deepseek/deepseek-v3.2
163,840 context · $0.26/M input tokens · $0.38/M output tokens
DeepSeek-V3.2 is a large language model designed to harmonize high computational efficiency with strong reasoning and agentic tool-use performance. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...
Paiement à l'usage
Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez
Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre 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",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)deepseek deepseek-v3.2
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Deepseek |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 163840 tokens |
| Max Output | 65536 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.3 |
| Output | $0.4 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-v3.2
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",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
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",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
deepseek/deepseek-v3.2
DeepSeek-V3.2 is a large language model designed to harmonize high computational efficiency with strong reasoning and agentic tool-use performance. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism...
Entrée
$0.26 /M
Sortie
$0.38 /M
Contexte
164K
Sortie max.
66K
Utilisation d'outils
Pris en charge
Accédez à DeepSeek V3.2 via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Ouvrir le PlaygroundTarification sur WaveSpeedAI : $0.26 par million de tokens d'entrée et $0.38 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.
DeepSeek V3.2 prend en charge jusqu'à 164K tokens de contexte et jusqu'à 66K tokens de sortie par requête.
Oui. WaveSpeedAI expose DeepSeek V3.2 via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.
Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer DeepSeek V3.2.