DeepSeek Search API: 1,000 호출당 $0.75 대 Tavily의 $8. 숨겨진 함정은 이것이다

만약 연구 에이전트가 실행(run)당 웹 검색을 다섯 번, 페이지 가져오기(page fetch)를 세 번 수행한다면, 검색 비용이 모델 사용료보다 더 커질 수 있습니다. DeepSeek은 검색 API와 가져오기(fetch) API를 출시했으며, 둘 다 성공적인 요청 1,000건당 $0.75입니다. Tavily는 기본 검색에 1,000건당 $8을 청구하며 사용량 기반으로 과금하고, Brave는 $5, Google의 Gemini grounding은 $14를 청구합니다.

저는 DeepSeek의 검색 API 가격을 Tavily, Brave, Exa, SerpAPI 및 Google/Bing grounding 도구와 나란히 비교했고, 에이전트 10,000회 실행 시 각 서비스별 예상 비용을 계산한 후 문서를 읽었습니다. 이 가격은 실제입니다: DeepSeek에서는 $60이고 Tavily에서는 $448입니다. 세부 사항에는 5 QPS 계정 제한, 128자 검색어 제한, 그리고 중국 서버 위치가 포함되어 있습니다.

DeepSeek이 출시한 기능

DeepSeek의 Search & Fetch guide는 https://api.deepseek.com에서 두 개의 원시 JSON 엔드포인트를 설명합니다:

POST /v1/tools/search: DeepSeek 자체 검색 엔진의 구조화된 결과를 반환합니다.
POST /v1/tools/fetch: 하나의 URL을 받아 해당 페이지를 Markdown 형식으로 반환합니다.

이들은 일반적인 DeepSeek API 키 뒤에 숨겨진 단순 JSON API이므로, 어떤 모델에서 실행되는 에이전트에서도 호출할 수 있습니다. 검색 기능은 site:와 같은 연산자 외에도 1부터 50까지의 count를 허용합니다. 각 결과는 약 100~~200자의 snippet, (모델이 읽도록 의도된) 약 600~~800자의 summary, 선택적 전체 content, 0에서 3 사이의 rerank_score, 그리고 0에서 4 사이의 authority 점수를 가집니다.

문서에 따른 가격:

API	가격
Search	성공적인 요청 1,000건당 $0.75
Fetch	성공적인 요청 1,000건당 $0.75

count는 가격에 영향을 미치지 않습니다. 결과 50개를 요청하는 비용은 1개를 요청하는 비용과 동일합니다. 반면 Exa는 10개를 초과하는 결과 1,000개당 추가로 $1을 청구합니다.

DeepSeek vs Tavily vs Brave vs Exa: 검색 1,000건당 가격

아래의 모든 수치는 이번 주 기준 제공업체의 자체 가격 페이지에서 가져온 것입니다.

제공업체	1,000회 검색당 가격	페이지 가져오기/추출	무료 등급	게시 속도 제한
DeepSeek	$0.75	1,000회당 $0.75	명시되지 않음	검색 5 QPS, 가져오기 5 QPS
...
Tavily의 월간 플랜을 이용하면 $500 Growth 플랜에서 크레딧당 비용이 $0.005로 낮아지며, 이는 기본 검색 1,000회당 $5에 해당합니다. 여전히 DeepSeek보다 거의 7배 비쌉니다.

10,000개 에이전트 실행에 대한 계산

일반적인 리서치-에이전트 실행을 가정해 봅시다: 검색 5회 및 페이지 가져오기 3회. 10,000번의 실행은 검색 50,000회와 가져오기 30,000회를 의미합니다. 무료 등급은 실질적인 차이가 없다면 무시할 수 있습니다.

스택	계산 방식	비용
DeepSeek 검색 + 가져오기	80,000 × $0.75/1k	$60
...
DeepSeek은 가장 저렴한 Exa 설정의 약 4분의 1 수준이며, Tavily 기본 플랜 대비로는 7분의 1에서 8분의 1 사이이고, Google 및 Bing 접지(grounding) 도구보다는 10분의 1 미만입니다. 가격만 놓고 보면 근접하지 않습니다. 문제는 문서에 있습니다.

함정: 5 QPS, 128자 쿼리, 중국 서버

계정당 5 QPS

검색과 가져오기는 계정 수준에서 별도로 제한되며, 더 많은 API 키를 추가해도 상한선이 높아지지 않습니다. 가져오기(Fetch) 역시 도메인별 QPS 제한이 있습니다. 초당 5회 요청은 쉬지 않고 최대 속도로 실행할 경우 하루에 432,000회에 달하므로 배치 파이프라인에는 충분합니다. 50명의 사용자가 동시에 심층 리서치 작업을 시작하는 제품이라면 몇 초 만에 429 에러를 만나게 될 것입니다. Brave는 50 QPS를 허용하고 Bing 접지(grounding)는 150 TPS를 허용합니다.

청구 가능한 요청의 기준

호출이 HTTP 200을 반환하고 검색의 경우 비어있지 않은 results 배열이나 가져오기(fetch)의 페이지 콘텐츠를 생성할 때만 비용이 청구됩니다. 빈 결과, 시간 초과, 실패한 가져오기(예: 보안 정책에 의해 차단된 경우 403, 사용 가능한 콘텐츠가 없는 경우 404)는 무료입니다. 공정한 조건이지만, '비어있지 않다'는 것이 여전히 관련 없는 검색 결과를 열 개 의미할 수 있으며, 이 또한 성공으로 간주됩니다. 아무것도 컨텍스트 창에 도달하기 전에 rerank_score(문서에서 1.5 이상을 고품질로 언급)를 사용하여 필터링하세요.

128자 쿼리 제한

query와 ori_question 모두 128 유니코드 문자로 제한됩니다. 에이전트는 길고 장황한 검색 쿼리를 작성하는 경향이 있으므로, 호출하기 전에 이를 자르거나 다시 작성하거나, 아니면 400번대 오류를 예상해야 합니다.

귀하의 쿼리는 중국 서버로 전송됩니다

검색 가이드에는 언급되어 있지 않습니다. DeepSeek의 개인정보 보호정책에 따르면 서버가 중화인민공화국에 위치해 있습니다. 에이전트가 보내는 모든 쿼리와 가져오는 모든 URL은 그곳으로 전송됩니다. 취미용 에이전트에게는 아마 괜찮을 것입니다. 하지만 고객을 대신하여 검색하는 것이라면, 전환하기 전에 컴플라이언스 담당자에게 문의하세요. 비교하자면 Brave는 Enterprise 플랜에서 데이터 보존을 전혀 하지 않습니다.

2026년 11월 1일까지 무료

DeepSeek Harness, Claude Code 또는 Codex를 통해 이루어진 호출은 현재 무료입니다. 해당 서비스에 대한 요청별 청구는 2026년 11월 1일 오전 0시(베이징 시간)부터 시작됩니다. 만약 이들 중 하나를 통해 사용했고 청구서에 $0가 표시된다면, 그 이유가 바로 그것입니다.

Hacker News에서 논쟁하는 것: 품질과 스크래핑

Hacker News 토론에서 댓글 작성자들은 대안들(Ceramic을 1,000건당 약 $0.25로 언급하며, SerpAPI, Mojeek, LinkUp, Kagi 등)을 나열한 후 두 가지 더 어려운 질문으로 넘어갔습니다.

첫 번째는 품질입니다. 한 댓글 작성자가 LLM 기반 평가를 진행한 테스트에서 Exa와 Tavily가 상위권을 차지했고, 자신들이 구축한 SearXNG 인스턴스는 하위권에 머물렀습니다. 스레드 참여자 누구도 DeepSeek의 엔진을 이들과 비교하여 테스트하지 않았으며, 더 나쁜 결과를 반환하는 저렴한 검색은 절약되는 토큰보다 더 많은 비용(토큰 및 재시도)을 발생시킬 수 있습니다.

두 번째는 데이터 가져오기 윤리 문제입니다. 누군가 Cloudflare의 체크박스나 Anubis 뒤에 있는 페이지를 가져올 때 무슨 일이 발생하는지 질문했고, 스레드는 에이전트가 사용자 대신 페이지를 가져오는 것이 크롤러인지 아닌지에 대한 일반적인 논쟁으로 흘러갔습니다. 또 다른 댓글 작성자는 429/503 오류에 대한 '예의 바른 백오프(courtesy backoff)'는 사이트가 이미 문제가 생긴 후에야 작동한다고 지적했습니다: "오류를 받는 시점에는 이미 사이트를 다운시킨 상태입니다." 만약 귀하의 제품이 제3자 페이지 가져오기에 의존한다면, 이 논쟁은 결국 귀하에게 닿을 것입니다.

Python에서 DeepSeek 검색 API 호출하기

이는 rerank_score 필터와 429에 대한 기본적인 재시도를 포함하여 DeepSeek의 문서에 명시된 요청 형태를 따릅니다. 문서는 이 API들이 읽기 전용(read-only)이므로 안전하다고 말합니다.

import os
import time
import requests
...

이 코드를 에이전트가 이미 사용하고 있는 검색 도구 인터페이스 뒤에 교체하세요. 일주일 동안 실행당 비용을 기록하고 그 전후를 비교하며, 동일한 프롬프트로 답변 품질을 비교해 보세요. 다른 사람의 벤치마크는 귀하 자신의 쿼리에 대해서는 많은 것을 알려주지 못할 것입니다.

Tavily나 Exa에서 DeepSeek으로 전환해야 할까?

배치 작업(batch jobs), 평가(evals), 내부 연구용 에이전트, 그리고 동시성이 낮은 모든 경우에 대해 현재 제가 가장 먼저 시도해 볼 기본값은 DeepSeek입니다. 10,000회 실행당 $60로, 검색을 제한할 필요가 없을 만큼 저렴합니다.

하지만 고객 대면 제품(customer-facing products)의 경우에는 보류하는 것이 좋겠습니다. QPS 5는 빠듯하며, PRC 데이터 거주지 문제는 컴플라이언스 부서의 승인이 필요하고, 아직 Exa나 Tavily와 비교한 품질 비교를 본 적이 없습니다. 저는 Brave나 Exa를 유지하면서 DeepSeek을 더 저렴한 대체재로 사용하다가 누군가 제대로 벤치마크할 때까지 기다릴 것입니다.

현재 에이전트들은 어떤 검색 API를 사용하고 있으며, 매달 얼마의 비용이 발생하고 있나요? 만약 Tavily나 Exa에서 더 저렴한 것으로 전환했다면, 품질은 유지되었나요?

출처 (Sources)

DeepSeek Search & Fetch 가이드: https://api-docs.deepseek.com/guides/search/
DeepSeek 개인정보 보호정책: https://cdn.deepseek.com/policies/en-US/deepseek-privacy-policy.html
Hacker News 토론: https://news.ycombinator.com/item?id=50138531
Tavily 크레딧 및 가격 책정: https://docs.tavily.com/documentation/api-credits
Brave Search API: https://brave.com/search/api/
Exa 가격 책정: https://exa.ai/pricing
SerpAPI 가격 책정: https://serpapi.com/pricing
Gemini API 가격 책정 (접지): https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
Bing을 사용한 접지(Grounding) 가격 책정: https://www.microsoft.com/en-us/bing/apis/grounding-pricing