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DeepSeek actualiza V4.1 Flash y abre una API de búsqueda web

En el lanzamiento del 17 de octubre, la empresa actualizó el modelo, publicó sus pesos y añadió las API de pago Search y Fetch. Las llamadas de búsqueda mediante herramientas del servidor siguen siendo gratuitas por ahora.

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El 17 de octubre, DeepSeek actualizó V4.1 Flash a la versión 1017, publicó los pesos del modelo y abrió a los desarrolladores API para buscar en la web y extraer páginas. Los cambios afectan a dos capas distintas: el modelo mantiene el identificador de API anterior, mientras que Search y Fetch están disponibles como interfaces independientes de pago.

Artículo: DeepSeek actualiza V4.1 Flash y abre una API de búsqueda web
Resumen: El 17 de octubre, DeepSeek lanzó V4.1 Flash-1017, actualizó el modelo en su aplicación y API, y abrió el acceso a las API Search y Fetch por 0,75 $ cada mil llamadas. Los desarrolladores deben comprobar la versión del modelo y tener en cuenta cuándo empezarán a cobrarse las llamadas del servidor.
Función de la imagen: portada — la idea central
Sección: 
Tema visual: Una foto documental en primer plano de un punto de control de un modelo de IA de código abierto, representado por código iluminado y w
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En el anuncio de DeepSeek, la empresa informa de que la nueva versión ya está disponible en el sitio web, la aplicación y la API. Se mantiene la llamada al modelo con el nombre deepseek-flash; la documentación indica que el método de API y la tarifa del modelo no han cambiado. Los pesos de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 se han publicado en Hugging Face y ModelScope.

Qué cambia para los equipos que usan la API

El principal cambio práctico para integrar el modelo es la actualización de la versión de destino bajo el nombre anterior deepseek-flash. Por tanto, las aplicaciones pueden seguir enviando solicitudes con el esquema existente, pero conviene probar el comportamiento del modelo en tareas de programación y de agentes con pruebas propias antes de un despliegue generalizado. DeepSeek afirma que han mejorado los resultados en benchmarks, que la ejecución es más rápida y que las respuestas son más breves; son valoraciones de la empresa, no una comparación independiente.

Para comprobar la compatibilidad, es útil repetir un conjunto de solicitudes habituales y registrar no solo la calidad del resultado, sino también el tiempo de ejecución, la longitud de las respuestas y el coste total. En el benchmark DeepSWE, la empresa compara el coste por tarea en el entorno mini-swe-v2; esos resultados corresponden al escenario de prueba indicado. Si la aplicación depende del comportamiento exacto del modelo, registra los resultados antes y después de la actualización y prevé una opción para revertirla en tu configuración.

Búsqueda y extracción de páginas: tarifas separadas

DeepSeek ha abierto Search API para buscar en internet y Fetch API para extraer el contenido de páginas. Según el anuncio, cada interfaz cuesta 0,75 $ por cada 1.000 llamadas. La empresa describe su propio índice de búsqueda y afirma que procesa cientos de millones de consultas al día; estas características las proporciona el propio proveedor.

Las llamadas de Search y Fetch desde el servidor mediante las herramientas DeepSeek Harness, Claude Code y Codex se cobran por separado. Según DeepSeek, por ahora son gratuitas para los usuarios de la API, y el cobro comenzará el 31 de octubre de 2026 a las 16:00 UTC. Este cambio presupuestario concreto afecta a los equipos que ya utilizan búsqueda desde el servidor en escenarios con agentes; las llamadas directas a la API tienen un precio anunciado por cada mil.

Antes de integrar estas funciones, comprueba qué ruta utiliza la aplicación: llamadas directas a Search o Fetch, o herramientas del servidor en un entorno de agentes. Después, estima por separado el número previsto de llamadas de búsqueda y de extracción de páginas, y revisa el cálculo de cara al 31 de octubre. Esta distinción ayudará a identificar qué gastos empiezan de inmediato y cuáles se aplicarán más adelante.

Qué se sabe sobre las pruebas de rendimiento

El lanzamiento combina una actualización del modelo, la apertura de interfaces de búsqueda y la publicación de los pesos; sin embargo, el anuncio sustenta las afirmaciones de rendimiento principalmente en pruebas propias de DeepSeek. Para decidir si conviene migrar, a los desarrolladores les resultará más útil contrastar esas afirmaciones con las tareas de su producto: tasa de éxito, latencia, consumo de tokens y número de llamadas de búsqueda.

La conclusión para la integración es sencilla: se conserva el nombre existente del modelo, mientras que la búsqueda web y la extracción de páginas requieren contabilizar las llamadas por separado. Los equipos que ya utilizan herramientas de servidor de DeepSeek deberían prever una nueva partida de gastos a partir del 31 de octubre y comprobar cómo se comporta la versión actualizada con sus solicitudes de producción.

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