Wer bei der Lead-Generierung und Personalisierung automatisiert Daten im Internet recherchieren möchte, stößt bei Anbietern wie OpenAI schnell auf spürbare Kosten. Eine deutlich preiswertere Alternative bietet die Suchfunktion von DeepSeek.

Kostenvergleich: DeepSeek Search vs. OpenAI

Die Websuche über DeepSeek ist erheblich günstiger als die Websuche von OpenAI:

DeepSeek Search: 0,75 US-Dollar pro 1.000 erfolgreiche Suchanfragen
OpenAI Web Search: 10,00 US-Dollar pro 1.000 Anfragen

Damit ist die Websuche bei DeepSeek rund 13-mal günstiger. Zusätzlich fallen bei beiden Lösungen noch Kosten für das Sprachmodell an, welches die Ergebnisse im Anschluss auswertet. Für einfache Aufgaben, wie das Formulieren kurzer Personalisierungssätze oder das Erkennen einer passenden Domain aus Suchtreffern, reichen sehr schlanke und kostengünstige Modelle vollkommen aus.

Wozu dient die Websuche im Workflow?

Wenn Kontakte beispielsweise aus Portalen wie Indeed exportiert werden, fehlen häufig wichtige Angaben wie die direkte Firmenwebsite. Liegt nur eine allgemeine E-Mail-Adresse vor oder fehlt die Domain ganz, kann über DeepSeek Search nach dem Unternehmensnamen gesucht werden. Das System liefert daraufhin passende Treffer und URLs, die anschließend ausgewertet werden können.

Einrichtung von DeepSeek in Make

Die Anbindung von DeepSeek lässt sich in Make über HTTP-Module umsetzen:

HTTP-Modul hinzufügen: Wähle in Make ein HTTP-Modul mit einer Anfrage-Aktion („Make a request“).
API-Key-Verbindung erstellen: Verwende den Authentifizierungstyp „API Key“. Vergib einen Verbindungsnamen und füge den API-Schlüssel ein. Wichtig dabei: Vor dem Schlüssel muss das Wort „Bearer “ (mit Leerzeichen) stehen.
Sicherheitsbeschränkung aktivieren: Schränke die Anfragen auf die offizielle DeepSeek-Service-URL (https://api.deepseek.com*) ein, damit der Schlüssel geschützt bleibt.
Anfrage konfigurieren: Verwende die Methode POST und rufe die URL https://api.deepseek.com/tools/search auf. Als Body-Typ wird JSON gewählt, in dem der Suchbegriff (Query) übergeben wird.

Ergebnisse mit einem KI-Modell analysieren

Nachdem DeepSeek die Suchergebnisse und Webseiten-Treffer zurückgegeben hat, werden diese an ein nachgeschaltetes KI-Modell übergeben. Das Modell prüft die Treffer zusammen mit der vorhandenen Unternehmensbeschreibung, filtert irrelevante Links heraus und bestimmt die korrekte Website sowie eine Einschätzung zur Treffsicherheit.

Zusätzlich bietet DeepSeek tageszeitabhängige Preisunterschiede mit Vergünstigungen zu Nebenzeiten, wodurch sich datenintensive Prozesse durch passendes Timing noch kosteneffizienter ausführen lassen.

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