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...
Funktionen
Modalitäten
Kurzstatistik
Leistung
Unterstützte Parameter
| Parameter | Immer | Standard |
|---|---|---|
| frequency_penalty | (nicht senden) | |
| include_reasoning | - | |
| logit_bias | - | - |
| max_tokens | - | |
| min_p | - | - |
| presence_penalty | - | - |
| reasoning | - | |
| repetition_penalty | - | - |
| response_format | - | |
| seed | - | - |
| stop | - | - |
| structured_outputs | - | |
| temperature | 0.6 | |
| tool_choice | - | |
| tools | - | |
| top_k | - | |
| top_p | 0.95 |
Preise
| Input-Preis | $0.60 · 1M Tokens |
| Output-Preis | $0.90 · 1M Tokens |
| Kontextfenster | 131.1K Tokens |
| Kompatible Endpunkte | openai |
| Anbieter | DeepSeek |
deepseek-v3.2-exp 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.
curl https://api.unorouter.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v3.2-exp",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Häufige Fragen
Was kostet deepseek-v3.2-exp pro 1M Tokens?
Input kostet $0.60 pro 1M Tokens, Output $0.90 pro 1M Tokens. Abrechnung erfolgt pro Token, ohne Aufrundung auf Batch-Größen.
Wie greife ich per API auf deepseek-v3.2-exp zu?
Sende Anfragen an den UnoRouter-Endpunkt /v1/chat/completions mit model=deepseek-v3.2-exp. Jede OpenAI-kompatible Client-Bibliothek funktioniert. Die Authentifizierung erfolgt über einen Standard-Bearer-Token.
Wie groß ist das Kontextfenster von deepseek-v3.2-exp?
deepseek-v3.2-exp unterstützt ein Kontextfenster von 131.1K Tokens, aufgeteilt zwischen deinem Prompt und der Modellantwort.
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