过去一段时间，AI编程助手能联网查资料，对使用者来说几乎是“隐形”的免费能力。开发者在Claude Code、Codex这类工具里让模型顺手搜一下文档、看一眼报错日志，背后调用的其实是一家大模型公司的搜索服务，但没有人单独为这几次查询付过钱。
DeepSeek这次的改变在于，它把“搜索”和“抓取”从模型能力里拆了出来，做成两个可以独立调用的接口。Search负责按关键词返回结构化网页结果，Fetch负责把单个页面转成Markdown，两者底层都是DeepSeek自己研发的搜索引擎，和主模型共用同一套鉴权。计费方式也简单：每成功一千次请求收5元，约合0.75美元；搜不到、超时或者失败都不算钱。
把这件事放在Agent的视角下看更有意思。大模型的参数是静态的，知识有截止日期，但Agent真正干活时需要的是实时信息——查接口文档、读报错堆栈、比对最新价格。让模型“会搜网”几乎是刚需，这也是为什么Perplexity、Tavily等公司早就把它当成单独生意在做。DeepSeek的定价大约是Tavily的十分之一，对中小开发者算是一个明显的成本下拉。
对DeepSeek自己而言，这也是一笔还算稳妥的账：搜索调用是刚性需求，尤其在编程场景里频次极高，把原先补贴掉的流量变成可计量的收入，既能摊薄自建搜索引擎的投入，也给后续商业化留出空间。不过对依赖免费联网能力的开发者来说，11月之后确实需要把这部分成本算进项目预算了。
信息来源：钛媒体
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