Seedance 2.0 ลด 15% | สร้างใน Video Generator →
deepseek
deepseek/deepseek-v3.2-exp

deepseek/deepseek-v3.2-exp

วันที่เผยแพร่: 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...

ราคา

จ่ายตามการใช้งาน

ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้

อินพุต$0.27 / M Tokens
เอาต์พุต$0.41 / M Tokens

ลองใช้โมเดล

deepseek/deepseek-v3.2-exp
ออนไลน์
deepseek
สวัสดี! ฉันคือผู้ช่วย AI พร้อมช่วยคุณ ต้องการให้ช่วยอะไรไหม?

การใช้งาน API

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-exp",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

แนะนำโมเดล

Deepseek deepseek-v3.2-exp

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


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-exp


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-exp",
    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-exp",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: deepseek/deepseek-v3.2-exp
  • Provider: Deepseek

ข้อมูล

ผู้ให้บริการdeepseek
ประเภทllm

ฟังก์ชันที่รองรับ

อินพุต
ข้อความ
เอาต์พุต
ข้อความ
บริบท163,840
เอาต์พุตสูงสุด65,536
Vision-
Function Calling✓ รองรับ

คู่มือการเข้าถึง API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
Model IDdeepseek/deepseek-v3.2-exp

DeepSeek V3.2 Exp API

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...

อินพุต

$0.27 /M

เอาต์พุต

$0.41 /M

คอนเท็กซ์

164K

เอาต์พุตสูงสุด

66K

การใช้เครื่องมือ

รองรับ

ลองใช้ DeepSeek V3.2 Exp บน WaveSpeedAI

เข้าถึง DeepSeek V3.2 Exp ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.2 Exp API ราคาเท่าไหร่?+

ราคาบน WaveSpeedAI: $0.27 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $0.41 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ

DeepSeek V3.2 Exp มี context window เท่าใด?+

DeepSeek V3.2 Exp รองรับสูงสุด 164K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 66K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ

DeepSeek V3.2 Exp เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?+

ใช่ WaveSpeedAI ให้บริการ DeepSeek V3.2 Exp ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ชี้ OpenAI SDK ทางการมาที่ base URL นี้ด้วย API key ของ WaveSpeedAI — ไม่ต้องแก้ไขโค้ดอื่น

จะเริ่มใช้ DeepSeek V3.2 Exp ได้อย่างไร?+

ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ DeepSeek V3.2 Exp

LLM API ที่เกี่ยวข้อง