Wir piloteten die DeepSeek V3.2 Exp API, um Sparse Attention an unseren eigenen Daten zu sehen, bevor wir uns festlegten.
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DeepSeek V3.2 Exp
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DeepSeek V3.2 Exp API — Die experimentelle Sparse-Attention-Vorschau
Die DeepSeek V3.2 Exp API liefert DeepSeek-V3.2-Exp, die experimentelle Ausgabe, in der DeepSeek Sparse Attention debütierte — eine Vorschau der Architektur der nächsten Generation zum gleichen niedrigen Preis.
DeepSeek-V3.2-Exp ist das experimentelle Modell, das DeepSeek Sparse Attention einführte, auf der V3.1-Terminus-Basis als Zwischenschritt zur Architektur der nächsten Generation gebaut. Die DeepSeek V3.2 Exp API lässt dich diese neue Attention früh an echten Workloads testen: Qualität nahe an V3.1-Terminus, mit stark gesenkten Langkontext-Kosten, und behält das hybride Design, mit dem du pro Anfrage Schritt für Schritt denken oder direkt antworten kannst. Es ist der Ort, um Sparse Attention zu validieren, bevor sie dein Standard wird.
Du rufst die DeepSeek V3.2 Exp API über RouterBase per OpenAI-chat-completions-Protokoll auf; setze das Modell auf deepseek-v3-2-exp, und dein Client bleibt unverändert. Die DeepSeek V3.2 Exp API berechnet $0.028 pro 1M Eingabe, $0.42 pro 1M Ausgabe und $0.028 für zwischengespeicherte Eingabe — 5% unter Liste, mit einem Schlüssel für den ganzen Katalog.
Was die DeepSeek V3.2 Exp API bietet
Wo Sparse Attention zuerst ausgeliefert wurde.
Experimentelle Vorschau
Die DeepSeek V3.2 Exp API ist die experimentelle Ausgabe, in der Sparse Attention debütierte — eine Vorschau der Architektur der nächsten Generation.
Sparse Attention, zuerst
DeepSeek Sparse Attention kam hier zuerst an, also senkt die DeepSeek V3.2 Exp API die Langkontext-Kosten stark.
Auf V3.1-Terminus gebaut
Von der V3.1-Terminus-Basis ausgehend, hält die DeepSeek V3.2 Exp API nahezu gleiche Qualität, während sie die neue Attention testet.
Hybrides Denken bleibt
Schritt für Schritt denken oder direkt antworten pro Anfrage; die DeepSeek V3.2 Exp API trägt beide Modi in einem Modell.
Gleicher niedriger Preis
Bei $0.028 Eingabe und $0.42 Ausgabe kostet die DeepSeek V3.2 Exp API gleich viel wie die stabile Linie — 5% unter Liste.
OpenAI-förmig
Ein chat-completions-Endpoint, ein RouterBase-Schlüssel — auf routerbase.com/v1 zeigen, Modell benennen, das DeepSeek-SDK weglassen.
Loslegen
Erster Aufruf der DeepSeek V3.2 Exp API in drei Schritten
Einmal anbinden, dann mit deinem aktuellen Modell vergleichen.
Schlüssel erstellen
Ein RouterBase-Schlüssel erreicht die DeepSeek V3.2 Exp API und jedes andere Modell im Katalog.
Zeigen und Modus wählen
Schick einen beliebigen OpenAI-Client an routerbase.com/v1 mit model=deepseek/deepseek-v3.2-exp und schalte das Denken pro Anfrage ein oder aus.
Testen und vergleichen
Die DeepSeek V3.2 Exp API liefert die Token-Nutzung pro Antwort, sodass du Qualität und Kosten gegen dein aktuelles Modell abwägen kannst.
Nur für die Nutzung zahlen
RouterBase reicht Partner-Tier-Preise durch. Verglichen mit dem offiziellen API-Tarif des Modells.
Teams, die die DeepSeek V3.2 Exp API testen
Sparse Attention, an echten Workloads erprobt.
Qualität nahe an Terminus zu einem Bruchteil der Langkontext-Kosten — die DeepSeek V3.2 Exp API war das Experiment wert.
Die DeepSeek V3.2 Exp API neben unserem stabilen Modell laufen zu lassen, machte den Vergleich leicht.
Bei $0.028 Eingabe kostete uns das Testen der DeepSeek V3.2 Exp API fast nichts.
Wir kippten einen String, und die DeepSeek V3.2 Exp API beantwortete schon unsere Langkontext-Prompts.
Die Hybridmodi wurden übernommen, also lief unser Eval-Harness unverändert auf der DeepSeek V3.2 Exp API.
Sparse Attention hielt bei unseren längsten Dokumenten stand, als wir die DeepSeek V3.2 Exp API ausprobierten.
Die DeepSeek V3.2 Exp API ließ uns die Architektur der nächsten Generation ohne Migration vorschauen.
Wir behielten unser stabiles Modell in Produktion und nutzten die DeepSeek V3.2 Exp API, um den Wechsel zu planen.
DeepSeek V3.2 Exp API — häufige Fragen
Was du vor dem Piloten wissen solltest.
Der gehostete Zugang von RouterBase zu DeepSeek-V3.2-Exp, der experimentellen Ausgabe, die DeepSeek Sparse Attention einführte, über einen OpenAI-kompatiblen Endpoint.