Cómo usar DeepSeek para buscar y verificar información

Elige el canal adecuado: web, app o API

Si tu objetivo es verificar información, empieza por la web o la app para probar el método y los prompts. Cuando el proceso esté claro —por ejemplo, convertir automáticamente un texto en una lista de afirmaciones que deben comprobarse— puedes pasarlo a la API e integrarlo en una herramienta interna o en una cadena de procesamiento documental.

Un método práctico para verificar información con DeepSeek

La idea es simple: deja que DeepSeek haga el trabajo de lectura, clasificación y estructuración; reserva para ti la decisión final sobre si una afirmación queda verificada. Un flujo útil puede ser este:

1. Define el alcance. Indica el tema, idioma, periodo, país o región, tipo de dato que buscas y formato de salida.
2. Pide que separe afirmaciones verificables. Cada afirmación debería tener sujeto, acción, fecha o periodo, lugar, cifra o cita si aparece.
3. Solicita tipos de fuentes para contrastar. Por ejemplo: documentos oficiales, informes originales, textos legales, bases de datos publicadas, comunicados de la organización implicada o artículos periodísticos que enlacen a fuentes primarias.
4. Abre las fuentes antes de concluir. No cites la respuesta del modelo como prueba. Usa solo la información que hayas podido contrastar con fuentes que hayas leído directamente.
5. Registra canal y modelo cuando necesites reproducibilidad. La documentación indica que la versión de la API difiere de la versión APP/WEB; si comparas resultados o necesitas auditoría, anota si usaste web, app o API.

Prompt de partida:

Necesito buscar y verificar información sobre: [tema].
Divide el asunto en afirmaciones que puedan comprobarse.
Para cada afirmación, indica: qué dato hay que verificar, qué tipo de fuente debería abrir, palabras clave de búsqueda sugeridas y qué riesgo hay si dependo solo del razonamiento de una IA.

Prompts listos para buscar fuentes y revisar afirmaciones

Cuanto más estructurada sea la petición, más fácil será comprobar la respuesta. En lugar de preguntar «¿esto es verdad?», pide una tabla, una checklist o una lista de fuentes prioritarias.

1. Crear consultas de búsqueda

Crea 10 consultas de búsqueda para verificar este tema: [tema].
Divídelas en grupos: fuentes oficiales, informes o datos originales, prensa, y críticas o puntos de vista contrarios.
Para cada consulta, explica qué tipo de resultado debería abrir primero.

2. Extraer afirmaciones de un texto

Lee el siguiente fragmento y enumera las afirmaciones factuales que podrían ser verdaderas o falsas.
Para cada una, indica: quién, qué hizo, cuándo, cifra o cita relacionada, y qué tipo de fuente debo consultar antes de publicarlo.

3. Comparar dos fuentes

Voy a pegar dos fragmentos de fuentes distintas.
Señala: coincidencias, contradicciones, información sin fecha, frases que son interpretación y frases que necesitan comprobarse con una fuente original.

4. Convertir el resultado en checklist editorial

Convierte las afirmaciones anteriores en una checklist con estas columnas:
Afirmación | Fuente que debo abrir | Estado de verificación | Riesgo | Nota editorial.
No concluyas verdadero/falso si todavía no hay una fuente directa.

Uso de la API de DeepSeek en flujos automatizados

Si quieres incorporar DeepSeek a un chatbot, una web, una herramienta interna o un sistema de análisis de documentos, lo apropiado es usar la Open Platform/API en lugar de copiar y pegar manualmente. La documentación de DeepSeek señala que la API es compatible con el formato de OpenAI; puedes usar el SDK de OpenAI o software compatible con la API de OpenAI cambiando la configuración, con base_url en https://api.deepseek.com o https://api.deepseek.com/v1.

DeepSeek también cuenta con documentación de autenticación y una página para crear respuestas de chat mediante la API. Un esquema básico en Python sería:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key='DEEPSEEK_API_KEY',
    base_url='https://api.deepseek.com'
)

response = client.chat.completions.create(
    model='deepseek-chat',
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'Ayudas a separar un texto en afirmaciones que deben verificarse.'},
        {'role': 'user', 'content': 'Extrae afirmaciones, tipos de fuente para contrastar y riesgos de verificación de este texto: ...'}
    ]
)

print(response.choices.message.content)

Toma este código solo como punto de partida. Antes de llevarlo a producción, revisa en la documentación oficial los detalles de autenticación, parámetros, modelos y endpoints vigentes.

¿Cuándo usar deepseek-chat y cuándo deepseek-reasoner?

La documentación de la API indica que deepseek-chat y deepseek-reasoner corresponden a DeepSeek-V3.2, tienen un límite de contexto de 128K y difieren de la versión APP/WEB. También describe deepseek-chat como modo sin razonamiento profundo y deepseek-reasoner como modo de razonamiento.

Una regla práctica:

• Usa deepseek-chat para resúmenes rápidos, clasificación de contenido, borradores, traducción o checklists sencillas.
• Usa deepseek-reasoner cuando necesites análisis en varios pasos, comparar argumentos o descomponer una cadena de razonamiento compleja.
• Registra el modelo en tus logs si el resultado debe ser reproducible o auditable, porque la documentación subraya que la API no es la misma versión que la app/web.

Datos, condiciones y cumplimiento

Si vas a usar DeepSeek para trabajo profesional, especialmente mediante API, revisa las condiciones del servicio y las políticas internas antes de enviar datos sensibles, información de clientes o documentos confidenciales. Las condiciones de uso llaman «Inputs» a los datos que introduce el usuario y «Outputs» al contenido que devuelve el modelo, incluyendo texto, tablas y código.

Esas condiciones también señalan que DeepSeek puede usar medios técnicos para revisar el comportamiento de uso con fines legales y de cumplimiento, incluidos mecanismos de filtrado de riesgos. En la Open Platform, las condiciones exigen que el usuario garantice que tanto él como sus usuarios finales cumplen las condiciones de uso de DeepSeek. Si integras DeepSeek en un producto con usuarios finales, revisa el recorrido de los datos, qué contenido se envía a la API y tus responsabilidades de cumplimiento antes de desplegarlo.

Checklist antes de publicar contenido apoyado en DeepSeek

Antes de usar la salida del modelo en un artículo, informe o documento público, comprueba:

• ¿Cada cifra, fecha, nombre propio y cita tiene una fuente directa?
• ¿Hay alguna frase que sea solo inferencia del modelo pero esté redactada como hecho?
• ¿La fuente de contraste es original, primaria o suficientemente adecuada para esa afirmación?
• ¿Has anotado si usaste DeepSeek web, app o API cuando el resultado necesita reproducirse?
• ¿Los datos enviados a DeepSeek son compatibles con las condiciones, la política interna y las obligaciones con usuarios finales?

Conclusión

La forma más útil de usar DeepSeek para buscar y verificar información es separar dos tareas: usar el modelo para acelerar la lectura, resumir, crear consultas y ordenar una checklist; usar fuentes abiertas y revisadas directamente para confirmar los hechos. Un usuario general puede empezar con DeepSeek Chat o la app desde la página oficial , mientras que un equipo técnico puede integrarlo mediante la API compatible con OpenAI. Para cualquier contenido de alta fiabilidad, convierte cada respuesta en afirmaciones verificables antes de publicarla.