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DeepSeek: DeepSeek V3.2

deepseek/deepseek-v3.2

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning164K1 दिस॰ 2025 को जोड़ा गया

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DeepSeek: DeepSeek V3.2 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 38% कम है।
1,63,840 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00172 है।

DeepSeek: DeepSeek V3.2 के बारे में

DeepSeek V3.2, DeepSeek की एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे प्रोवाइडर ने 1 दिसंबर 2025 को जारी किया था। यह टेक्स्ट श्रेणी में आती है और इसका डिज़ाइन लक्ष्य कम्प्यूटेशनल दक्षता को मजबूत रीज़निंग और एजेंटिक टूल उपयोग के साथ जोड़ना है। प्रोवाइडर इसे DeepSeek Sparse Attention (DSA) पेश करने वाली मॉडल बताता है, जो एक बारीक स्पार्स अटेंशन तंत्र है। यदि आपने अन्य DeepSeek मॉडल का उपयोग किया है, तो यह उसी श्रृंखला को आगे बढ़ाती है, किसी भिन्न परिवार में नहीं जाती।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेती है और टेक्स्ट आउटपुट देती है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 163,840 टोकन और अधिकतम आउटपुट 147,456 टोकन है, इसलिए लंबे इनपुट और लंबी जनरेशन दोनों सीमा के भीतर हैं। रीज़निंग व्यवहार include_reasoning और reasoning पैरामीटर के माध्यम से उजागर होता है, जिसका अर्थ है कि आप रीज़निंग आउटपुट मांग सकते हैं, बजाय मॉडल को केवल एक साधारण कम्प्लीशन एंडपॉइंट की तरह मानने के। संरचित आउटपुट और response_format भी समर्थित हैं, इसलिए JSON-शैली की प्रतिक्रियाएं सीधे अनुरोध की जा सकती हैं।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबे दस्तावेज़ का काम कॉन्टेक्स्ट विंडो में फिट बैठता है: ऐसी सामग्री का सारांश बनाना, निष्कर्षण, या पुनर्लेखन जो छोटी मॉडल में नहीं समाएगी। एजेंट और टूल-कॉलिंग वर्कफ़्लो टूल समर्थन में फिट बैठते हैं, क्योंकि मॉडल tools और tool_choice स्वीकार करती है और एक लूप में चलाई जा सकती है जहां यह तय करती है कि कौन सा फ़ंक्शन कॉल करना है। रीज़निंग-भारी कार्य जैसे बहु-चरणीय विश्लेषण, योजना, या लॉजिक डीबगिंग को reasoning पैरामीटर से लाभ होता है। वर्गीकरण, निष्कर्षण, और जनरेशन कार्य जिन्हें मशीन-पठनीय आउटपुट चाहिए, वे structured_outputs और response_format द्वारा पूरे होते हैं। चूंकि मॉडल केवल टेक्स्ट है, छवियों या ऑडियो से जुड़ी किसी भी चीज़ के लिए एक अलग मॉडल चाहिए।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "deepseek/deepseek-v3.2" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, और top_p। यदि आपके पास पहले से एक OpenAI क्लाइंट है, तो वही अनुरोध आकार लागू होता है, जिसमें model फ़ील्ड उस आईडी पर सेट होता है और उपरोक्त पैरामीटर आवश्यकतानुसार उपलब्ध होते हैं।

प्रतिबद्ध होने से पहले दो सीमाएं ध्यान देने योग्य हैं। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए मल्टीमॉडल काम दायरे से बाहर है। अधिकतम आउटपुट 147,456 टोकन बड़ा है लेकिन फिर भी सीमित है, और बहुत लंबी जनरेशन को ट्रंकेशन या चंकिंग की आवश्यकता हो सकती है। ऐसे कार्यों के लिए जिन्हें छवि या ऑडियो समझ चाहिए, बजाय इसके उन श्रेणियों की किसी मॉडल को देखें।

DeepSeek: DeepSeek V3.2 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "deepseek/deepseek-v3.2" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "deepseek/deepseek-v3.2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,63,840
अधिकतम आउटपुट: 65,536
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

DeepSeek: DeepSeek V3.2: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

DeepSeek: DeepSeek V3.2 API की कीमत कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V3.2 की कीमत इनपुट $0.98 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
DeepSeek: DeepSeek V3.2 की context window कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V3.2 हर request में 1,63,840 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 65,536 आउटपुट tokens तक लिखता है।
DeepSeek: DeepSeek V3.2 क्या कर सकता है?: DeepSeek: DeepSeek V3.2 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से DeepSeek: DeepSeek V3.2 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "deepseek/deepseek-v3.2" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
DeepSeek: DeepSeek V3.2 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch), OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch), Tencent: Hunyuan A13B Instruct। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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