcionalmente, o conteúdo completo da página.

O que exatamente é cobrado?

Esta parte do preço da DeepSeek Search API é mais generosa do que parece, então vale ler com calma. Segundo a seção de cobrança do guia, uma requisição só é cobrável se retornar HTTP 200 e realmente produzir algo: um array results não vazio no Search, conteúdo da página no Fetch.

Três detalhes com dinheiro de verdade envolvido:

• Buscas vazias são gratuitas. Se o seu agente dispara uma consulta estreita com filtros site: e after: e não recebe nada, você não paga nada. A Search API da Perplexity faz o oposto: a página de preços diz que uma resposta bem-sucedida é cobrada mesmo quando não retorna resultados.
• count não muda o preço. Pedir 50 resultados custa os mesmos $0.00075 que pedir 1. A Exa cobra $1 por 1.000 requisições para cada resultado a partir do 10º, e o Firecrawl cobra 2 créditos por 10 resultados.
• need_content: true está incluído. Ao ativá-lo, o texto da página vem dentro de cada resultado, sem custo extra. Uma busca com conteúdo pode substituir uma busca mais várias chamadas ao Fetch.

Chamadas ao Fetch que falham também são gratuitas. Um 403 pela política de segurança da DeepSeek, um 404 porque a página não tinha Markdown extraível ou um timeout 504 não custam nada. A única forma de pagar por uma chamada ruim é ela ter sucesso tecnicamente, mas com conteúdo lixo, o mesmo risco que você corre com qualquer scraper.

Quando termina o período gratuito?

Resposta curta: 1º de novembro de 2026, às 00:00 no horário de Pequim, que corresponde a 16:00 UTC de 31 de outubro.

O detalhe que confunde as pessoas é o que o período gratuito cobre. A nota da DeepSeek, repetida na página de preços e no guia, diz que, quando você usa a API pelo DeepSeek Harness, pelo Claude Code ou pelo Codex, "server-side tool calls already hit the Search and Fetch APIs. These calls are currently free of charge". A janela gratuita cita esses três clientes. Chamadas diretas a /v1/tools/search a partir do seu próprio código são APIs independentes cobradas desde o lançamento.

Veja como a busca do lado do servidor aparece quando o Claude Code roda sobre a DeepSeek. Uma pergunta, duas buscas:

Depois de 1º de novembro, essas duas buscas custam $0.0015. A página de integração do Claude Code é franca ao dizer que a tarifa de busca não é a conta inteira: invocar a ferramenta "generates additional LLM API requests to summarize the retrieved search content, additional model token costs will be incurred."

Qual modelo pode buscar do lado do servidor também varia conforme a superfície:

Portanto, se o seu agente roda no Flash pela Responses API, a ferramenta integrada é ignorada em silêncio. Você chamaria a Search API independente por conta própria e devolveria os resultados como saída da ferramenta, o que de qualquer forma sai mais barato em tokens.

Quanto custa de verdade uma tarefa de agente?

Um usuário do Reddit fez a pergunta real melhor do que eu conseguiria:

"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

Então aqui vai a minha conta. Tome uma tarefa de pesquisa em que o agente faz 20 buscas e abre 10 páginas. São 30 chamadas cobráveis, ou $0.0225 em tarifas.

Agora o custo de leitura. O guia diz que cada summary tem "typically 600 to 800 characters", cerca de 200 tokens, então 10 resultados dão uns 2.000 tokens por busca. Presumi 5.000 tokens por página obtida. Isso soma cerca de 90.000 tokens de entrada. Às tarifas fora de pico da DeepSeek com cache miss, $0.15 por milhão no Flash e $0.66 no V4 Pro:

Esta é a virada que vale levar daqui. Na maioria das ferramentas de busca, a tarifa por chamada é a parte pequena e os tokens do modelo dominam. No Flash isso se inverte: as tarifas de busca são cerca de 60% do que a tarefa custa para pesquisar, porque os tokens de entrada do Flash são muito baratos. No V4 Pro, os tokens voltam a mandar. Durante o horário de pico (01:00 a 04:00 e 06:00 a 10:00 UTC em dias úteis), a metade de tokens dobra enquanto a metade de tarifas não muda.

Tokens de saída e o raciocínio do próprio modelo não estão nesses números, e em trabalho de agente costumam ser a maior linha. Meu detalhamento do preço do DeepSeek V4.1 Flash cobre esse lado.

Se você está montando o ciclo do agente por conta própria, em vez de depender do Claude Code, meu guia da API do DeepSeek V4 Flash cobre chamadas de ferramenta e a configuração da Responses API, e as ferramentas MCP do Claude Code são a outra forma comum de dar uma ferramenta de busca a um agente.

Como ela se compara com outras APIs de busca?

Peguei cada preço abaixo na página de preços do próprio fornecedor, no mesmo dia. As unidades de cobrança diferem, então a coluna "por 1.000" é a busca padrão de cada um.

Escalando isso para um produto com 100.000 buscas por mês, a diferença fica difícil de ignorar:

O valor da Brave desconta o crédito mensal de $5, e o do Gemini desconta as 5.000 buscas gratuitas. Mesmo assim, a DeepSeek fica em cerca de 1/7 da Brave e 1/18 do Gemini. Comentaristas no tópico de lançamento compararam com as ferramentas que já pagam:

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

thombles, Hacker News

Outro desenvolvedor que já havia montado seu próprio stack de busca descreveu a diferença para as ferramentas integradas dos fornecedores de modelos assim:

"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

Onde o preço menor não vence:

• Vazão. 5 QPS é o menor limite informado desta lista. A Brave permite 50 por segundo, a Exa até 25 no pay-as-you-go e a Tavily 1.000 por minuto em chaves de produção.
• Tratamento de dados. A Brave vende retenção zero de dados como parte da arquitetura, e Exa e Firecrawl a oferecem no Enterprise. A documentação de Search da DeepSeek não menciona retenção, e a política de privacidade diz que dados pessoais podem ser armazenados na República Popular da China. Para dados regulados, leia isso antes de integrar.
• Plano gratuito para prototipar. Tavily, Exa, Brave e Firecrawl oferecem uma franquia mensal sem cartão. A DeepSeek cobra desde a primeira chamada bem-sucedida, embora um dólar de crédito cubra cerca de 1.333 buscas.

Se você prefere não escolher um único fornecedor, a API de busca na web da Cloudflare roteia para vários provedores com grande variação de preço. Para a parte de scraping do stack, eu também olharia as alternativas ao Firecrawl e as alternativas à Perplexity.

Estime a sua própria conta

Informe seu volume mensal e o modelo que você combina com a busca. Os valores padrão seguem o exemplo acima: 2.000 tokens para ler uma busca e 5.000 para ler uma página obtida.

A coluna de comparação mostra apenas tarifas de busca, porque o preço de fetch e de conteúdo dos outros fornecedores funciona de outra forma (a Exa cobra o Contents por página, o web fetch da Anthropic não tem tarifa, a Tavily cobra o Extract em créditos).

Onde o limite de taxa pesa?

5 consultas por segundo parece suficiente até você fazer a multiplicação. Dá 432,000 buscas por dia por conta, ou cerca de 13 milhões por mês se o tráfego fosse perfeitamente constante. Em gasto, isso limita uma conta a cerca de $324 por dia no Search.

O guia é específico sobre como o limite funciona:

• É por conta, não por chave de API, então criar mais chaves não ajuda.
• Search e Fetch têm orçamentos separados de 5 QPS, e o tráfego de um não consome o do outro.
• O Fetch tem um limite extra por domínio, então um agente martelando um único site recebe HTTP 429 antes de atingir o limite da conta.
• O limite de busca é separado da concorrência do modelo (2,500 no Flash, 500 no V4 Pro).

Para um único desenvolvedor ou um job em lote, 5 QPS é mais que suficiente. Se você está avaliando outras APIs de modelos de baixo custo para combinar, os preços do Kimi K3 e os preços do Qwen 3.8 Max são os rivais mais próximos. Para um produto voltado ao cliente, em que 30 pessoas fazem perguntas no mesmo segundo, é a primeira parede que você encontra. O tráfego vem em rajadas, então planeje pelos picos, não pelas médias. Uma fila com nova tentativa em 429 é o mínimo. A documentação diz para esperar e tentar de novo em 408, 429 e 5xx, e não repetir outros erros 4xx sem alterar a requisição.

Como manter a conta baixa?

Como a DeepSeek cobra por chamada bem-sucedida, e não por resultado ou por token, os truques usuais de economia mudam de forma. O que eu faria:

1. Peça mais resultados, com menos frequência. Defina count como 20 ou 50 na primeira busca, em vez de rodar três buscas estreitas. Mesmo preço, menos chamadas.
2. Use need_content antes de recorrer ao Fetch. Se o conteúdo da busca basta, você pula um Fetch de $0.00075 e uma segunda ida e volta.
3. Aproveite os operadores de consulta. site:, -site:, lang:, after: e correspondência de frase exata passam intactos. Uma consulta precisa que não retorna nada é gratuita; uma vaga que retorna lixo é cobrada.
4. Filtre por rerank_score e authority antes de o modelo ler. A DeepSeek considera de alta qualidade um rerank_score de 1.5 ou mais, e muito autoritativa uma authority de 3 ou mais. Descartar resultados fracos antes de chegarem ao modelo reduz a metade de tokens da conta.
5. Envie ori_question. Ele repassa a pergunta original do usuário para melhorar a compreensão da consulta, então o agente precisa de menos buscas de acompanhamento.
6. Agende jobs em lote fora do pico. A tarifa de busca não muda, mas o modelo que lê os resultados custa metade fora do horário de pico.

Se você roteia o Claude Code pela DeepSeek, confira também sua seleção de modelo e lembre-se de que a conta da DeepSeek substitui o seu habitual preço do Claude Code, em vez de se somar a ele. A DeepSeek mapeia os nomes de modelo claude-opus para o V4 Pro e claude-sonnet e claude-haiku para o Flash, então a mesma busca pode custar cerca de 4x mais para ler, dependendo do nome que sua configuração envia.

Vale a pena para suporte ou RAG?

Para um desenvolvedor construindo um dos melhores agentes de IA para pesquisa ou programação, sim. A esse preço, a busca na web deixa de ser uma linha que você racionaliza, e faz DeepSeek Harness e Codex sobre a DeepSeek ficarem mais baratos de rodar do que o mesmo ciclo sobre o GPT-5.6. Combinada com o Flash, uma tarefa de pesquisa típica custa alguns centavos.

Para atendimento ao cliente, eu pararia para pensar antes de integrar. Na minha experiência, a maioria das perguntas de suporte é respondida pela sua própria central de ajuda, macros e tickets anteriores, não pela web pública. Uma API de busca na web é a ferramenta certa para "o que significa o status de rastreio dessa transportadora" e a errada para "qual é a nossa política de reembolso". A segunda pergunta pertence à recuperação sobre o seu próprio conteúdo, e é aí que os bots de suporte realmente erram. Uma chamada de busca barata não conserta um agente que puxa com toda a confiança um post de blog em vez da sua política real, e por isso a busca híbrida sobre os seus próprios documentos importa mais aqui do que o alcance na web.

É também onde está a maior parte do custo. A conta de API de um bot de suporte é pequena perto do tempo gasto construindo o pipeline de recuperação, conectando a API do helpdesk, escrevendo regras de escalonamento e testando antes de os clientes verem. Detalhei para onde vai esse dinheiro em custo do atendimento ao cliente com IA.

Um colega de suporte em vez de um pipeline de busca

A DeepSeek Search API é infraestrutura, e de ótimo custo-benefício. A eesel é o funcionário. Seu colega de IA para helpdesk se conecta ao Zendesk, Freshdesk, Gorgias e outros, aprende com a sua central de ajuda e com tickets anteriores, e redige ou envia respostas dentro da fila em que você já trabalha. Antes de ele tocar em um ticket real, você pode rodá-lo contra seus tickets históricos e ver o que ele teria respondido, passo que eu nunca pularia depois de ver um bot confiante dar uma resposta errada em uma fila de verdade.

Se você é do tipo de equipe que lê páginas de preços de API por diversão, a CLI da eesel vai parecer familiar. Ela coloca o mesmo colega no seu terminal: eesel init chat-bubble --site https://your-site.com cria um agente que começa a ler o seu site, eesel files upload adiciona um documento de políticas, eesel integrations connect zendesk conecta o helpdesk e eesel approvals lista as ações retidas para uma pessoa. Todo comando imprime JSON, então o Claude Code ou o Codex podem executar toda a configuração por você, e cada workspace também é um servidor MCP. Tudo que você configura no terminal aparece no painel, porque é o mesmo agente.

Você pode testar a eesel sem cartão. É o caminho mais rápido se o que você precisa de fato são tickets respondidos, e não um pipeline de busca.