DeepSeek puede ayudarte a investigar mejor si lo usas para ordenar el trabajo: transformar un tema impreciso en preguntas, palabras clave, afirmaciones verificables y tipos de fuentes que conviene abrir. La verificación, sin embargo, no termina en la respuesta del modelo. Termina cuando contrastas cada dato con una fuente original o suficientemente fiable.
La página oficial de DeepSeek da acceso a DeepSeek Chat, a la app y a la Open Platform/API [9]. Su documentación técnica indica que la API usa un formato compatible con OpenAI y que el
base_url oficial es https://api.deepseek.com; también puede usarse https://api.deepseek.com/v1 para compatibilidad con el ecosistema OpenAI.[10]
El punto clave para no confundirse: las condiciones de uso de DeepSeek describen las respuestas del modelo como «Outputs» calculados e inferidos a partir de «Inputs», incluyendo texto, tablas y código.[3] Por eso, para artículos, informes, presentaciones o decisiones importantes, conviene tratar DeepSeek como una herramienta de lectura, organización y planificación de la verificación, no como una fuente de verdad por sí sola.
Elige el canal adecuado: web, app o API
| Necesidad | Opción recomendada | Cuándo usarla |
|---|---|---|
| Preguntar, resumir, traducir, redactar borradores | DeepSeek Chat en la web | Cuando quieres trabajar rápido desde el navegador; la página oficial enlaza a DeepSeek Chat.[ |
| Usarlo desde el móvil | DeepSeek App | Cuando prefieres consultar o revisar información desde un dispositivo móvil; la página oficial incluye la opción Get DeepSeek App.[ |
| Integrarlo en un producto o flujo interno | DeepSeek Open Platform/API | Cuando necesitas llamar al modelo desde código; la documentación describe una API compatible con OpenAI y el base_url oficial.[ |
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.[9][
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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:
- Define el alcance. Indica el tema, idioma, periodo, país o región, tipo de dato que buscas y formato de salida.
- Pide que separe afirmaciones verificables. Cada afirmación debería tener sujeto, acción, fecha o periodo, lugar, cifra o cita si aparece.
- 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.
- 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.
- 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.[
10]
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.[10]
DeepSeek también cuenta con documentación de autenticación [1] y una página para crear respuestas de chat mediante la API.[
2] 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[0].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.[1][
2][
10]
¿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.[10] También describe
deepseek-chat como modo sin razonamiento profundo y deepseek-reasoner como modo de razonamiento.[10]
Una regla práctica:
- Usa
deepseek-chatpara resúmenes rápidos, clasificación de contenido, borradores, traducción o checklists sencillas. - Usa
deepseek-reasonercuando 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.[
10]
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.[3]
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.[3] 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.[
7] 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.[
7]
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?[
10]
- ¿Los datos enviados a DeepSeek son compatibles con las condiciones, la política interna y las obligaciones con usuarios finales?[
3][
7]
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 [9], mientras que un equipo técnico puede integrarlo mediante la API compatible con OpenAI.[
10] Para cualquier contenido de alta fiabilidad, convierte cada respuesta en afirmaciones verificables antes de publicarla.
