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...
Capacidades
Modalidades
Estadísticas rápidas
Rendimiento
Parámetros compatibles
| Parámetro | Siempre | Predeterminado |
|---|---|---|
| frequency_penalty | (no enviar) | |
| 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 |
Precios
| Precio de entrada | $0.60 · 1M tokens |
| Precio de salida | $0.90 · 1M tokens |
| Ventana de contexto | 131.1K tokens |
| Endpoints compatibles | openai |
| Proveedor | DeepSeek |
Llamar a deepseek-v3.2-exp desde tu código
Apunta cualquier SDK compatible con OpenAI a UnoRouter y solicita el modelo por nombre. Reemplaza YOUR_API_KEY con una clave real de tu panel.
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!"}]
}'Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta deepseek-v3.2-exp por 1M tokens?
La entrada se cobra a $0.60 por 1M tokens, la salida a $0.90 por 1M tokens. La facturación es por token, sin redondeo a tamaños de lote.
¿Cómo accedo a deepseek-v3.2-exp vía API?
Envía solicitudes al endpoint /v1/chat/completions de UnoRouter con model=deepseek-v3.2-exp. Cualquier biblioteca cliente compatible con OpenAI funciona. La autenticación usa un token Bearer estándar.
¿Cuál es la ventana de contexto de deepseek-v3.2-exp?
deepseek-v3.2-exp soporta una ventana de contexto de 131.1K tokens, compartida entre tu prompt y la respuesta del modelo.
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