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# A DeepSeek atualiza o V4.1 Flash e abre as API Search e Fetch

> A versão da DeepSeek de 17 de outubro muda o modelo associado a deepseek-flash e abre API web separadas para Search e Fetch. As melhorias nos testes de referência continuam a ser 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 o seu modelo V4.1 Flash em 17 de outubro e abriu duas ferramentas web separadas aos programadores de API. O modelo agora disponibilizado sob o nome `deepseek-flash` é o DeepSeek-V4.1-Flash-1017; o novo endpoint Search devolve resultados web estruturados, enquanto o Fetch devolve uma página em Markdown. Para quem desenvolve um agente que precisa de informação atual, a versão altera tanto o modelo disponível através de um nome de API existente como as fontes de informação que uma aplicação pode consultar. A DeepSeek afirma que o modelo também melhora nos testes de referência de agentes de programação, mas os números provêm das suas próprias avaliações.

## A grande mudança

- **O que mudou:** A DeepSeek substituiu o modelo associado a `deepseek-flash` sem alterar esse nome de API nem os seus preços por token. Também disponibilizou Search e Fetch como API JSON autónomas.
- **Porque é importante:** Uma aplicação pode pedir resultados de pesquisa, obter uma página selecionada e fornecer esse material ao seu próprio fluxo de trabalho. As interfaces documentadas tornam visíveis os passos e os custos por pedido; não demonstram que todas as páginas obtidas sejam exatas nem que o novo modelo tenha melhor desempenho no ambiente de um utilizador específico.
- **O que acompanhar:** Execuções independentes do novo modelo, com as definições do agente divulgadas, permitiriam testar as alegações de desempenho da DeepSeek. Os programadores que utilizam Search ou Fetch também precisam de acompanhar a faturação dos pedidos, os limites de frequência e a forma como as aplicações tratam conteúdo de páginas que pode estar indisponível ou não ser fiável.

## Um nome de modelo, uma nova versão

O [registo de alterações de 17 de outubro](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder) da DeepSeek indica que o modelo Flash atualizado está disponível no site, na aplicação e na API. As chamadas existentes à API que utilizam `deepseek-flash` acedem ao V4.1-Flash-1017. A empresa afirma que o método de chamada e os preços do modelo não mudaram. A sua [tabela de preços atual](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/) indica um contexto de um milhão de tokens e suporte para modos com e sem raciocínio, chamadas a ferramentas e visão. Os preços nas horas de maior procura são $0.30 por milhão de tokens de entrada sem cache e $1.20 por milhão de tokens de saída; fora dessas horas, os preços são metade. A entrada em cache tem uma tarifa separada, mais baixa. São custos do modelo alojado, separados dos pedidos 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. Isto permite às equipas avaliar a sua própria implementação, tendo em conta os recursos computacionais e a configuração consideráveis exigidos pelo sistema de inferência escolhido. A BIG CHANGE não instalou os pesos nem mediu os seus requisitos de recursos. Na sua [publicação 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 refere-se ao harness, não a um requisito de versão da API.

Os números de desempenho têm um alcance mais limitado do que uma alegação geral sobre programação. A DeepSeek comunica uma pontuação de 77.0 no DeepSWE v1.1 para o novo modelo, face a 74.2 para o V4.1 Flash anterior, e de 42.3 no Terminal-Bench 4.0, face a 31.2. O registo de alterações indica que a execução do Terminal-Bench usou Claude Code e a do DeepSWE usou Mini-SWE-V2. Estes ambientes de agente influenciam o que um teste de referência mede. A empresa também refere tempos de execução de tarefas e respostas mais curtos, mas a BIG CHANGE não reproduziu os testes nem confirmou uma melhoria no custo por tarefa. Nenhum destes resultados estabelece como o modelo se comportará num fluxo de produção sem supervisão.

## Os resultados da pesquisa e a 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 devolve um array `results`, enquanto `/v1/tools/fetch` aceita um URL e devolve um título e o conteúdo da página em Markdown. Ambos exigem uma chave de API da DeepSeek num cabeçalho bearer. O Search permite pedir entre 1 e 50 resultados e incluir opcionalmente o conteúdo da página; sem essa opção, o campo `content` fica vazio. Os resultados incluem URL, título, excerto, resumo e metadados, como uma data quando disponível. São campos fornecidos pelo serviço de pesquisa, não uma verificação independente das alegações da página ou da sua hora de publicação.

Para uma aplicação que precisa de uma fonte atual, o caminho documentado é pesquisar páginas candidatas e obter um URL selecionado quando o seu conteúdo for necessário. A aplicação continua a ter de decidir o que transmitir ao modelo e como conferir a resposta com a fonte. O guia não afirma que uma simples chamada à API `deepseek-flash` execute automaticamente esses dois pedidos. A DeepSeek diz que as ferramentas do lado do servidor em DeepSeek Harness, Claude Code e Codex já chamam os serviços quando utilizadas com a sua API; a integração autónoma continua a ser uma escolha separada. A distinção importa ao estimar tanto o comportamento como o custo.

A DeepSeek cobra $0.75 por cada 1.000 pedidos Search bem-sucedidos e o mesmo por cada 1.000 pedidos Fetch bem-sucedidos. Segundo a regra publicada, uma pesquisa tem de devolver um array de resultados não vazio, ou uma obtenção tem de devolver conteúdo da página, para haver faturação. A empresa afirma que as chamadas Search e Fetch do lado do servidor através das ferramentas de agente mencionadas são gratuitas para utilizadores da API da DeepSeek até ao início da faturação às 00:00, hora de Pequim, de 1 de novembro de 2026 (16:00 UTC de 31 de outubro). Os custos por token do modelo continuam a aplicar-se. Search e Fetch têm, cada um, um limite por conta de cinco pedidos 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 enumera, entre as falhas possíveis, a rejeição por políticas, páginas bloqueadas ou não suportadas, ausência de conteúdo extraível e limitação de frequência. Uma aplicação que utiliza o Markdown devolvido deve tratá-lo como material de fonte a examinar, não como instruções a seguir. É uma fronteira do fluxo de trabalho a definir pelo programador, não uma garantia de fiabilidade da API.

## Fontes e leituras adicionais

- [Registo de alterações da API da 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 testes do fornecedor e os harness de teste indicados.
- [Publicação de lançamento da DeepSeek de 17 de outubro](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/). Indica a disponibilidade, a versão recomendada de Harness e a isenção temporária de custos 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 faturação e limites de frequência. Os exemplos publicados descrevem as API; a BIG CHANGE não os executou.
- [Modelos e preços da DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/). Enumera o modelo Flash atualmente disponibilizado, as tarifas por token e os custos separados de Search/Fetch; os preços devem voltar a ser consultados antes de assumir despesas.
- [Repositório do modelo DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017). Pesos publicados pelo próprio fornecedor e licença MIT. A BIG CHANGE não executou o modelo localmente.
- [Notícia 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; a análise de desempenho baseia-se nos resultados da DeepSeek, não num teste de referência independente.

## Sources

- [Registo de alterações da API da DeepSeek, versão de 17 de outubro](https://api-docs.deepseek.com/updates/?release=deepseek-coder) — Confirmação do próprio fornecedor da substituição do modelo Flash e da abertura da API Search; a tabela de testes e as notas sobre os harness são dados do fornecedor.
- [Publicação de lançamento do DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://api-docs.deepseek.com/news/news261017/) — Informação do próprio fornecedor sobre disponibilidade, versão recomendada de Harness e isenção temporária de custos de Search/Fetch.
- [Guia das API Search e Fetch da DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/guides/search/) — Documenta pedidos, saídas, autenticação bearer, faturação 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 de modelos, funcionalidades do modelo alojado, preços por token e custos separados dos pedidos Search/Fetch.
- [Repositório do modelo DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017) — Ficha do modelo do próprio fornecedor e licença MIT dos pesos; a inferência local não foi testada.
- [Notícia 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 provêm da DeepSeek e não foram verificados por testes de referência independentes.