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...
จ่ายตามการใช้งาน
ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้
ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:
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)deepseek deepseek-v3.2
| 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
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 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!"}]
}'
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...
อินพุต
$0.26 /M
เอาต์พุต
$0.38 /M
คอนเท็กซ์
164K
เอาต์พุตสูงสุด
66K
การใช้เครื่องมือ
รองรับ
เข้าถึง DeepSeek V3.2 ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส
เปิด Playgroundราคาบน WaveSpeedAI: $0.26 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $0.38 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ
DeepSeek V3.2 รองรับสูงสุด 164K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 66K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ
ใช่ WaveSpeedAI ให้บริการ DeepSeek V3.2 ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ชี้ OpenAI SDK ทางการมาที่ base URL นี้ด้วย API key ของ WaveSpeedAI — ไม่ต้องแก้ไขโค้ดอื่น
ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ DeepSeek V3.2