deepseek/deepseek-v3.2
प्रकाशन तिथि: 2025-12-01
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...
मूल्य निर्धारण
उपयोग के अनुसार भुगतान
कोई अग्रिम लागत नहीं, केवल उतना ही भुगतान करें जितना आप उपयोग करते हैं
मॉडल आज़माएं
API उपयोग
हमारे API के साथ एकीकृत करने के लिए निम्नलिखित कोड उदाहरणों का उपयोग करें:
import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-v3.2',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-v3.2',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}मॉडल परिचय
Deepseek deepseek-v3.2
deepseek deepseek-v3.2
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
| 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 |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.3 |
| Output | $0.4 |
How to Use
- Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
- 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
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",
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",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: deepseek/deepseek-v3.2
- Provider: Deepseek
जानकारी
समर्थित कार्यक्षमता
API एक्सेस गाइड
DeepSeek V3.2 API
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...
इनपुट
$0.26 /M
आउटपुट
$0.38 /M
कॉन्टेक्स्ट
164K
अधिकतम आउटपुट
66K
टूल उपयोग
समर्थित
WaveSpeedAI पर DeepSeek V3.2 आज़माएं
हमारे एकीकृत API के ज़रिए DeepSeek V3.2 तक पहुंचें — OpenAI-कम्पैटिबल, कोई कोल्ड स्टार्ट नहीं, पारदर्शी मूल्य निर्धारण।
DeepSeek V3.2 के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
API के ज़रिए DeepSeek V3.2 की लागत कितनी है?+
WaveSpeedAI पर मूल्य निर्धारण: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.26 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.38। प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच प्रोसेसिंग की बिलिंग अलग से होती है और लंबे, दोहराव वाले वर्कलोड पर प्रभावी लागत कम करती है।
DeepSeek V3.2 की कॉन्टेक्स्ट विंडो क्या है?+
DeepSeek V3.2 प्रति अनुरोध 66K टोकन तक के आउटपुट के साथ 164K टोकन तक के कॉन्टेक्स्ट को सपोर्ट करता है।
क्या DeepSeek V3.2 OpenAI-कम्पैटिबल है?+
WaveSpeedAI DeepSeek V3.2 को https://llm.wavespeed.ai/v1 पर OpenAI-कम्पैटिबल Chat Completions इंटरफ़ेस के ज़रिए उपलब्ध कराता है। अधिकांश OpenAI SDK क्लाइंट बेस URL और API कुंजी बदलकर काम करते हैं; वैकल्पिक फ़ील्ड चयनित मॉडल पर निर्भर करते हैं।
मैं DeepSeek V3.2 के साथ कैसे शुरू करूं?+
WaveSpeedAI में साइन इन करें, Access Keys में एक API कुंजी बनाएं, फिर ऊपर दिखाए गए मॉडल id के साथ https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions पर एक अनुरोध भेजें। उपलब्धता, क्षमताओं और मूल्य निर्धारण के लिए वर्तमान मॉडल कैटलॉग देखें।