DeepSeek V3.2 | Efficient Reasoning LLM API

Name: DeepSeek V3.2 API
Brand: deepseek
Price: 0.26 USD
Availability: InStock

deepseek/deepseek-v3.2

Data di rilascio: 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...

Prezzi

Pay-per-use

Nessun costo iniziale, paga solo per ciò che usi

Input$0.26 / M Tokens

Output$0.38 / M Tokens

Cache Read$0.03 / M Tokens

Prova il modello

deepseek/deepseek-v3.2

Online

Ciao! Sono un assistente IA utile. Come posso aiutarti?

Pronto a usare questo modello in un coding agent locale?Setup agent

Utilizzo API

Usa i seguenti esempi di codice per integrare la nostra API:

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;
}

Introduzione al modello

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

Info

Providerdeepseek

Tipollm

Funzionalità supportate

Input

Testo

Output

Testo

Contesto163,840

Output massimo65,536

Vision-

Function Calling✓ Supportato

Guida all'accesso API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API Endpointchat/completions

ID modellodeepseek/deepseek-v3.2

Domande frequenti su DeepSeek V3.2

Quanto costa DeepSeek V3.2 via API?+

Prezzi su WaveSpeedAI: $0.26 per milione di token in input e $0.38 per milione di token in output. Prompt caching e batch processing sono fatturati separatamente e riducono il costo effettivo su carichi lunghi e ripetitivi.

Qual è la context window di DeepSeek V3.2?+

DeepSeek V3.2 supporta fino a 164K token di contesto e fino a 66K token di output per richiesta.

DeepSeek V3.2 è compatibile con OpenAI?+

WaveSpeedAI espone DeepSeek V3.2 su https://llm.wavespeed.ai/v1 tramite l’interfaccia Chat Completions compatibile con OpenAI. Per la maggior parte dei client OpenAI SDK basta cambiare base URL e API key; i campi opzionali dipendono dal modello.

Come si inizia con DeepSeek V3.2?+

Accedi a WaveSpeedAI, crea una API key in Access Keys e invia una richiesta a https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions con il model id mostrato sopra. Consulta il catalogo attuale per disponibilità, funzionalità e prezzi.