DeepSeek API Web Arama ve Dosya Yükleme Kurulum Rehberi

DeepSeek, 13 Kasım 2026'da uygulamasındaki özellikleri API parametreleri üzerinden kullanılabilir hale getirdi. Yerleşik arama, modelin kontrolünde çalışıyor ve sonuç döndüren her sorgu için ücretlendiriliyor. Bağımsız Search/Fetch API'leri ise kod tarafından yönetiliyor ve yalnızca başarılı istekler üzerinden ücret alıyor. Dosya yükleme işlemi de ayrı bir Files API üzerinden, file_id kullanılarak yapılıyor.

Thinking modu açık bir istek, arka planda yaklaşık 20 araç çağrısına kadar çıkabiliyor; bunlar sorgu ve sayfa alma işlemleri olarak ücretlendiriliyor. Bu rehberde özelliklerin nasıl açılacağını, dosya yükleme akışını, görev başına maliyet hesabını ve hangi yöntemin ne zaman tercih edilmesi gerektiğini ele alıyoruz.

13 Kasım duyurusuyla DeepSeek App API'ye gelenler

DeepSeek'in The full DeepSeek App experience, now via API başlıklı duyurusuyla web araması, dosya girdisi ve URL okuma özellikleri deepseek-flash modeli (DeepSeek-V4.1-Flash) üzerinden API'ye açıldı.

Build a Chatbot rehberine göre aynı özellik setine üç farklı arayüzden ulaşılabiliyor: Messages API, Responses API ve Chat Completions API. Araç çağrıları ile bağlamın oluşturulması sunucu tarafında gerçekleşiyor; istemci ise yapılandırılmış blokları olduğu gibi görüntüleyip yeniden gönderiyor. Açık kaynaklı tarayıcı demosu bu bağlantının nasıl kurulacağını gösteriyor, ancak yalnızca örnek amaçlı olduğu özellikle belirtiliyor.

Web aramasını ve URL okumayı etkinleştirme

Web Tools rehberinde anlatıldığı gibi, deepseek-flash isteklerinde tools dizisine iki araç ekleyin:

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

Thinking kapalıyken deepseek_web_search, sohbet araması gibi çalışır: Arama yapılıp yapılmayacağına model karar verir, tek çağrıda birden fazla sorgu gönderilebilir ve yanıtlar kaynak gösterimleriyle gelir. Thinking açık olduğunda ise aynı araç, derin düşünme destekli aramaya dönüşür. Model, akıl yürütme adımları arasında open_page ve find_in_page işlemlerini de kullanabilir; yanıtı üretmeden önce yaklaşık 20 araç çağrısına kadar çıkabilir.

Aynı Web Tools rehberinde belirtilen dört önemli sınır şöyle:

• Yalnızca son kullanıcı mesajındaki URL'ler dikkate alınır. İlk 10 farklı URL ile sınırlı olan bu liste içinden hangilerinin okunacağına model karar verir.
• tool_choice ile bir aracı zorunlu tutamazsınız. Belirli bir aracın adını vermek HTTP 400 döndürür; "none" seçeneği ise URL okumayı da devre dışı bırakır.
• Web araçları, yüksek güvenlik seviyesi veya başlık üretimi etkin olduğunda temperature, top_p ve bazı araç kontrol alanları sessizce yok sayılır.
• Web araçlarını kullanmış bir yanıt üzerinden devam edemezsiniz; isteği baştan göndermeniz gerekir.

"1000 istek başına 0,75 dolar öderken bir ajanın arka planda kaç çağrı yaptığını bilmek istiyorum. Tipik bir araştırma görevinin maliyetini hesaplayan oldu mu?" — r/DeepSeek üzerinde u/Glum-Guitar-5083

Ücretlendirme kullanılan yönteme göre değişiyor. Yerleşik web araması, sonuç döndüren her sorgu için ücret alıyor; tek çağrıda üç sorgu varsa bu üç sorgu sayılıyor. Yerleşik Fetch ise alınan her sayfa için ücretlendiriliyor. Güvenlik incelemesi sonrasında url_not_allowed veya unavailable ile değiştirilen sayfalar da buna dahil, ancak alınamayan bağlantılar ücretlendirilmez. Bağımsız Search/Fetch tarafında ise yalnızca HTTP 200 dönen ve boş olmayan sonuç ya da içerik sunan istekler ücretli. Her iki yöntemde de başarısız veya boş aramalar için ücret alınmıyor.

Kendi ayrıştırıcınızı yazmadan dosya yükleme

Files API, dosyayı bir kez yükleyip daha sonra file_id üzerinden kullanmanıza olanak tanıyor. Temel akış şöyle:

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"}]}]}

İşleme türünü purpose belirliyor ve dokümanlarda bu alanın file alanından önce gönderilmesi gerekiyor. user_data; JPEG, PNG, GIF ve WebP görsellerini, düz metinleri, elektronik tabloları ve e-kitapları kabul ediyor. text_recognition ise PDF, Word ve PowerPoint dosyalarıyla görselleri yalnızca metne dönüştürüyor. rich_layout_recognition, tablo ve sütunlardaki şekillerle birlikte metni de döndürüyor. PDF'yi user_data olarak yüklemek HTTP 400 hatasıyla sonuçlanıyor; ayrıştırılan dokümanlar daha sonra görsel olarak yeniden kullanılamıyor veya indirilemiyor.

Dosyalar API anahtarına değil hesaba bağlı. Aynı kimlik, OpenAI uyumlu ve Anthropic uyumlu ailelerde çalışıyor; Anthropic tarafında anthropic-beta: files-api-2025-04-14 başlığını eklemek gerekiyor. Ayrıştırma yükleme sırasında yapıldığı için file_id yalnızca işlem başarıyla tamamlandıktan sonra dönüyor.

Yerleşik araçlar mı, bağımsız Search ve Fetch mi?

Arama veya okuma kararını modelin sohbet sırasında vermesini istiyorsanız yerleşik araçları kullanın. Kararı uygulamanızın vermesi gerekiyorsa Search & Fetch rehberindeki bağımsız API'lere yönelin. Sıralanmış keşif için POST https://api.deepseek.com/v1/tools/search en fazla 50 sonuç döndürüyor; rerank_score 0–3 arasında, 1,5 ve üzeri yüksek kaliteyi gösteriyor, authority ise 0–4 aralığında çalışıyor. Tek bir URL'yi Markdown'a dönüştürmek için POST https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch kullanılabilir. Bağımsız Search henüz görsel aramasını desteklemiyor, web araçları ise destekliyor.

Hız sınırları hesap seviyesinde uygulanıyor ve birbirinden bağımsız: Search için 100 QPS, Fetch için 25 QPS ve ayrıca alan adı bazında bir Fetch sınırı var. Kota aşıldığında HTTP 429 döndürülüyor. 408, 429 ve 5xx hatalarında yeniden deneyin; diğer 4xx hatalarında ise isteği düzeltin. Bağımsız Search tarafında site:, -site:, "exact phrase", lang:, after:/before: gibi sorgu operatörleri kullanılabiliyor.

Gerçek maliyet ne kadar?

Araç ücretleri token maliyetlerinin üzerine ekleniyor: Search ve Fetch için ayrı ayrı 1.000 başarılı istek başına $0.75. OCR, ASR ve TTS'nin kendi araç fiyatları bulunuyor; süreyle sınırlı kampanyalar duyuruda açıklanmış. count değerini değiştirmek sonuç sayısını etkiliyor, ancak fiyatı değiştirmiyor.

Geliştiricilerin yaptığı fiyat karşılaştırmalarında DeepSeek araması 1.000 istek başına yaklaşık $0.75 seviyesinde. OpenAI ve Claude aramaları ise yaklaşık $10 seviyesinde raporlanıyor (@berryxia). Bu da yalnızca araç ücretlerinde yaklaşık 13 kat fark anlamına geliyor.

Tek sorgulu bir yanıtın araç maliyeti bir sentin onda birinden az. Thinking açık bir çalışmada 8 sorgu ve 6 sayfa açılması, token maliyeti hariç yaklaşık 8 arama ve 6 Fetch işlemi olarak faturalandırılıyor; toplam yine iki sentin altında kalıyor. Asıl risk hacim: onlarca arama yapan bir ajan, 0,75 dolarlık birimleri çok hızlı çoğaltabilir. Bütçeyi başarılı çağrı sayısına göre planlayın, derin arama seviyesine sınır koyun ve son usage nesnesinden tool_search ile tool_fetch değerlerini kaydedin. Buradaki web_search_requests yalnızca görüntüleme amaçlıdır; ücretlendirilen çağrı sayısını göstermez.

Yayına alma kontrol listesi: kaynaklar, güvenlik ve demo

Web Tools rehberine göre kaynak gösterimleri; URL, başlık ve alıntılanan metni içeren web_search_result_location blokları olarak geliyor. Akış modunda bunlar citations_delta etkinlikleri şeklinde iletiliyor; her metin bloğunda en fazla bir URL bulunuyor ve sonraki isteklere geri eklenseler bile yok sayılıyor. Turlar arasında signature alanlarını ve araç bloklarını değiştirmeden koruyun. Sayfalar signature üzerinden yeniden yükleniyor; signature geçersiz veya eksik olsa bile istek başarıyla tamamlanıyor, ancak sayfa düşürülüyor. Chatbot rehberindeki örnek izde araçlardan sonra giriş bağlamı 40 token'dan 9.078 token'a çıkıyor ve bunun 4.096 token'ı önbellekten geliyor. Bu nedenle aramayla büyüyen geçmiş için yeterli bağlam planlaması yapın.

Herkese açık uygulamalarda DeepSeek güvenlik kontrolünü zorunlu tutuyor; moderasyon, model kaydı ve yapay zekâ içeriği etiketlemesini ise geliştiriciye bırakıyor. Yerleşik incelemeyi yalnızca ilk filtre olarak değerlendirin, refusal durdurma nedenini açıkça yönetin ve bir sayfa incelemeden geçemediğinde url_not_allowed dönebileceğini hesaba katın. Engellenen bu Fetch işlemleri yine de ücretlendiriliyor. Sohbet demosu bağlantının nasıl kurulacağını gösteriyor, ancak tüm işlemleri tarayıcı içinde yapıyor; üretime geçmeden önce kendi backend'inizi kurun.

Sık sorulan sorular

Modeli her istekte arama yapmaya zorlayabilir miyim?

Hayır. Araçların ne zaman çalışacağına model karar veriyor; tool_choice içinde bir web aracının adını belirtmek 400 hatası döndürüyor.

Web araması ve dosya yükleme hangi model ve uç noktalarda destekleniyor?

Messages, Responses ve Chat Completions arayüzlerinin tamamında deepseek-flash destekleniyor. Dosya file_id referansları hem OpenAI uyumlu hem de Anthropic uyumlu ailelerde çalışıyor.

Yüklenen dosyalarla web aramasını birlikte kullanabilir miyim?

Evet. Belgelenen chatbot akışı da bunu temel alıyor: dosya bağlamı, kaynak gösterimli sunucu tarafı aramayla birleştiriliyor.

Tipik bir ajan görevi kaç arama tetikler?

Basit yanıtlar için birkaç sorgu içeren tek bir çağrı yeterli olabilir. Thinking açık araştırma görevlerinde ise yaklaşık 20 araç çağrısına kadar çıkılabilir. Görev başına tool_search ve tool_fetch değerlerini ölçün: yerleşik araçlar sorgu veya sayfa başına, bağımsız API'ler ise başarılı istek başına ücretlendiriliyor; her iki yöntemde de fiyat 1.000 istek başına $0.75.

Önce demoda bir yerleşik arama isteği ve bir dosya yükleme işlemiyle başlayın. Son kullanım nesnesindeki tool_search ve tool_fetch sayaçlarını kontrol ettikten sonra, görev başına araç maliyetinin kendi Tavily veya SearXNG katmanınızı çalıştırmaktan daha avantajlı olup olmadığına karar verin.