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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...

TextTools128KCache
InputGratis
OutputGratis
Kontext128K
Endpunkteopenai

Funktionen

ToolsCacheStrukturiertPrefill

Modalitäten

Eingabe
text
Ausgabe
text

Kurzstatistik

Kontextfenster128K
Max. Ausgabe7.2K
Moduschat
TokenizerDeepSeek
Quantisierungfp8

Leistung

Lade Leistungsdaten...

Unterstützte Parameter

ParameterImmerStandard
frequency_penalty-(nicht senden)
include_reasoning-
logit_bias--
max_tokens--
min_p--
presence_penalty-(nicht senden)
reasoning-
repetition_penalty-(nicht senden)
response_format--
seed--
stop--
structured_outputs--
temperature-1
tool_choice--
tools--
top_k-(nicht senden)
top_p-0.95
§ 01

Preise

Input-Preis$0.00 · 1M Tokens
Output-Preis$0.00 · 1M Tokens
Kontextfenster128K Tokens
Kompatible Endpunkteopenai
AnbieterDeepSeek
§ 02

deepseek-v3.2 aus deinem Code aufrufen

Richte jedes OpenAI-kompatible SDK auf UnoRouter aus und frage das Modell per Namen an. Ersetze YOUR_API_KEY durch einen echten Schlüssel aus deinem Dashboard.

bash
curl https://api.unorouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Melde dich an, um deinen API-Key automatisch einzutragen

§ 03

Häufige Fragen

Was kostet deepseek-v3.2 pro 1M Tokens?

Input kostet $0.00 pro 1M Tokens, Output $0.00 pro 1M Tokens. Abrechnung erfolgt pro Token, ohne Aufrundung auf Batch-Größen.

Wie greife ich per API auf deepseek-v3.2 zu?

Sende Anfragen an den UnoRouter-Endpunkt /v1/chat/completions mit model=deepseek-v3.2. Jede OpenAI-kompatible Client-Bibliothek funktioniert. Die Authentifizierung erfolgt über einen Standard-Bearer-Token.

Wie groß ist das Kontextfenster von deepseek-v3.2?

deepseek-v3.2 unterstützt ein Kontextfenster von 128K Tokens, aufgeteilt zwischen deinem Prompt und der Modellantwort.

§ 04

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