快速结论
先向 /v1/tools/search 发送查询,再按 URL 请求 /v1/tools/fetch;使用 DeepSeek API Key。两步返回后仍需由应用整理来源并调用模型生成答案。
- Search 的 query 必填,count 控制结果数量。
- Fetch 返回页面 Markdown,受目标站访问条件限制。
- 本文请求体为示例,没有使用付费密钥运行。
本次更新:10 月 18 日核验后新增;区分消息日期、版本范围与方法示例。
本篇依据 Search API 参考与 Search / Fetch 指南整理独立调用方法,不涉及任何真实密钥。
1. 先检索来源
向 https://api.deepseek.com/v1/tools/search 发送 POST,头部使用 Authorization: Bearer <你的 DeepSeek API Key> 与 JSON Content-Type。请求体示例:
{"query":"DeepSeek site:github.com after:2026-10-16","count":5,"need_content":false}
query 不能空白;count 范围为 1–50。返回后读取 results,保留 URL、标题和可用日期。空数组是有效的无匹配结果,应改进查询或返回资料不足。
2. 再取需要精读的页面
向 https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch 发送 POST,使用相同鉴权,JSON 请求体为 {"url":"https://example.com/article"}。这是结构示例,实际使用应替换为已找到的公开页面。
读取响应 title 与 content。正文能否取得受页面可用性、访问策略和内容类型影响;失败应作为获取失败处理,不能把摘要补写成原文。
3. 建立来源记录
应用保存查询、请求时间、原始 URL、标题与正文片段,再让模型按来源编号回答。检索排序字段可以辅助筛选,但不代替事实核验。日期为空时保留为空,随后检查原文。
4. 分层处理错误
先区分请求格式、认证、余额、限流与下游超时。对暂时错误使用有限重试和退避;对明确无效参数先修正请求。错误对象不要与正常正文混合后交给模型当作资料。
成功获取后仍要检查资料是否支持问题,而不是仅按 HTTP 200 判定任务完成。费用与并发规划见预算指南。
参考资料
本文依据以下资料整理,版本与接口信息请以来源页面的现行说明为准。