Hicimos un piloto de la DeepSeek V3.2 Exp API para ver la atención dispersa en nuestros propios datos antes de comprometernos.
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DeepSeek V3.2 Exp
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DeepSeek V3.2 Exp API — La vista previa experimental de atención dispersa
La DeepSeek V3.2 Exp API sirve DeepSeek-V3.2-Exp, el lanzamiento experimental donde debutó DeepSeek Sparse Attention — una vista previa de la arquitectura de próxima generación al mismo precio bajo.
DeepSeek-V3.2-Exp es el modelo experimental que introdujo DeepSeek Sparse Attention, construido sobre la base de V3.1-Terminus como un paso intermedio hacia la arquitectura de próxima generación. La DeepSeek V3.2 Exp API te deja probar esa nueva atención en cargas reales de forma temprana: calidad cercana a V3.1-Terminus con el costo de contexto largo recortado a fondo, conservando el diseño híbrido que te deja pensar paso a paso o responder directo por solicitud. Es el lugar para validar la atención dispersa antes de que sea tu predeterminado.
Llamas a la DeepSeek V3.2 Exp API por RouterBase con el protocolo chat-completions de OpenAI; fija el modelo en deepseek-v3-2-exp y tu cliente no cambia. La DeepSeek V3.2 Exp API cobra $0.028 por 1M de entrada, $0.42 por 1M de salida y $0.028 por entrada en caché — 5% bajo lista, con una clave que alcanza todo el catálogo.
Qué te da la DeepSeek V3.2 Exp API
Donde la atención dispersa se envió primero.
Vista previa experimental
La DeepSeek V3.2 Exp API es el lanzamiento experimental donde debutó la atención dispersa — una vista previa de la arquitectura de próxima generación.
Atención dispersa, primero
DeepSeek Sparse Attention llegó aquí primero, así que la DeepSeek V3.2 Exp API recorta a fondo el costo de contexto largo.
Sobre V3.1-Terminus
Partiendo de la base de V3.1-Terminus, la DeepSeek V3.2 Exp API mantiene una calidad casi a la par mientras prueba la nueva atención.
Mantiene el pensamiento híbrido
Piensa paso a paso o responde directo por solicitud; la DeepSeek V3.2 Exp API lleva ambos modos en un modelo.
Mismo precio bajo
A $0.028 de entrada y $0.42 de salida, la DeepSeek V3.2 Exp API cuesta lo mismo que la línea estable — 5% bajo lista.
Con forma de OpenAI
Un endpoint chat-completions, una clave de RouterBase — apunta a routerbase.com/v1, nombra el modelo y salta el SDK de DeepSeek.
Manos a la obra
Primera llamada a la DeepSeek V3.2 Exp API en tres pasos
Conéctala una vez y luego compárala con tu modelo actual.
Crea una clave
Una clave de RouterBase llega a la DeepSeek V3.2 Exp API y a todos los demás modelos del catálogo.
Apunta y elige modo
Envía cualquier cliente OpenAI a routerbase.com/v1 con model=deepseek/deepseek-v3.2-exp, y activa o desactiva el pensamiento por solicitud.
Prueba y compara
La DeepSeek V3.2 Exp API devuelve el uso de tokens por respuesta, así puedes sopesar calidad y costo frente a tu modelo actual.
Paga sólo por lo que usas
RouterBase repercute precios de nivel partner. Comparado con la tarifa pública oficial del modelo.
Equipos que prueban la DeepSeek V3.2 Exp API
Atención dispersa, probada en cargas reales.
Calidad cercana a Terminus por una fracción del costo de contexto largo — la DeepSeek V3.2 Exp API valió el experimento.
Correr la DeepSeek V3.2 Exp API junto a nuestro modelo estable hizo fácil la comparación.
A $0.028 de entrada, probar la DeepSeek V3.2 Exp API casi no nos costó nada.
Cambiamos una cadena y la DeepSeek V3.2 Exp API ya respondía a nuestros prompts de contexto largo.
Los modos híbridos se mantuvieron, así que nuestro arnés de evaluación corrió en la DeepSeek V3.2 Exp API sin cambios.
La atención dispersa aguantó en nuestros documentos más largos cuando probamos la DeepSeek V3.2 Exp API.
La DeepSeek V3.2 Exp API nos dejó ver la arquitectura de próxima generación sin una migración.
Mantuvimos nuestro modelo estable en producción y usamos la DeepSeek V3.2 Exp API para planear el cambio.
DeepSeek V3.2 Exp API — preguntas comunes
Qué saber antes de hacer el piloto.
El acceso alojado de RouterBase a DeepSeek-V3.2-Exp, el lanzamiento experimental que introdujo DeepSeek Sparse Attention, por un endpoint compatible con OpenAI.