AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# In-update ng DeepSeek ang V4.1 Flash at binuksan ang mga API na Search at Fetch

> Binabago ng inilabas ng DeepSeek noong Oktubre 17 ang modelong nasa likod ng deepseek-flash at binubuksan ang magkahiwalay na web API na Search at Fetch. Ang mga pagbuti sa benchmark ay ulat pa rin ng kompanya mismo.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-17T20:06:34.877Z
Updated: 2026-10-17T20:06:34.877Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/deepseek-v41-flash-1017-search-fetch-apis

![Conceptual charcoal illustration of one person selecting an orange volume from a library shelf of reference books.](https://bigchange.ai/api/media/file/deepseek-source-selection-concept-v2.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; no actual DeepSeek interface, API response, model benchmark, developer session or library event is depicted.

In-update ng DeepSeek ang modelong V4.1 Flash noong Oktubre 17 at binuksan ang dalawang magkahiwalay na web tool para sa mga developer ng API. Ang modelong inihahatid ngayon sa pangalang `deepseek-flash` ay DeepSeek-V4.1-Flash-1017; nagbabalik ang bagong Search endpoint ng mga nakabalangkas na resulta mula sa web, samantalang nagbabalik ang Fetch ng isang pahina bilang Markdown. Para sa mga developer na bumubuo ng agent na nangangailangan ng kasalukuyang impormasyon, binabago ng paglabas na ito kapwa ang modelong makukuha sa dati nang pangalan ng API at ang mga mapagkukunan ng impormasyong maaaring tawagin ng isang application. Sinasabi ng DeepSeek na mas mahusay din ang modelo sa mga benchmark para sa coding agent, ngunit ang mga numerong iyon ay mula sa sarili nitong pagsusuri.

## Ang malaking pagbabago

- **Ano ang nagbago:** Pinalitan ng DeepSeek ang modelo sa likod ng `deepseek-flash` nang hindi binabago ang pangalan ng API o ang mga presyo ng token nito. Ginawa rin nitong magagamit ang Search at Fetch bilang mga hiwalay na JSON API.
- **Bakit ito mahalaga:** Maaaring humingi ang isang application ng mga resulta ng paghahanap, kunin ang napiling pahina at ipasok ang materyal na iyon sa sarili nitong daloy ng trabaho. Nililinaw ng mga dokumentadong interface ang mga hakbang at singil sa kahilingan; hindi nito pinatutunayang tumpak ang bawat nakuhang pahina o mas mahusay ang bagong modelo sa kapaligiran ng isang partikular na gumagamit.
- **Ano ang dapat bantayan:** Masusubok ang mga pahayag ng DeepSeek tungkol sa pagganap sa pamamagitan ng mga independiyenteng pagpapatakbo ng bagong modelo na may isiniwalat na mga setting ng agent. Kailangan ding subaybayan ng mga developer na gumagamit ng Search o Fetch ang pagsingil sa mga kahilingan, mga limitasyon sa dalas at kung paano hinahawakan ng kanilang application ang nilalaman ng pahinang maaaring hindi makuha o hindi mapagkakatiwalaan.

## Isang pangalan ng modelo, bagong bersiyon

Sa [talaan ng mga pagbabago noong Oktubre 17](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder) ng DeepSeek, sinasabing magagamit na ang na-update na Flash model sa website, app at API nito. Ang mga dati nang API call na gumagamit ng `deepseek-flash` ay tumutungo sa V4.1-Flash-1017. Ayon sa kompanya, hindi nagbago ang paraan ng pagtawag o ang presyo ng modelo. Ang [kasalukuyang talaan nito ng presyo](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/) ay naglilista ng kontekstong isang milyong token, suporta sa mga mode na may pag-iisip at walang pag-iisip, pagtawag sa mga tool at kakayahang biswal. Nakatala ang presyo sa oras ng mataas na paggamit na $0.30 bawat milyong input token na hindi naka-cache at $1.20 bawat milyong output token; kalahati naman ang presyo sa oras na hindi mataas ang paggamit. May hiwalay at mas mababang singil ang naka-cache na input. Mga singil ito para sa naka-host na modelo, na hiwalay sa mga kahilingan sa Search at Fetch.

Gayundin, [inilabas ng DeepSeek ang na-update na mga weight ng modelo](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017) sa ilalim ng lisensiyang MIT. Nagbibigay ito sa mga koponan ng paraan para suriin ang sarili nilang deployment, alinsunod sa malaking pangangailangan sa kompyutasyon at paghahandang kailangan ng pinili nilang inference system. Hindi na-install ng BIG CHANGE ang mga weight o nasukat ang mga pangangailangan nito sa mga resource. Sa [anunsiyo nito ng paglabas](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/), inirerekomenda ng kompanya ang DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 o mas bago para sa pinakabagong modelo; para sa harness ang rekomendasyong ito, hindi isang kinakailangang bersiyon ng API.

Mas makitid ang saklaw ng mga numero ng pagganap kaysa sa isang pangkalahatang pahayag tungkol sa coding. Iniuulat ng DeepSeek ang iskor na 77.0 sa DeepSWE v1.1 para sa bagong modelo kumpara sa 74.2 para sa naunang V4.1 Flash, at iskor na 42.3 sa Terminal-Bench 4.0 kumpara sa 31.2. Ayon sa talaan ng mga pagbabago nito, gumamit ng Claude Code ang pagpapatakbo ng Terminal-Bench at ng Mini-SWE-V2 ang DeepSWE. Nakaaapekto ang mga kapaligirang iyon ng agent sa sinusukat ng benchmark. Iniuulat din ng kompanya ang mas maiikling oras ng gawain at output, ngunit hindi inulit ng BIG CHANGE ang mga pagsubok o nakumpirma ang pagbuti sa gastos bawat gawain. Walang alinman sa mga resultang ito ang nagtatakda kung paano kikilos ang modelo sa daloy ng trabaho sa produksiyon na walang nagbabantay.

## Magkahiwalay na tawag ang mga resulta ng paghahanap at pagkuha ng pahina

Ang [gabay sa Search at Fetch](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/) ay nagdodokumento ng dalawang POST endpoint: tumatanggap ang `/v1/tools/search` ng query at nagbabalik ng array na `results`, samantalang tumatanggap ang `/v1/tools/fetch` ng URL at nagbabalik ng pamagat at nilalaman ng pahina bilang Markdown. Kapwa nangangailangan ng DeepSeek API key sa isang bearer header. Maaaring humiling ang Search ng 1 hanggang 50 resulta at opsiyonal na isama ang nilalaman ng pahina; kung wala ang opsiyong iyon, walang laman ang field na `content` nito. Kabilang sa mga resulta ang URL, pamagat, sipi, buod at metadata gaya ng petsa kung mayroon. Mga field itong ibinibigay ng serbisyo ng paghahanap, hindi independiyenteng pagpapatunay sa mga pahayag o oras ng publikasyon ng pahina.

Para sa application na nangangailangan ng kasalukuyang mapagkukunan, ang dokumentadong paraan ay maghanap ng mga posibleng pahina at kunin ang napiling URL kapag kailangan ang nilalaman nito. Kailangan pa ring magpasya ng application kung ano ang ibibigay sa modelo at kung paano ihahambing ang sagot sa mapagkukunan. Hindi sinasabi ng gabay na awtomatikong isinasagawa ng isang karaniwang API call sa `deepseek-flash` ang dalawang kahilingang iyon. Sinasabi ng DeepSeek na tinatawag na ng mga tool sa panig ng server sa DeepSeek Harness, Claude Code at Codex ang mga serbisyong ito kapag ginagamit kasama ng API nito; hiwalay pa ring pagpili ang sariling integrasyon. Mahalaga ang pagkakaibang ito sa pagtatantiya ng kilos at gastos.

Naniningil ang DeepSeek ng $0.75 sa bawat 1,000 matagumpay na Search request at ganoon din sa bawat 1,000 matagumpay na Fetch request. Sa inilathalang tuntunin, kailangang magbalik ang paghahanap ng array ng resulta na may laman, o magbalik ang pagkuha ng nilalaman ng pahina, upang masingil. Sinasabi ng kompanya na libre para sa mga gumagamit ng DeepSeek API ang mga Search at Fetch call sa panig ng server na ginawa sa pamamagitan ng mga pinangalanang agent tool hanggang magsimula ang pagsingil sa 00:00 oras ng Beijing sa Nobyembre 1, 2026 (16:00 UTC sa Oktubre 31). Naaangkop pa rin ang mga singil sa token ng modelo. May limitasyon ang Search at Fetch na tig-limang kahilingan bawat segundo sa bawat account; may limitasyon din ang Fetch sa bawat domain.

Nakasalalay ang Fetch endpoint sa pagiging magagamit ng target na site at sa mga patakaran nito sa access. Inililista sa gabay ng DeepSeek ang pagtanggi dahil sa patakaran, mga pahinang hinarang o hindi suportado, kawalan ng nilalamang makukuha at paglilimita sa dalas bilang mga posibleng pagkabigo. Dapat ituring ng application na gumagamit ng ibinalik na Markdown ang materyal bilang mapagkukunang susuriin, hindi mga tagubiling susundin. Hangganan ito ng daloy ng trabaho na dapat itakda ng developer, sa halip na garantiya ng pagiging maaasahan ng API.

## Mga mapagkukunan at karagdagang babasahin

- [Talaan ng mga pagbabago sa DeepSeek API noong Oktubre 17](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder). Kinukumpirma ang pag-update ng modelo, hindi nagbagong pangalan ng API at presyo, mga resulta ng benchmark ng vendor at mga nakasaad na harness sa pagsubok.
- [Anunsiyo ng DeepSeek sa paglabas noong Oktubre 17](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/). Isinasaad ang availability, inirerekomendang bersiyon ng Harness at pansamantalang pag-aalis ng singil para sa mga pinangalanang agent tool.
- [Gabay sa DeepSeek Search at Fetch](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/). Nagdodokumento ng mga input at output ng endpoint, authentication, error, tuntunin sa pagsingil at limitasyon sa dalas. Inilalarawan ng mga inilathalang halimbawa ang mga API; hindi pinatakbo ng BIG CHANGE ang mga ito.
- [Mga modelo at presyo ng DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/). Inililista ang kasalukuyang inihahatid na Flash model, singil sa token at hiwalay na singil sa Search/Fetch; dapat muling tingnan ang presyo bago magpasiyang gumastos.
- [Repository ng modelong DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017). Paglalabas ng mga weight ng mismong developer at lisensiyang MIT. Hindi pinatakbo ng BIG CHANGE ang modelo nang lokal.
- [Ulat ng The Decoder noong Oktubre 17](https://the-decoder.com/deepseek-v4-1-flash-1017-beats-larger-rivals-in-agentic-tasks-while-once-again-massively-cutting-per-task-costs/). Independiyenteng pag-uulat tungkol sa paglabas; nakasalalay ang talakayan nito sa pagganap sa mga resulta ng DeepSeek, hindi sa independiyenteng benchmark.

## Sources

- [Talaan ng mga pagbabago sa DeepSeek API, paglabas noong Oktubre 17](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder) — Pagkumpirma ng mismong developer sa pagpapalit ng Flash model at pagbubukas ng Search API; ulat ng vendor ang talaan ng benchmark at mga talababa sa harness.
- [Anunsiyo ng paglabas ng DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/) — Impormasyon mula sa mismong developer tungkol sa availability, inirerekomendang bersiyon ng Harness at pansamantalang pag-aalis ng singil sa Search/Fetch.
- [Gabay sa mga API na DeepSeek Search at Fetch](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/) — Nagdodokumento ng mga kahilingan, output, bearer authentication, pagsingil batay sa tagumpay, limitasyon sa QPS at error dahil sa patakaran ng site. Hindi tinawag ng BIG CHANGE ang mga endpoint.
- [Mga modelo at presyo ng DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/) — Kasalukuyang pagtutugma ng modelo, mga kakayahan ng naka-host na modelo, presyo ng token at hiwalay na singil sa mga kahilingan sa Search/Fetch.
- [Repository ng modelong DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017) — Model card ng mismong developer at lisensiyang MIT ng mga weight; hindi nasubok ang lokal na inference.
- [Ulat ng The Decoder tungkol sa paglabas ng DeepSeek noong Oktubre 17](https://the-decoder.com/deepseek-v4-1-flash-1017-beats-larger-rivals-in-agentic-tasks-while-once-again-massively-cutting-per-task-costs/) — Independiyenteng pag-uulat tungkol sa paglabas; mula sa DeepSeek ang mga numero ng pagganap at hindi pa nasubok sa independiyenteng benchmark.