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deepseek
deepseek/deepseek-v3.2

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...

Preços

Pagamento por uso

Sem custo inicial, pague apenas pelo que usar

Entrada$0.26 / M Tokens
Saída$0.38 / M Tokens

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

SpecificationValue
ProviderDeepseek
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window163840 tokens
Max Output65536 tokens
InputText
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.3
Output$0.4

How to Use

  1. Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
  2. 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

Provedordeepseek
Tipollm

Funcionalidades suportadas

Entrada
Texto
Saída
Texto
Contexto163,840
Saída máx.65,536
Vision-
Function Calling✓ Suportado

Guia de acesso à API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID do modelodeepseek/deepseek-v3.2

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.

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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.

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