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deepseek
deepseek/deepseek-v3.2-exp

deepseek/deepseek-v3.2-exp

Veröffentlichungsdatum: 2025-09-29

163,840 context · $0.27/M input tokens · $0.41/M output tokens

DeepSeek-V3.2-Exp is an experimental large language model released by DeepSeek as an intermediate step between V3.1 and future architectures. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...

Preise

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Eingabe$0.27 / M Tokens
Ausgabe$0.41 / M Tokens

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deepseek/deepseek-v3.2-exp
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deepseek
Hallo! Ich bin ein hilfreicher KI-Assistent. Womit kann ich helfen?

API-Nutzung

Verwenden Sie die folgenden Codebeispiele zur Integration mit unserer API:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v3.2-exp",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Modelleinführung

Deepseek deepseek-v3.2-exp

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3.2-Exp is an experimental large language model released by DeepSeek as an intermediate step between V3.1 and future architectures. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism designed to improve training and inference efficiency in long-context scenarios while maintaining output quality. Users can control the reasoning behaviour with the reasoning enabled boolean. Learn more in our docs

The model was trained under conditions aligned with V3.1-Terminus to enable direct comparison. Benchmarking shows performance roughly on par with V3.1 across reasoning, coding, and agentic tool-use tasks, with minor tradeoffs and gains depending on the domain. This release focuses on validating architectural optimizations for extended context lengths rather than advancing raw task accuracy, making it primarily a research-oriented model for exploring e


Why It Looks Great

  • Large Language Model architecture for efficient processing
  • 163840 context window for long document handling
  • Competitive pricing at $0.3/$0.4 per million tokens

Key Features

  • Context Window: 163840 tokens
  • Max Output: 65536 tokens
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported

Specifications

SpecificationValue
ProviderDeepseek
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window163840 tokens
Max Output65536 tokens
InputText
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.3
Output$0.4

How to Use

  1. Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
  2. Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-v3.2-exp


API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v3.2-exp",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v3.2-exp",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: deepseek/deepseek-v3.2-exp
  • Provider: Deepseek

Info

Anbieterdeepseek
Typllm

Unterstützte Funktionen

Eingabe
Text
Ausgabe
Text
Kontext163,840
Max. Ausgabe65,536
Vision-
Function Calling✓ Unterstützt

API-Zugriffsanleitung

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API-Endpunktchat/completions
Modell-IDdeepseek/deepseek-v3.2-exp

DeepSeek V3.2 Exp API

deepseek/deepseek-v3.2-exp

DeepSeek-V3.2-Exp is an experimental large language model released by DeepSeek as an intermediate step between V3.1 and future architectures. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...

Eingabe

$0.27 /M

Ausgabe

$0.41 /M

Kontext

164K

Max. Ausgabe

66K

Tool-Nutzung

Unterstützt

DeepSeek V3.2 Exp auf WaveSpeedAI testen

Zugriff auf DeepSeek V3.2 Exp über unsere einheitliche API — OpenAI-kompatibel, keine Kaltstarts, transparente Preise.

Häufige Fragen zu DeepSeek V3.2 Exp

Wie viel kostet die DeepSeek V3.2 Exp-API?+

Preise auf WaveSpeedAI: $0.27 pro Million Input-Tokens und $0.41 pro Million Output-Tokens. Prompt-Caching und Batch-Verarbeitung werden separat berechnet und reduzieren die effektiven Kosten bei langen, sich wiederholenden Workloads.

Wie groß ist das Kontextfenster von DeepSeek V3.2 Exp?+

DeepSeek V3.2 Exp unterstützt bis zu 164K Kontext-Tokens und bis zu 66K Output-Tokens pro Anfrage.

Ist DeepSeek V3.2 Exp OpenAI-kompatibel?+

Ja. WaveSpeedAI stellt DeepSeek V3.2 Exp über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt unter https://llm.wavespeed.ai/v1 bereit. Richten Sie das offizielle OpenAI SDK mit Ihrem WaveSpeedAI-API-Schlüssel auf diese Base-URL — keine weiteren Codeänderungen erforderlich.

Wie starte ich mit DeepSeek V3.2 Exp?+

Bei WaveSpeedAI anmelden, in Access Keys einen API-Schlüssel erstellen und eine Anfrage an https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions mit der oben angezeigten Model-ID senden. Neue Konten erhalten kostenlose Credits, um DeepSeek V3.2 Exp zu testen.

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