DeepSeek API: Websuche und Datei-Uploads einrichten

Seit dem 13. November 2026 lassen sich zentrale Funktionen der DeepSeek-App über API-Parameter nutzen. Die integrierte Suche entscheidet selbst, wann sie zum Einsatz kommt, und wird pro Anfrage mit Ergebnissen abgerechnet. Search und Fetch als eigenständige APIs steuert dagegen der Code und bezahlt wird pro erfolgreicher Anfrage. Dateien laufen über eine separate Files API und werden per file_id referenziert.

Aktiviertes Thinking kann dabei ungefähr 20 Tool-Aufrufe auslösen – abgerechnet als Such- und Fetch-Anfragen. Dieser Guide zeigt, wie du die Funktionen aktivierst, Dateien hochlädst, die Kosten pro Aufgabe kalkulierst und den passenden Weg auswählst.

Was der 13. November für die DeepSeek App API bringt

Mit der Ankündigung The full DeepSeek App experience, now via API stellt DeepSeek Websuche, Dateieingaben und das Auslesen von URLs über die API für das Modell deepseek-flash (DeepSeek-V4.1-Flash) bereit.

Der Funktionsumfang ist über drei Schnittstellen verfügbar: Messages API, Responses API und Chat Completions API – so beschreibt es der Build a Chatbot guide. Tool-Aufrufe und der Aufbau des Kontexts laufen serverseitig. Der Client rendert strukturierte Blöcke und gibt sie unverändert zurück. Ein Open-Source-Browser-Demo zeigt die Verdrahtung, ist aber ausdrücklich nur als Demonstration gedacht.

Websuche und URL-Auswertung aktivieren

Füge im tools-Array des Requests zwei Tools für deepseek-flash ein. Die Web Tools guide dokumentiert diesen Aufbau:

"tools": [{"type": "deepseek_web_search"}, {"type": "deepseek_read_url"}]

Ohne aktiviertes Thinking verhält sich deepseek_web_search wie die Suche im Chat: Das Modell entscheidet, ob es sucht, ein Aufruf kann mehrere Suchanfragen enthalten und die Antwort kommt mit Quellenangaben zurück. Mit Thinking wird daraus eine ausführliche Recherche. Dann wechseln sich Suche, open_page und find_in_page über mehrere Denkschritte hinweg ab – bis zu ungefähr 20 Tool-Aufrufe vor der eigentlichen Antwort.

Die Web Tools guide nennt außerdem vier wichtige Einschränkungen:

• Berücksichtigt werden nur URLs aus der letzten User-Nachricht, maximal die ersten 10 unterschiedlichen URLs. Welche davon gelesen werden, entscheidet das Modell.
• Ein Tool lässt sich nicht über tool_choice erzwingen: Die Benennung eines Tools führt zu HTTP 400, und "none" deaktiviert zusätzlich das Lesen von URLs.
• Sobald Web-Tools, hohe Sicherheitseinstellungen oder die Titelgenerierung aktiv sind, ignoriert DeepSeek temperature, top_p und mehrere Felder zur Tool-Steuerung stillschweigend.
• Eine Antwort, bei der Web-Tools verwendet wurden, kann nicht fortgesetzt werden. Sende den Request stattdessen erneut.

„Bei 0,75 US-Dollar pro 1000 Anfragen würde ich gerne wissen, wie viele Aufrufe ein Agent im Hintergrund erzeugt. Hat jemand die Kosten für eine typische Rechercheaufgabe berechnet?“ – u/Glum-Guitar-5083 auf r/DeepSeek

Die Abrechnung hängt vom jeweiligen Weg ab. Bei der integrierten Websuche wird jede Suchanfrage mit Ergebnissen berechnet – drei Suchanfragen in einem Aufruf zählen also als drei. Der integrierte Fetch wird pro abgerufener Seite berechnet, auch wenn die Seite bei der anschließenden Sicherheitsprüfung durch url_not_allowed oder unavailable ersetzt wird. Nicht abrufbare Links kosten dagegen nichts. Bei den eigenständigen Search- und Fetch-APIs wird nur ein HTTP-200-Ergebnis mit nicht leeren Suchresultaten beziehungsweise zurückgegebenem Inhalt berechnet. Fehlgeschlagene oder leere Suchen sind in beiden Varianten kostenlos.

Dateien hochladen – ohne eigenen Parser

Die Files API übernimmt den Upload. Anschließend wird die Datei über ihre file_id eingebunden. Der minimale Ablauf:

curl https://api.deepseek.com/files \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -F purpose="rich_layout_recognition" \
  -F file="@report.pdf"
# -> {"id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx", ...}

# then reference it in chat (Chat Completions shape):
# {"model": "deepseek-flash", "messages": [{"role": "user",
#   "content": [{"type": "text", "text": "Compare this with today's numbers"},
#   {"type": "file", "file_id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx"}]}]}

purpose legt die Verarbeitung fest und muss bei Dokumenten vor dem Feld file übertragen werden. user_data akzeptiert Bilder (JPEG, PNG, GIF, WebP), reinen Text, Tabellen und E-Books. text_recognition wandelt PDF-, Word- und PowerPoint-Dateien sowie Bilder ausschließlich in Text um. rich_layout_recognition liefert zusätzlich zum Text auch Abbildungen für Tabellen und Spalten. Ein PDF unter user_data führt zu HTTP 400. Bereits geparste Dokumente lassen sich danach weder als Bilder wiederverwenden noch herunterladen.

Dateien gehören zum Konto, nicht zum API-Key. Dieselbe ID funktioniert mit den OpenAI-kompatiblen und Anthropic-kompatiblen Modellfamilien; bei Anthropic ist zusätzlich der Header anthropic-beta: files-api-2025-04-14 nötig. Die Verarbeitung findet bereits während des Uploads statt. Eine file_id wird daher erst nach erfolgreichem Abschluss zurückgegeben.

Integrierte Tools oder eigenständige Search- und Fetch-APIs?

Die integrierten Tools sind die richtige Wahl, wenn das Modell innerhalb eines Gesprächs selbst über Suche und URL-Auswertung entscheiden soll. Wenn dein Code die Kontrolle behalten soll, nutzt du die eigenständigen APIs aus dem Search & Fetch guide: POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search liefert bis zu 50 gerankte Ergebnisse, einen rerank_score von 0 bis 3 – ab 1,5 gilt die Qualität als hoch – sowie authority von 0 bis 4. Mit POST https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch holst du eine einzelne URL als Markdown. Die eigenständige Suche unterstützt bislang keine Bildersuche, die Web-Tools dagegen schon.

Die Rate-Limits gelten unabhängig voneinander auf Kontoebene: 100 QPS für Search, 25 QPS für Fetch plus ein zusätzliches Fetch-Limit pro Domain. Oberhalb des Kontingents kommt HTTP 429 zurück. Wiederhole Requests bei 408, 429 und 5xx; bei anderen 4xx-Fehlern musst du die Anfrage korrigieren. Die Suchoperatoren (site:, -site:, "exact phrase", lang:, after:/before:) funktionieren bei der eigenständigen Search-API.

Was die Nutzung tatsächlich kostet

Die Tool-Gebühren kommen zu den Token-Kosten hinzu: Search und Fetch kosten jeweils 0,75 US-Dollar pro 1.000 erfolgreiche Anfragen. Für OCR, ASR und TTS gelten separate Tool-Preise; zeitlich begrenzte Aktionen sind in der Ankündigung aufgeführt. Der Parameter count verändert die Zahl der Ergebnisse, nicht aber den Preis.

Preisvergleiche aus der Community verorten DeepSeeks Suche bei etwa 0,75 US-Dollar pro 1.000 Anfragen. Entwickler berichten für die Suche von OpenAI und Claude dagegen von ungefähr 10 US-Dollar pro 1.000 Anfragen (@berryxia) – allein bei den Tool-Gebühren ergibt sich damit ein Abstand von ungefähr Faktor 13.

Eine Antwort mit einer einzelnen Suchanfrage kostet bei den Tools weniger als einen Zehntelcent. Eine Recherche mit aktiviertem Thinking, 8 Suchanfragen und 6 geöffneten Seiten schlägt mit ungefähr 8 Suchen plus 6 Fetches zu Buche und bleibt vor den Token-Kosten unter zwei Cent. Das eigentliche Risiko ist die Menge: Ein Agent, der Dutzende Suchen in einer Schleife ausführt, vervielfacht die 0,75-Dollar-Einheiten schnell. Plane anhand erfolgreicher Aufrufe, begrenze die Tiefe ausführlicher Suchen und protokolliere tool_search und tool_fetch aus dem finalen Usage-Objekt. web_search_requests ist dort nur eine Anzeige und nicht die Zahl der berechneten Aufrufe.

Checkliste für den Produktivbetrieb: Quellen, Sicherheit, Demo

Quellenangaben kommen laut Web Tools guide als web_search_result_location-Blöcke mit URL, Titel und zitiertem Text. Im Streaming erscheinen sie als citations_delta-Events, höchstens eine URL pro Textblock. Wenn du sie in späteren Requests zurückgibst, werden sie ignoriert. Bewahre signature-Felder und Tool-Blöcke zwischen den Gesprächsrunden unverändert auf: Gelesene Seiten werden über die Signatur wiederhergestellt. Eine ungültige oder fehlende Signatur lässt den Request zwar erfolgreich durchlaufen, verwirft die Seite aber. Im Beispiel-Trace des Chatbot-Guides wächst der Kontext nach den Tools von 40 Eingabe-Token auf 9.078 Token; 4.096 davon stammen aus dem Cache. Plane den Kontext daher für durch Suchvorgänge aufgeblähte Gesprächsverläufe.

Für öffentliche Apps verlangt DeepSeek die Sicherheitsprüfung und überlässt Moderation, Modellregistrierung sowie die Kennzeichnung von KI-Inhalten dem Entwickler. Betrachte die integrierte Prüfung als erste Schutzschicht, behandle refusal als Stop-Grund explizit und rechne mit url_not_allowed, wenn eine Seite die Prüfung nicht besteht. Diese blockierten Fetches werden trotzdem berechnet. Die Chat-Demo zeigt zwar die technische Einbindung, läuft aber vollständig im Browser. Für den Produktiveinsatz brauchst du daher ein eigenes Backend.

FAQ

Kann ich das Modell dazu zwingen, bei jeder Anfrage zu suchen?

Nein. Das Modell entscheidet selbst, wann die Tools ausgelöst werden. Wird ein Web-Tool in tool_choice benannt, antwortet die API mit 400.

Welche Modelle und Endpunkte unterstützen Websuche und Datei-Uploads?

deepseek-flash funktioniert über Messages, Responses und Chat Completions. Datei-Referenzen per file_id werden sowohl von den OpenAI-kompatiblen als auch von den Anthropic-kompatiblen Modellfamilien unterstützt.

Lassen sich hochgeladene Dateien mit der Websuche kombinieren?

Ja. Genau das ist das dokumentierte Chatbot-Muster: Dateikontext wird mit serverseitiger Suche und Quellenangaben kombiniert.

Wie viele Suchanfragen löst eine typische Agentenaufgabe aus?

Für einfache Antworten reicht ein Aufruf mit einigen Suchanfragen. Bei Recherche mit aktiviertem Thinking können es bis zu ungefähr 20 Tool-Aufrufe werden. Miss pro Aufgabe tool_search und tool_fetch: Bei den integrierten Tools wird pro Anfrage beziehungsweise Seite abgerechnet, bei den eigenständigen APIs pro erfolgreicher Anfrage – in beiden Fällen 0,75 US-Dollar pro 1.000.

Starte in der Demo mit einem integrierten Such-Request und einem Datei-Upload. Lies anschließend die Zähler tool_search und tool_fetch aus dem finalen Usage-Objekt aus. Erst dann lässt sich sinnvoll entscheiden, ob die Tool-Kosten pro Aufgabe niedriger ausfallen als eine eigene Tavily- oder SearXNG-Schicht.