AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor. # DeepSeek atualiza o V4.1 Flash e abre as APIs Search e Fetch > A versão de 17 de outubro da DeepSeek muda o modelo por trás de deepseek-flash e abre APIs web separadas de Search e Fetch. As melhorias nos benchmarks continuam sendo resultados divulgados pela empresa. 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. A DeepSeek atualizou seu modelo V4.1 Flash em 17 de outubro e abriu duas ferramentas web separadas para desenvolvedores de API. O modelo agora oferecido sob o nome `deepseek-flash` é o DeepSeek-V4.1-Flash-1017; o novo endpoint Search retorna resultados web estruturados, enquanto o Fetch retorna uma página em Markdown. Para quem cria um agente que precisa de informações atuais, a versão muda tanto o modelo disponível por um nome de API existente quanto as fontes de informação que um aplicativo pode chamar. A DeepSeek afirma que o modelo também melhora em benchmarks de agentes de programação, mas os números vêm de suas próprias avaliações. ## A grande mudança - **O que mudou:** A DeepSeek substituiu o modelo por trás de `deepseek-flash` sem mudar esse nome de API nem seus preços por token. Também disponibilizou Search e Fetch como APIs JSON independentes. - **Por que importa:** Um aplicativo pode pedir resultados de busca, obter uma página selecionada e fornecer esse material ao seu próprio fluxo de trabalho. As interfaces documentadas tornam visíveis as etapas e as cobranças por solicitação; não demonstram que toda página obtida seja precisa nem que o novo modelo tenha desempenho melhor no ambiente de um usuário específico. - **O que acompanhar:** Execuções independentes do novo modelo, com as configurações do agente divulgadas, permitiriam testar as alegações de desempenho da DeepSeek. Desenvolvedores que usam Search ou Fetch também precisam acompanhar a cobrança de solicitações, os limites de taxa e como seus aplicativos lidam com conteúdo de páginas que pode estar indisponível ou não ser confiável. ## Um nome de modelo, uma nova versão O [registro de alterações de 17 de outubro](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder) da DeepSeek diz que o modelo Flash atualizado está disponível no site, no aplicativo e na API. Chamadas existentes à API que usam `deepseek-flash` acessam o V4.1-Flash-1017. A empresa afirma que o método de chamada e os preços do modelo não mudaram. Sua [tabela de preços atual](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/) informa um contexto de um milhão de tokens e suporte a modos com e sem raciocínio, chamadas de ferramentas e visão. Os preços nos horários de pico são $0.30 por milhão de tokens de entrada sem cache e $1.20 por milhão de tokens de saída; fora do pico, os preços são a metade. A entrada em cache tem uma tarifa separada, mais baixa. São cobranças pelo modelo hospedado, separadas das solicitações Search e Fetch. A DeepSeek também [publicou os pesos do modelo atualizado](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017) sob uma licença MIT. Isso permite que equipes avaliem sua própria implantação, considerando os recursos computacionais e a configuração consideráveis exigidos pelo sistema de inferência escolhido. A BIG CHANGE não instalou os pesos nem mediu os recursos necessários. Em seu [anúncio de lançamento](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/), a empresa recomenda DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 ou posterior para o modelo mais recente; a recomendação é sobre o harness, não uma exigência de versão da API. Os números de desempenho têm um alcance mais restrito que uma alegação geral sobre programação. A DeepSeek informa uma pontuação de 77.0 no DeepSWE v1.1 para o novo modelo, ante 74.2 para o V4.1 Flash anterior, e de 42.3 no Terminal-Bench 4.0, ante 31.2. O registro de alterações diz que a execução do Terminal-Bench usou Claude Code e a do DeepSWE usou Mini-SWE-V2. Esses ambientes de agente influenciam o que um benchmark mede. A empresa também relata tempos de execução de tarefas e saídas mais curtos, mas a BIG CHANGE não reproduziu os testes nem confirmou uma melhora no custo por tarefa. Nenhum desses resultados estabelece como o modelo se comportará em um fluxo de produção sem supervisão. ## Resultados de busca e obtenção de páginas são chamadas separadas O [guia de Search e Fetch](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/) documenta dois endpoints POST: `/v1/tools/search` aceita uma consulta e retorna um array `results`, enquanto `/v1/tools/fetch` aceita uma URL e retorna um título e o conteúdo da página em Markdown. Ambos exigem uma chave de API da DeepSeek em um cabeçalho bearer. O Search permite solicitar de 1 a 50 resultados e incluir opcionalmente o conteúdo da página; sem essa opção, seu campo `content` fica vazio. Os resultados incluem URL, título, trecho, resumo e metadados, como uma data quando disponível. São campos fornecidos pelo serviço de busca, não uma verificação independente das alegações da página ou de seu horário de publicação. Para um aplicativo que precisa de uma fonte atual, o caminho documentado é buscar páginas candidatas e obter uma URL selecionada quando seu conteúdo for necessário. O aplicativo ainda precisa decidir o que passar ao modelo e como conferir a resposta com a fonte. O guia não diz que uma simples chamada à API `deepseek-flash` executa automaticamente essas duas solicitações. A DeepSeek afirma que as ferramentas do lado do servidor em DeepSeek Harness, Claude Code e Codex já chamam os serviços quando usadas com sua API; a integração independente continua sendo uma escolha separada. A distinção importa ao estimar tanto o comportamento quanto o custo. A DeepSeek cobra $0.75 por 1.000 solicitações Search bem-sucedidas e o mesmo valor por 1.000 solicitações Fetch bem-sucedidas. Pela regra publicada, uma busca precisa retornar um array de resultados não vazio, ou uma obtenção precisa retornar conteúdo da página, para haver cobrança. A empresa afirma que chamadas Search e Fetch do lado do servidor por meio das ferramentas de agente mencionadas são gratuitas para usuários da API DeepSeek até o início da cobrança às 00:00, no horário de Pequim, em 1 de novembro de 2026 (16:00 UTC de 31 de outubro). As cobranças por tokens do modelo continuam valendo. Search e Fetch têm, cada um, um limite por conta de cinco solicitações por segundo; Fetch também tem um limite por domínio. O endpoint Fetch depende da disponibilidade e das políticas de acesso do site de destino. O guia da DeepSeek lista, entre as falhas possíveis, rejeição por políticas, páginas bloqueadas ou não compatíveis, ausência de conteúdo extraível e limitação de taxa. Um aplicativo que usa o Markdown retornado deve tratá-lo como material de fonte a examinar, não como instruções a seguir. É um limite do fluxo de trabalho a ser definido pelo desenvolvedor, não uma garantia de confiabilidade da API. ## Fontes e leituras adicionais - [Registro de alterações da API DeepSeek de 17 de outubro](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder). Confirma a atualização do modelo, o nome de API e os preços inalterados, os resultados dos benchmarks do fornecedor e os harness de teste informados. - [Anúncio de lançamento da DeepSeek de 17 de outubro](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/). Informa a disponibilidade, a versão recomendada de Harness e a isenção temporária de cobrança para as ferramentas de agente mencionadas. - [Guia de Search e Fetch da DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/). Documenta entradas e saídas dos endpoints, autenticação, erros, regras de cobrança e limites de taxa. Os exemplos publicados descrevem as APIs; a BIG CHANGE não os executou. - [Modelos e preços da DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/). Lista o modelo Flash oferecido atualmente, as tarifas por token e as cobranças separadas de Search/Fetch; os preços devem ser conferidos novamente antes de assumir gastos. - [Repositório do modelo DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017). Pesos publicados pelo próprio desenvolvedor e licença MIT. A BIG CHANGE não executou o modelo localmente. - [Reportagem do The Decoder de 17 de outubro](https://the-decoder.com/deepseek-v4-1-flash-1017-beats-larger-rivals-in-agentic-tasks-while-once-again-massively-cutting-per-task-costs/). Cobertura independente do lançamento; sua discussão de desempenho se apoia nos resultados da DeepSeek, não em um benchmark independente. ## Sources - [Registro de alterações da API DeepSeek, versão de 17 de outubro](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder) — Confirmação do próprio desenvolvedor da substituição do modelo Flash e da abertura da API Search; a tabela de benchmarks e as notas sobre os harness são dados do fornecedor. - [Anúncio de lançamento do DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/) — Informações do próprio desenvolvedor sobre disponibilidade, versão recomendada de Harness e isenção temporária de cobrança de Search/Fetch. - [Guia das APIs Search e Fetch da DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/) — Documenta solicitações, saídas, autenticação bearer, cobrança baseada no sucesso, limites QPS e erros associados às políticas dos sites. A BIG CHANGE não chamou os endpoints. - [Modelos e preços da DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/) — Correspondência atual dos modelos, recursos do modelo hospedado, preços por token e cobranças separadas por solicitações Search/Fetch. - [Repositório do modelo DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017) — Cartão do modelo do próprio desenvolvedor e licença MIT dos pesos; a inferência local não foi testada. - [Reportagem do The Decoder sobre o lançamento da DeepSeek de 17 de outubro](https://the-decoder.com/deepseek-v4-1-flash-1017-beats-larger-rivals-in-agentic-tasks-while-once-again-massively-cutting-per-task-costs/) — Cobertura independente do lançamento; os números de desempenho vêm da DeepSeek e não foram verificados por benchmarks independentes.