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DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp
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고급 매개변수
DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp 한눈에 보기
- 입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 40% 낮습니다.
- 163,840 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
- 에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
- 스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
- 추론 강도 조절을 지원합니다.
- 일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.00166입니다.
DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp 소개
DeepSeek V3.2 Exp는 DeepSeek의 실험적 대규모 언어 모델로, 2025년 9월 29일에 V3.1과 향후 아키텍처 사이의 중간 단계로 공개되었습니다. 이 모델은 세밀한 희소 어텐션 메커니즘인 DeepSeek Sparse Attention (DSA)을 도입했습니다. 이 모델은 양방향 모두 텍스트 전용이며, 지식 컷오프는 2025년 7월 31일입니다.
텍스트 입력을 받아 텍스트 출력을 반환하며, 컨텍스트 윈도우는 163,840 토큰이고 최대 출력은 147,456 토큰입니다. 이 조합은 동일한 요청에서 긴 문서와 긴 생성에 적합합니다. 지원되는 파라미터에는 temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, max_tokens, response_format이 있으며, 스키마 제약 응답을 위한 structured_outputs도 포함됩니다. 또한 reasoning 및 include_reasoning 파라미터를 통해 추론 제어를 노출하고, tools 및 tool_choice를 통해 도구 사용을 노출하므로, 산문만 반환하는 것이 아니라 함수를 호출하고 구조화된 인수를 반환할 수 있습니다.
이러한 기능은 몇 가지 실용적인 패턴을 시사합니다. 큰 컨텍스트 윈도우와 큰 출력 예산은 긴 파일의 요약 또는 추출, 다중 문서 질의응답, 장문 텍스트를 한 번에 초안 작성하는 작업에 합리적으로 적합합니다. 구조화된 출력과 도구 호출은 에이전트, 검색 파이프라인, 그리고 모델이 스키마에 맞는 JSON을 반환하거나 호출할 함수를 결정해야 하는 워크플로에 적합합니다. reasoning 파라미터를 사용하면 중간 단계를 표면화할지 여부에 따라 추론 콘텐츠를 요청하거나 억제할 수 있습니다. 실험적이므로 프로덕션에서 의존하기 전에 자체 평가 세트로 테스트해 볼 가치가 있습니다.
api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id "deepseek/deepseek-v3.2-exp"를 사용하여 호출합니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 해당 모델 id로 chat completions 요청을 보내면 되며, 요청 본문은 위에 나열된 파라미터를 받습니다: frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p. 이미 OpenAI SDK를 사용하고 있다면 전환은 대부분 base URL, API 키, 모델 id 변경에 불과합니다.
주요 주의점은 실험적 상태입니다. 텍스트 모델이므로 이미지나 오디오를 처리하지 않으며, 작업이 멀티모달이라면 다른 모델이 필요합니다. 장기 프로덕션 트래픽을 위해 안정적이고 비실험적인 엔드포인트가 필요하다면, 정식 릴리스가 더 안전한 기본 선택일 수 있으며, 이 모델은 희소 어텐션과 추론 제어를 평가할 가치가 있는 경우에 사용하는 것이 좋습니다.
DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp API 호출 방법
- 대시보드에서 API 키를 만드세요.
- 사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
- baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "deepseek/deepseek-v3.2-exp"로 설정하세요.
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-exp",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
지원 파라미터
frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p사양
- 컨텍스트 길이
- 163,840
- 최대 출력
- 147,456
- 입력
- text
- 출력
- text
- 지식 기준일
- 2025-07-31
api14 요청 수 · 최근 7일
DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp: 자주 묻는 질문
- DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp API 비용은 얼마인가요?
- DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp의 가격은 입력 US$0.95 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
- DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?
- DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp는(은) 요청당 최대 163,840 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 147,456개의 출력 토큰을 생성합니다.
- DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp는(은) 무엇을 할 수 있나요?
- DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp는(은) text 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 추론 강도 조절.
- 코드에서 DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp를(을) 어떻게 호출하나요?
- 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "deepseek/deepseek-v3.2-exp"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
- DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp의 대안은 무엇인가요?
- 비슷한 가격대의 텍스트 모델: OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch), OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch), Tencent: Hy3. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.
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