deepseek/deepseek-v3.2
Data de lançamento: 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...
Preços
Pagamento por uso
Sem custo inicial, pague apenas pelo que usar
Experimentar o modelo
Uso da API
Use os exemplos de código abaixo para integrar com nossa 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)Introdução do modelo
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
Funcionalidades suportadas
Guia de acesso à API
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...
Entrada
$0.26 /M
Saída
$0.38 /M
Contexto
164K
Saída máx.
66K
Uso de ferramentas
Suportado
Experimente DeepSeek V3.2 no WaveSpeedAI
Acesse DeepSeek V3.2 através da nossa API unificada — compatível com OpenAI, sem inicializações a frio, preços transparentes.
Perguntas frequentes sobre DeepSeek V3.2
Quanto custa DeepSeek V3.2 via API?+
Preços no WaveSpeedAI: $0.26 por milhão de tokens de entrada e $0.38 por milhão de tokens de saída. Prompt caching e batch processing são cobrados separadamente e reduzem o custo efetivo em cargas longas e repetitivas.
Qual é a janela de contexto do DeepSeek V3.2?+
DeepSeek V3.2 suporta até 164K tokens de contexto e até 66K tokens de saída por requisição.
DeepSeek V3.2 é compatível com OpenAI?+
Sim. O WaveSpeedAI expõe o DeepSeek V3.2 através de um endpoint compatível com OpenAI em https://llm.wavespeed.ai/v1. Aponte o SDK oficial da OpenAI para esta base URL com sua chave API do WaveSpeedAI — sem outras alterações no código.
Como começo a usar o DeepSeek V3.2?+
Entre no WaveSpeedAI, crie uma chave API em Access Keys, então envie uma requisição para https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions com o model id mostrado acima. Contas novas recebem créditos grátis para avaliar o DeepSeek V3.2.