如何在2026年使用OpenAI的新網頁搜尋API？DeepSeek整合指南。

OpenAI 對其開發者平台進行了重大更新，透過強化網頁搜尋功能徹底改變了代理程式開發模式。全新推出的 Responses API 支援內建工具呼叫功能，可執行網頁與檔案搜尋，使模型能高效存取即時數據。本指南將深入剖析這些更新，重點說明開發者如何結合網頁搜尋功能運用 Chat Completion 與 Responses API，並介紹整合 DeepSeek R1 模型的智慧技巧，以實現卓越效能。 瞭解這些創新如何提升您的 AI 專案，並讓模型持續更新至最新資訊。

重點摘要

OpenAI發布重大平台更新，將網路搜尋功能直接嵌入Chat Completion API。

Responses API 新增內建工具呼叫功能，支援網頁與檔案搜尋，實現即時資料擷取。

模型現可無需外部工具直接獲取即時資訊，簡化資料蒐集流程。

透過 Chat Completion API 使用網頁搜尋模型，其操作簡便程度媲美調用其他 OpenAI 模型，大幅簡化整合流程。

Perplexity Sonar 模型（包含具備網頁功能的 Llama 3.3 與 DeepSeek R1 版本）現可透過 OpenAI API 客戶端存取。

整合 Perplexity Sonar 模型需切換 OpenAI API 金鑰並修改基礎網址。

本次更新提供經濟實惠的選項，gpt-4o-mini 模型輸入定價僅為每百萬代幣 0.15 美元。

透過註解功能可獨立提取引用網址，提升數據透明度與可驗證性。

OpenAI 新型代理建構模組

解讀 OpenAI 更新

OpenAI 針對開發者平台推出重大更新，核心聚焦於整合網路搜尋功能的代理建構模組。此更新旨在為開發者提供更完善的工具，以打造知識更豐富且動態的 AI 代理。

聊天完成 API 現已整合具備內建網路搜尋功能的模型，此為人工智慧存取與運用即時資料的重要突破。透過 API 直接整合網路搜尋功能，提供精簡化的資訊檢索途徑，確保人工智慧模型保持最新且相關性。藉由納入即時資料，建構於 OpenAI 平台的應用程式能提供更精準、具情境感知且及時的回應。 回應 API 進一步強化了內建工具調用功能，例如網頁與檔案搜尋。此 API 簡化了 AI 模型與外部資源的互動方式，使其無需外部依賴即可獲取即時資訊。這些更新使開發強大高效的 AI 解決方案變得更為容易。最新進展標誌著 AI 開發工具正朝向更整合、更易用的方向轉變。透過提供直接網頁搜尋存取權限，OpenAI 賦予開發者打造更智能、更敏捷且資訊更豐富的應用程式能力。

回應 API 正式登場

回應 API 是開發者將即時數據整合至 AI 模型的變革性工具。此 API 簡化了網頁與檔案搜尋的內建工具呼叫，相較過往更易於實作。它融合了聊天完成 API 與助手 API 的優勢，成為強大的新 API 基礎元件。 回應 API 的簡潔高效特性，讓開發者能專注於創新解決方案而非繁複配置。其與對話完成 API 無縫整合，使用流程直觀簡便。開發者無需依賴外部插件或自訂程式碼進行資訊檢索，即可透過回應 API 在 AI 模型內直接查詢並獲取即時數據。此機制使模型能獲取最新資訊，在提升準確性與相關性的同時降低系統複雜度。 回應 API 簡化開發流程，協助開發者更輕鬆高效地打造更精密的 AI 應用程式。對於開發者而言，此 API 是建構兼具智慧性與適應性的 AI 模型的關鍵，使其能因應即時數據不斷變化的環境。採用回應 API 可確保開發者的 AI 應用程式始終處於技術前沿。

聊天完成 API 的網頁搜尋功能

聊天完成 API 整合網頁搜尋功能，標誌著人工智慧發展歷程的重大突破。此整合使開發者能打造不僅能生成類人文字，更能即時存取並整合網路資訊的 AI 代理程式。

Chat Completion API現已搭載專為網路搜尋設計的模型，使AI能依據最新可用數據回答問題、提供洞察與建議。此整合意味著AI代理可部署於需即時資訊的場景，例如新聞聚合、市場分析及客戶支援。透過降低對外部工具的依賴，開發者能打造更自足高效的AI解決方案。 透過 Chat Completion API 直接獲取資訊，確保 AI 模型始終運用最新數據運作，從而產生更精準且相關的輸出結果。此功能使開發具資訊性與可靠性的 AI 代理程式變得前所未有的簡便。

整合 Perplexity Sonar 模型

透過 OpenAI API 存取 DeepSeek R1 與 Llama 3.3

儘管 OpenAI 原生模型現已內建網路搜尋功能，Perplexity Sonar 模型數週前便透過 OpenAI API 提供具備網路搜尋能力的 Llama 3.3 與 DeepSeek R1 存取管道，此為一項值得關注的替代方案。使用 Perplexity Sonar 時，需替換 Perplexity API 金鑰並修改基礎網址，其程式碼結構與 OpenAI 模型幾乎完全一致。

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="YOUR_PERPLEXITY_API_KEY",base_url="https://api.perplexity.ai")completion = client.chat.completions.create(model="sonar-reasoning-pro",messages=[{"role": "user", "content": "美國眾議院今日是否避免了政府停擺？"}])print(completion.choices[0].message.content)

主要差異包括：

• 使用您的 Perplexity API 金鑰。
• 將base_url設定為https://api.perplexity.ai。
• 指定 Perplexity Sonar 模型（例如sonar-reasoning-pro）。

此方法讓您能以最小程式碼變更使用進階模型，例如 DeepSeek R1。

缺點

Perplexity Sonar 模型：關鍵特性與服務內容

Perplexity Sonar提供多款進階模型，專為強化網路搜尋與推理能力而設計。這些模型基於Llama 3.3與DeepSeek R1等架構，在資訊檢索與分析領域展現頂尖效能。以下概述Perplexity Sonar模型的關鍵特性與服務內容。

• Sonar Pro：頂級搜尋解決方案，具備搜尋錨定功能，支援進階查詢與後續跟進。適用於需深度理解與情境保留的複雜多步驟任務。
• Sonar Reasoning Pro：由DeepSeek R1驅動的頂級推理解決方案，具備進階鏈式推理能力，並整合即時網路搜尋與文獻引用功能。專為需運用最新資訊的深度分析任務而生。
• 聲納基礎版：輕量級搜索落地解決方案，較聲納專業版更快速且經濟實惠。專為需引用來源的直接解答設計，兼顧速度與成本效益。
• 聲納推理：輕量級推理解決方案，採用經DeepSeek R1訓練的推理模型，同樣具備推理鏈與引用功能。適用於開發美國即將上市企業的投資論點。

如何在專案中運用網路搜尋

環境設定

要在 OpenAI 專案中啟用網頁搜尋功能，需先設定開發環境。此過程包含導入 OpenAI 模組及驗證 API 金鑰。請確保安裝最新版本的 OpenAI 函式庫以充分運用新功能。導入模組後，請使用您的 API 金鑰建立客戶端實例。

關鍵步驟：

1. 導入 OpenAI 模組。
2. 設定您的 API 金鑰。
3. 建立客戶端實例以與 OpenAI API 互動。
4. 為任務選擇適用的網路搜尋啟用模型。

完成環境設定後，即可開始執行 API 呼叫以進行網頁搜尋並擷取即時資訊。

使用 Chat Completion API

對話完成 API 可輕鬆將網頁搜尋功能整合至您的 AI 模型。首先建立客戶端實例，接著使用chat.completions.create方法與模型互動。請指定具備網頁搜尋功能的模型（例如gpt-4o-mini-search-preview或gpt-4o-search-preview），並提供您的查詢內容。

程式碼範例：

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY')completion = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini-search-preview", messages=[{"role": "user", "content": "美國眾議院今日是否避免了政府停擺？"}])print(completion.choices[0].message.content)

此程式碼示範如何透過 Chat Completion API 執行具備網頁搜尋功能的 API 呼叫。透過指定適當模型與查詢內容，您可將即時資訊直接整合至人工智慧應用程式中。

運用 Responses API

Responses API 內建工具呼叫功能，簡化網頁搜尋實作流程。使用responses.create方法時，請指定模型、透過web_search_preview 參數定義網頁搜尋工具，並提供輸入查詢字串。

程式碼範例：

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY')response = client.responses.create( model="gpt-4o-mini", tools=[{"type": "web_search_preview"}], input="Did the US House of Representatives avert a government shutdown today?")print(response.output_text)

此程式碼示範如何使用 Responses API 進行啟用網頁搜尋功能的 API 呼叫。Responses API 簡化開發流程，協助您更輕鬆地建構更複雜的 AI 應用程式。

擷取註解與引用來源

無論 Chat Completion API 或 Responses API，皆可從搜尋結果中擷取註解與引用來源。此功能有助驗證模型資訊的準確性與可靠性。透過註解參數，您可取得與搜尋結果相關的網址及其他元數據。

程式碼範例（對話完成 API）：

print(completion.choices[0].message.annotations)

程式碼範例（回應 API）：

print(response.output[1].content[0].annotations)

這些程式碼範例展示如何從兩種 API 擷取註解，使您能向使用者提供資訊來源。

理解定價結構

開發者經濟實惠的選項

OpenAI 為其支援網頁搜尋的模型提供多種定價層級，讓開發者能為專案選擇符合預算的方案。

gpt-4o-mini模型輸入每百萬代幣僅需 0.15 美元，輸出每百萬代幣 0.60 美元，成為眾多應用的經濟選擇。標準版gpt-4o-search-preview模型輸入每百萬代幣收費 2.50 美元，輸出每百萬代幣 10.00 美元。

以下為定價摘要：

這些定價方案讓開發者能依據預算與效能需求選擇最適模型。透過審慎挑選合適模型，您既能最大化 OpenAI 專案的價值，同時有效控制成本。

優缺點分析

優點

即時數據存取提升準確性與相關性。

內建工具調用功能可簡化開發流程。

註解與引用功能提升透明度。

提供經濟實惠的選項。

與現有 OpenAI 模型無縫整合。

缺點

進階模型輸出成本較高。

依賴 OpenAI 的 API 及服務可用性。

可能產生帶有偏見或不準確的搜尋結果。

對搜尋過程的控制權有限。

模型生成答案可能耗時較長。

OpenAI 網頁搜尋整合功能重點

即時資訊存取

即時資訊存取能力是OpenAI網頁搜尋整合的核心功能。此特性確保AI模型始終運用最新數據運作，從而產生更精準且相關的輸出結果。透過減少對外部工具的依賴，開發者能建構更自足高效的AI解決方案。此整合提供直通網路的管道，使AI代理能基於最新可用數據回答問題、提供洞見並提出建議。

內建工具調用

Responses API 導入內建的網頁搜尋與檔案搜尋工具呼叫功能，簡化了將這些功能整合至人工智慧模型的流程。此功能可優化開發效率並減少自訂程式碼需求。內建工具呼叫以易用性與高效能為設計核心，讓開發者能專注於創建創新的人工智慧解決方案。

註解與引用

OpenAI 的網頁搜尋整合功能包含註解與引用機制，讓開發者能驗證模型資訊的準確性與可靠性。此功能確保透明度並建立對 AI 輸出的信任。透過提取註解，您可向使用者提供資訊來源，使其能驗證主張並深入探索上下文。

啟用網頁搜尋功能的 API 實用案例

新聞聚合與報導

具備網頁搜尋功能的API可即時彙整多元來源的新聞資訊，使AI模型能針對各類主題提供最新報導、摘要與分析。即時資訊存取能力確保新聞內容始終保持相關性與準確性。

市場分析與研究

此類API能透過匯集多方網路資料進行市場分析與研究，使AI模型得以提供市場趨勢洞察、競爭者分析及投資機會評估。即時資料存取確保分析結果反映最新市場動態。

客戶支援與協助

具備網頁搜尋功能的API能強化客戶支援服務，使AI模型得以運用最新資訊解答客戶疑問。此機制確保客戶諮詢獲得精準高效的回應，整合後更能提供個人化推薦並即時排除故障。

常見問題

何謂回應 API？

回應 API 是 OpenAI 推出的新型 API 原語，融合了對話完成與助理 API 的核心優勢。此 API 簡化了將內建工具調用（如網頁搜尋與檔案搜尋）整合至 AI 模型的流程，協助開發者更輕鬆高效地打造動態且資訊豐富的 AI 應用程式。

Chat Completion API 的網頁搜尋功能如何運作？

聊天完成 API 現已納入專為執行網頁搜尋設計的模型。當您使用啟用網頁搜尋功能的模型呼叫 API 時，系統會根據您的查詢自動執行網頁搜尋，並將結果整合至回應中。此機制確保 AI 模型始終運用最新資訊運作。

註解與引用是什麼？

註解與引用是附著於搜尋結果的元數據，用於提供資料來源資訊。透過提取註解，您可讓使用者存取資訊來源，使其能驗證陳述內容並深入探索背景脈絡。此功能確保透明度並建立對 AI 輸出的信任。

相關問題

如何在 gpt-4o-mini-search-preview 與 gpt-4o-search-preview 之間選擇？

選擇 gpt-4o-mini-search-preview 或 gpt-4o-search-preview 取決於您的預算與效能需求。gpt-4o-mini 模型更具成本效益，輸入每百萬代幣收費 0.15 美元，輸出每百萬代幣收費 0.60 美元。 gpt-4o-search-preview 模型輸入費用為每百萬代幣 2.50 美元，輸出費用為每百萬代幣 10.00 美元。若您需要更強大的模型且能承受較高成本，gpt-4o-search-preview 可能是更佳選擇。若需在成本與合理輸出品質間取得平衡，gpt-4o-mini-search-preview 則提供卓越的性價比。 請注意，現行定價反映 2025 年費率，未來可能調整。

能否將影片中展示的技術應用於其他模型？

是的，示範技術可應用於其他具備網頁搜尋功能或能整合外部搜尋工具的模型。關鍵在於確保模型配置正確，以存取並運用即時網路資訊。透過調整展示的程式碼片段與技術，您可將網頁搜尋功能整合至各類AI模型中。