DeepSeek-V3.2

引入 DeepSeek Sparse Attention 的正式版, 首個將思考融入工具使用的模型, 同時支援思考模式與非思考模式。

模型 ID: deepseek-v3.2 · 類型: chat · 廠商: DeepSeek

可用端點: /v1/chat/completions · /v1/messages

定價

能力

• reasoning
• function_calling
• prompt_caching
• web_search
• thinking_toggle
• batch_api

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://api.router.ai/v1")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

常见问题

DeepSeek-V3.2 在 OpenCrow 上的價格是多少?

DeepSeek-V3.2 (`deepseek-v3.2`) 按用量計費, $0.3135/1M in · $0.9405/1M out (美元)。最新價格見 https://opencrow.ai/models/deepseek-v3.2。

怎麼通過 OpenCrow 呼叫 DeepSeek-V3.2?

向 https://api.router.ai/v1/v1/chat/completions 發請求, 帶請求頭 `Authorization: Bearer <你的 API Key>`, body 裡 `"model": "deepseek-v3.2"`。介面與 OpenAI 相容, 用任何 OpenAI SDK 只需把 base_url 改成 https://api.router.ai/v1, 其餘程式碼不用動。

DeepSeek-V3.2 支援哪些介面端點?

DeepSeek-V3.2 可通過以下端點呼叫: /v1/chat/completions; /v1/messages.

DeepSeek-V3.2 的上下文視窗有多大?

DeepSeek-V3.2 最多接受 98,304 個輸入 token, 最多返回 65,536 個輸出 token。超出輸入上限的請求會在到達模型前被拒絕。

DeepSeek-V3.2 支援哪些能力?

DeepSeek-V3.2 支援: function_calling, prompt_caching, reasoning, web_search, thinking_toggle, batch_api.

DeepSeek-V3.2 是哪家廠商的模型?

DeepSeek-V3.2 是 DeepSeek 的 chat 模型, 通過 OpenCrow 閘道器呼叫, 與其他所有模型共用同一個 API Key。

通過 OpenCrow 的 OpenAI 相容介面呼叫 (API Base: https://api.router.ai/v1). AI agent 可經 MCP (https://mcp.router.ai/mcp) 直接發現並呼叫本閘道器的全部模型, 無需人工整合.

API 文件 · 全部模型