deepseek/deepseek-v3.2-exp
リリース日: 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...
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以下のコード例を使用して API と連携してください:
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)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
| 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-exp
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 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!"}]
}'
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...
入力
$0.27 /M
出力
$0.41 /M
コンテキスト
164K
最大出力
66K
ツール利用
対応
統合APIを通じてDeepSeek V3.2 Expにアクセス — OpenAI互換、コールドスタートなし、透明な料金。
WaveSpeedAI の料金: 入力 100 万トークンあたり $0.27、出力 100 万トークンあたり $0.41。プロンプトキャッシュとバッチ処理は別途料金で、長く反復的なワークロードでは実効コストを下げられます。
DeepSeek V3.2 Exp はリクエストあたり最大 164K のコンテキストトークンと最大 66K の出力トークンをサポートします。
はい。WaveSpeedAI は OpenAI 互換エンドポイント https://llm.wavespeed.ai/v1 で DeepSeek V3.2 Exp を提供します。公式 OpenAI SDK のベース URL をこちらに変更し WaveSpeedAI の API キーを設定するだけで利用可能です。
WaveSpeedAI にサインインし、Access Keys で API キーを作成して、上に表示されているモデル ID を指定して https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions にリクエストを送信してください。新規アカウントには DeepSeek V3.2 Exp を試用できる無料クレジットが付与されます。