如何在2026年使用OpenAI的新网页搜索API？DeepSeek集成指南。

OpenAI对其开发者平台进行了重大更新，通过增强的网络搜索功能革新了智能体开发模式。全新推出的Responses API支持内置工具调用网络及文件搜索功能，使模型能够高效获取实时数据。本指南将深入解析这些更新，重点阐述开发者如何结合网络搜索功能使用Chat Completion和Responses API，并介绍一种将DeepSeek R1模型集成以实现卓越性能的智能技术。 了解这些创新如何提升您的AI项目，并让模型持续获取最新信息。

核心要点

OpenAI发布重大平台更新，将网络搜索能力直接嵌入Chat Completion API。

Responses API现内置网络及文件搜索工具调用功能，支持实时数据检索。

模型现可无需外部工具获取实时信息，大幅简化数据采集流程。

通过Chat Completion API调用网络搜索模型如同调用其他OpenAI模型般简单，大幅简化集成流程。

Perplexity Sonar 模型（包括支持网络功能的 Llama 3.3 和 DeepSeek R1 版本）可通过 OpenAI API 客户端获取。

集成Perplexity Sonar模型需切换OpenAI API密钥并修改基础URL。

本次更新提供经济实惠的选项，gpt-4o-mini 模型输入成本仅为每百万令牌 0.15 美元。

启用注释功能可独立提取引用网址，提升数据透明度与可验证性。

OpenAI全新智能体构建模块

解读OpenAI更新

OpenAI对其开发者平台进行了重大更新，重点聚焦于集成网络搜索功能的智能体构建模块。本次更新旨在为开发者提供更强大的工具，以创建知识更丰富、动态性更强的AI智能体。

聊天完成API现已集成具备内置网络搜索功能的模型，标志着AI获取并运用实时数据能力取得重大突破。通过API直接集成网络搜索功能，为信息检索提供了高效途径，确保AI模型保持时效性与相关性。借助实时数据，基于OpenAI平台构建的应用程序可提供更精准、更具情境感知力且更及时的响应。 响应API进一步增强了网页搜索、文件搜索等内置工具调用能力。该API简化了AI模型与外部资源的交互方式，使其无需依赖外部系统即可获取实时信息。这些更新使开发强大高效的AI解决方案变得更为便捷。最新进展标志着AI开发工具正朝着更集成、更易用的方向转变。通过提供直接网页搜索访问权限，OpenAI赋能开发者构建更智能、响应更敏捷、信息更全面的应用程序。

响应API简介

响应API是开发者将实时数据集成至AI模型的变革性工具。该API简化了网页和文件搜索的内置工具调用流程——这些功能此前实现较为复杂。它融合了聊天补全API与助手API的优势特性，成为功能强大的全新API基础组件。 响应API的简洁高效特性使开发者能专注于创新解决方案而非复杂配置管理。该API与聊天补全API无缝集成，使用流程直观简便。开发者无需依赖外部插件或自定义代码进行信息检索，可直接通过响应API在AI模型内发起查询并获取实时数据。此举使模型能够获取最新信息，在提升准确性和相关性的同时降低开发复杂度。 响应API简化了开发流程，助力开发者更轻松高效地构建复杂AI应用。对于需要创建智能且能适应实时数据动态变化环境的AI模型而言，该API至关重要。通过采用响应API，开发者可确保其AI应用始终处于技术前沿。

聊天完成API的网络搜索能力

聊天完成API内置的网络搜索功能标志着人工智能发展历程中的重大突破。该功能使开发者能够创建不仅能生成类人文本，还能实时获取并整合网络信息的智能代理。

新版聊天完成API现配备专为网络搜索优化的模型，使AI能基于最新可用数据回答问题、提供洞见并给出建议。该功能使AI代理可部署于新闻聚合、市场分析、客户支持等实时信息场景，通过减少对外部工具的依赖，开发者能构建更独立高效的AI解决方案。 通过聊天完成API直接获取信息，确保AI模型始终基于最新数据运行，从而产生更精准、更相关的输出结果。该功能使开发信息丰富且可靠的AI代理变得前所未有的简单。

集成Perplexity Sonar模型

通过OpenAI API访问DeepSeek R1与Llama 3.3

尽管OpenAI原生模型现已支持网络搜索，但Perplexity Sonar模型数周前便通过OpenAI API实现了对网络增强版Llama 3.3和DeepSeek R1的访问，提供了有趣的替代方案。使用Perplexity Sonar时，需替换为Perplexity API密钥并修改基础URL，其代码结构与OpenAI模型基本一致。

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": "美国众议院今天是否避免了政府停摆？"}])print(completion.choices[0].message.content)

主要区别包括：

• 使用您的 Perplexity API 密钥。
• 将base_url设置为https://api.perplexity.ai。
• 指定Perplexity Sonar模型（如sonar-reasoning-pro）。

此方法可让您在最小代码变更下使用DeepSeek R1等高级模型。

缺点

Perplexity Sonar 模型：核心特性与服务

Perplexity Sonar提供多款先进模型，专为增强网络搜索与推理能力而设计。这些模型基于Llama 3.3和DeepSeek R1等架构构建，在信息检索与分析领域实现尖端性能。以下概述Perplexity Sonar模型的核心特性与服务：

• Sonar Pro：顶级搜索解决方案，支持搜索锚定、高级查询及后续跟进。适用于需要深度理解和上下文保持的复杂多步骤任务。
• Sonar Reasoning Pro：由DeepSeek R1驱动的顶级推理解决方案，具备高级链式推理能力，支持实时网络搜索与文献引用。适用于需要最新信息的深度分析场景。
• Sonar：轻量级搜索落地解决方案，比Sonar Pro更快速经济。适用于需要引用依据的直接问题解答，实现速度与成本的平衡。
• 声纳推理：基于DeepSeek R1训练的推理模型打造的轻量级解决方案，同样包含推理链与引证功能。适用于为即将上市的美国IPO项目构建投资论点。

如何在项目中运用网络搜索

环境配置指南

要在 OpenAI 项目中启用网络搜索功能，需先配置开发环境。这包括导入 OpenAI 模块并验证 API 密钥。请确保安装最新版本的 OpenAI 库以充分利用新功能。导入模块后，使用您的 API 密钥创建客户端实例。

关键步骤：

1. 导入OpenAI模块。
2. 设置您的 API 密钥。
3. 创建客户端实例以交互OpenAI API。
4. 为任务选择支持网络搜索的合适模型。

完成环境配置后，即可开始调用API执行网络搜索并获取实时信息。

使用 Chat Completion API

聊天完成 API 可轻松将网络搜索功能集成至您的 AI 模型。首先创建客户端实例，然后使用chat.completions.create方法与模型交互。指定支持网络搜索的模型（如gpt-4o-mini-search-preview或gpt-4o-search-preview），并提交查询内容。

代码示例：

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": "美国众议院今天是否避免了政府停摆？"}])print(completion.choices[0].message.content)

本代码演示如何通过聊天完成API调用实现网络搜索功能。通过指定合适的模型和查询，可将实时信息直接集成至AI应用程序。

利用 Responses API

响应API引入了内置工具调用功能，简化了网络搜索的实现。使用responses.create方法，指定模型，通过web_search_preview参数定义网络搜索工具，并提供输入查询。

代码示例：

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)

本代码演示了如何使用 Responses API 进行支持网络搜索的 API 调用。该 API 简化了开发流程，助您更轻松构建复杂的 AI 应用。

注释与引文提取

聊天完成API和响应API均支持从搜索结果中提取注释和引用信息，这有助于验证模型信息的准确性与可靠性。通过注释参数，可获取与搜索结果关联的URL及其他元数据。

代码示例（聊天完成 API）：

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

代码示例（响应 API）：

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

这些代码示例展示了如何从两个API中提取注释，从而为用户提供信息来源。

了解定价结构

面向开发者的经济实惠方案

OpenAI 为其支持网络搜索的模型提供多种定价层级，为开发者项目提供经济实惠的选择。

gpt-4o-mini模型输入仅需每百万令牌 0.15 美元，输出为每百万令牌 0.60 美元，适用于众多应用场景。标准版gpt-4o-search-preview模型输入定价为每百万令牌 2.50 美元，输出则为每百万令牌 10.00 美元。

以下为定价概要：

这些定价选项让开发者能够根据预算和性能需求选择最匹配的模型。通过谨慎选择合适的模型，您可以在控制成本的同时，最大化OpenAI项目的价值。

优缺点

优点

实时数据访问提升准确性与相关性。

内置工具调用可简化开发流程。

注释和引用增强透明度。

提供经济高效的选项。

与现有OpenAI模型无缝集成。

缺点

高级模型输出成本较高。

依赖于OpenAI的API及服务可用性。

搜索结果可能存在偏见或不准确性。

对搜索过程的控制有限。

模型生成答案可能需要更长时间。

OpenAI网络搜索集成的核心功能

实时信息获取

实时信息访问能力是OpenAI网络搜索集成的核心功能。该特性确保AI模型始终基于最新数据运行，从而生成更精准、更相关的输出结果。通过减少对外部工具的依赖，开发者可构建更独立高效的AI解决方案。该集成提供直连网络的通道，使AI代理能基于最新可用数据回答问题、提供洞察并给出建议。

内置工具调用

响应API引入了内置的网络搜索和文件搜索工具调用功能，简化了这些功能在AI模型中的集成。该特性优化了开发流程，减少了定制代码的需求。内置工具调用以易用性和高效性为设计核心，使开发者能够专注于创新型AI解决方案的创建。

注释与引用

OpenAI的网页搜索集成包含注释与引用功能，开发者可据此验证模型信息的准确性与可靠性。该特性确保透明度并增强用户对AI输出的信任。通过提取注释信息，您可向用户提供信息来源，使其能够验证论点并深入探索上下文背景。

支持网络搜索的API实用场景

新闻聚合与报道

支持网络搜索的API可实时聚合多渠道新闻，使AI模型能提供跨主题的即时新闻报道、摘要及分析。实时信息获取能力确保新闻内容始终保持时效性与准确性。

市场分析与研究

这些API通过收集多网络源数据开展市场分析与研究，使AI模型能提供市场趋势洞察、竞争对手分析及投资机会建议。实时数据访问确保分析结果反映最新市场状况。

客户支持与协助

支持网络搜索的API能通过赋能AI模型使用最新信息解答客户疑问，从而提升客户支持与协助效率。这确保客户咨询获得精准高效的响应，同时还能提供个性化推荐并实时解决问题。

常见问题解答

什么是响应API？

响应API是OpenAI推出的全新基础API，融合了聊天补全API与助手API的优势特性。它简化了将内置工具调用（如网络搜索和文件搜索）集成到AI模型的过程，助力开发者更轻松高效地创建动态智能且信息丰富的AI应用。

聊天完成API中的网络搜索功能如何运作？

聊天完成API现已包含专为执行网络搜索设计的模型。当调用启用网络搜索功能的模型时，系统会自动根据查询内容进行网络搜索，并将结果整合到响应中。这确保AI模型始终基于最新信息运行。

注释和引文是什么？

注释和引文是与搜索结果关联的元数据，用于提供数据来源信息。通过提取注释，用户可访问信息源以验证主张并深入探索上下文。此功能确保透明度并增强对AI输出的信任。

相关问题

如何在 gpt-4o-mini-search-preview 和 gpt-4o-search-preview 之间选择？

选择 gpt-4o-mini-search-preview 还是 gpt-4o-search-preview 取决于您的预算和性能需求。gpt-4o-mini 模型更具成本效益，输入按百万令牌计费为 0.15 美元，输出按百万令牌计费为 0.60 美元。 gpt-4o-search-preview模型输入每百万令牌收费2.50美元，输出每百万令牌收费10.00美元。若您需要更强大的模型且能承担更高成本，gpt-4o-search-preview可能是更优选择。在平衡成本与合理输出质量方面，gpt-4o-mini-search-preview提供卓越价值。 请注意当前定价基于2025年费率，未来可能调整。

除视频中提及的模型外，能否使用其他模型实现这些技术？

可以。所演示的技术可应用于支持网络搜索功能或能集成外部搜索工具的其他模型。关键在于确保模型配置正确以访问和利用实时网络信息。通过调整展示的代码片段和技术，您可将网络搜索功能集成到各类AI模型中。