deepseek/deepseek-v3.2
Ngày phát hành: 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...
Giá cả
Trả theo mức dùng
Không tốn phí trả trước, chỉ trả cho những gì bạn dùng
Dùng thử mô hình
Sử dụng API
Dùng các ví dụ mã sau để tích hợp với API của chúng tôi:
import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-v3.2',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-v3.2',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}Giới thiệu mô hình
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
Thông tin
Tính năng được hỗ trợ
Hướng dẫn truy cập 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...
Đầu Vào
$0.26 /M
Đầu Ra
$0.38 /M
Ngữ Cảnh
164K
Đầu Ra Tối Đa
66K
Sử Dụng Công Cụ
Được Hỗ Trợ
Thử DeepSeek V3.2 trên WaveSpeedAI
Truy cập DeepSeek V3.2 qua API hợp nhất của chúng tôi — tương thích OpenAI, không khởi động nguội, giá minh bạch.
Câu Hỏi Thường Gặp về DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 có giá bao nhiêu qua API?+
Giá trên WaveSpeedAI: $0.26 mỗi triệu token đầu vào và $0.38 mỗi triệu token đầu ra. Prompt caching và xử lý theo lô được tính riêng và giảm chi phí thực tế cho các khối lượng công việc dài, lặp lại.
Cửa sổ ngữ cảnh của DeepSeek V3.2 là gì?+
DeepSeek V3.2 hỗ trợ tối đa 164K token ngữ cảnh với tối đa 66K token đầu ra mỗi yêu cầu.
DeepSeek V3.2 có tương thích OpenAI không?+
WaveSpeedAI cung cấp DeepSeek V3.2 tại https://llm.wavespeed.ai/v1 qua giao diện Chat Completions tương thích OpenAI. Hầu hết các client OpenAI SDK hoạt động bằng cách đổi base URL và API key; các trường tùy chọn phụ thuộc vào mô hình được chọn.
Làm thế nào để bắt đầu với DeepSeek V3.2?+
Đăng nhập vào WaveSpeedAI, tạo một API key trong Access Keys, rồi gửi một yêu cầu đến https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions với model id hiển thị phía trên. Kiểm tra danh mục mô hình hiện tại để biết tính khả dụng, khả năng và giá cả.