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deepseek
deepseek/deepseek-v3.2-exp

deepseek/deepseek-v3.2-exp

Fecha de lanzamiento: 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...

Precios

Pago por uso

Sin costos iniciales, paga solo por lo que uses

Entrada$0.27 / M Tokens
Salida$0.41 / M Tokens

Probar el modelo

deepseek/deepseek-v3.2-exp
En línea
deepseek
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Uso de API

Usa los siguientes ejemplos de código para integrar con nuestra 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)

Introducción del modelo

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

Información

Proveedordeepseek
Tipollm

Funcionalidades compatibles

Entrada
Texto
Salida
Texto
Contexto163,840
Salida máxima65,536
Visión-
Function Calling✓ Compatible

Guía de acceso a la API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID del modelodeepseek/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...

Entrada

$0.27 /M

Salida

$0.41 /M

Contexto

164K

Salida máx.

66K

Uso de herramientas

Compatible

Prueba DeepSeek V3.2 Exp en WaveSpeedAI

Accede a DeepSeek V3.2 Exp mediante nuestra API unificada — compatible con OpenAI, sin arranques en frío, precios transparentes.

Preguntas frecuentes sobre DeepSeek V3.2 Exp

¿Cuánto cuesta DeepSeek V3.2 Exp a través de la API?+

Precios en WaveSpeedAI: $0.27 por millón de tokens de entrada y $0.41 por millón de tokens de salida. El prompt caching y el procesamiento por lotes se facturan por separado y reducen el coste efectivo en cargas largas y repetitivas.

¿Cuál es la ventana de contexto de DeepSeek V3.2 Exp?+

DeepSeek V3.2 Exp admite hasta 164K tokens de contexto y hasta 66K tokens de salida por solicitud.

¿Es DeepSeek V3.2 Exp compatible con OpenAI?+

Sí. WaveSpeedAI expone DeepSeek V3.2 Exp a través de un endpoint compatible con OpenAI en https://llm.wavespeed.ai/v1. Apunta el SDK oficial de OpenAI a esta base URL con tu clave API de WaveSpeedAI — sin más cambios de código.

¿Cómo empiezo con DeepSeek V3.2 Exp?+

Inicia sesión en WaveSpeedAI, crea una clave API en Access Keys y envía una solicitud a https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions con el id de modelo mostrado arriba. Las cuentas nuevas reciben créditos gratuitos para evaluar DeepSeek V3.2 Exp antes de pagar por token.

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