DeepSeek V3.2 está disponible en Novita AI como el ID de modelo LLM Serverless deepseek/deepseek-v3.2, con endpoints compatibles con OpenAI, completions y Anthropic; según lo verificado el 23 de junio de 2026, la página del modelo indica una ventana de contexto de 163,840 tokens, máximo de 65,536 tokens de salida, $0.269 por 1M de tokens de entrada, $0.40 por 1M de tokens de salida y $0.1345 por 1M de tokens de lectura de caché. Esto convierte a esta página en la referencia canónica de Novita AI para la disponibilidad de la API de DeepSeek V3.2, precios, límites actuales y las cargas de trabajo de desarrollador donde V3.2 es una opción práctica.
Datos de la API de DeepSeek V3.2 en Novita AI
La página del modelo de Novita AI lista DeepSeek V3.2 como un modelo Chat en la serie DeepSeek con las etiquetas LLM y Serverless. Para los desarrolladores, el detalle más importante es que el ID del modelo en Novita AI es deepseek/deepseek-v3.2, no el nombre del repositorio upstream de Hugging Face. Usa exactamente ese ID en las solicitudes a la API de Novita AI.
| Elemento | Valor actual en Novita AI | Por qué importa |
|---|---|---|
| Nombre visible del modelo | DeepSeek V3.2 | Úsalo en textos de producto, documentación y selectores de modelo para usuarios. |
| ID del modelo en la API | deepseek/deepseek-v3.2 |
Usa este valor exacto en las llamadas a la API de Novita AI. |
| Disponibilidad | Serverless LLM | Puedes llamar al modelo alojado sin aprovisionar una instancia dedicada de GPU. |
| Endpoints | chat/completions, completions, anthropic |
Las integraciones existentes estilo OpenAI y Anthropic pueden adaptarse con cambios mínimos en el enrutamiento. |
| Precio de entrada | $0.269 por 1M de tokens | Precio actual listado para tokens de entrada/prompt. |
| Precio de salida | $0.40 por 1M de tokens | Precio actual listado para tokens generados. |
| Precio de lectura de caché | $0.1345 por 1M de tokens | Útil para prompts repetidos y patrones de contexto compartido largo. |
| Ventana de contexto | 163,840 tokens | Soporta documentos largos, contextos de código más grandes y trazas de agentes de múltiples pasos. |
| Máximo de tokens de salida | 65,536 tokens | Permite respuestas generadas largas, informes y salidas de planes de herramientas cuando tu aplicación lo necesita. |
| Funcionalidades listadas | Llamada a funciones, salidas estructuradas, razonamiento, serverless | Buena opción para flujos de trabajo de agentes y aplicaciones estructuradas. |
| Modalidades | Entrada de texto, salida de texto | Trátalo como un LLM de texto, no como un modelo multimodal. |
| Cuantización listada | FP8 | Relevante para entender las características de servicio, pero no es un campo que debas pasar en llamadas normales a la API. |
| Fecha de verificación | 23 de junio de 2026 | Los precios y la disponibilidad pueden cambiar, así que vuelve a consultar la página del modelo antes de publicar páginas o cotizaciones sensibles a precios. |
Para los valores actualizados en vivo, abre la página del modelo DeepSeek V3.2 en Novita AI. Para los parámetros de solicitud y la forma de la respuesta, usa la referencia de la API de chat completion de Novita AI.
Qué Cambia DeepSeek V3.2 Para los Desarrolladores
DeepSeek describe V3.2 como un modelo eficiente de razonamiento y agente de IA. El lanzamiento upstream destaca tres direcciones técnicas centrales: DeepSeek Sparse Attention, un marco de aprendizaje por refuerzo escalado y un pipeline de síntesis de tareas de agente a gran escala. Para los desarrolladores de aplicaciones, estos detalles se traducen en un modelo posicionado para razonamiento de contexto largo, flujos de trabajo de uso de herramientas, agentes de codificación y resolución de problemas estructurados.
DeepSeek Sparse Attention, o DSA, es el cambio arquitectónico principal. En lugar de presentarlo como una garantía de latencia o ahorro de costos para cada carga de trabajo, es más seguro describir el impacto para el desarrollador de esta manera: DSA está diseñado para reducir la sobrecarga de atención en escenarios de contexto largo mientras preserva la calidad del modelo. Eso importa cuando tu prompt incluye un documento largo, una muestra de código a escala de repositorio, un paquete de recuperación o una traza de agente de múltiples turnos.
El modelo también tiene una arquitectura grande de Mixture-of-Experts. La configuración upstream muestra 256 expertos enrutados y 8 expertos seleccionados por token, con un valor máximo de incrustación de posición de 163,840. Esos detalles coinciden con el valor de contexto largo mostrado en la página del modelo de Novita AI. También explican por qué el acceso serverless alojado es atractivo: la mayoría de los equipos quieren llamar a esta clase de modelo a través de una API en lugar de operar ellos mismos la pila de servicio.
DeepSeek V3.2 debe tratarse como un modelo de texto para el diseño de aplicaciones. Novita AI lista entrada y salida de texto. Si tu aplicación necesita comprensión de imágenes, voz, video o salida de incrustaciones, elige un modelo separado de la biblioteca de modelos de Novita AI en lugar de estirar esta página más allá de lo que V3.2 está listado para soportar.
Cómo Llamar a DeepSeek V3.2 con la API de Novita AI
DeepSeek V3.2 se puede llamar a través del endpoint compatible con OpenAI de Novita AI. El endpoint exacto de la referencia de la API es https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions; con el SDK oficial de OpenAI para Python, establece la URL base del SDK como https://api.novita.ai/openai y pasa deepseek/deepseek-v3.2 como modelo.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<NOVITA_API_KEY>",
base_url="https://api.novita.ai/openai",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Eres un asistente de ingeniería preciso.",
},
{
"role": "user",
"content": "Resume los principales riesgos de migración de API en esta nota de la versión.",
},
],
max_tokens=2048,
temperature=0.3,
)
print(response.choices[0].message.content)
Mantén la integración inicial simple. Comienza con un valor pequeño de max_tokens mientras pruebas, luego auméntalo solo para cargas de trabajo que realmente necesiten salidas largas. Para tareas de razonamiento determinista, extracción y revisión de código, usa temperaturas bajas. Para lluvia de ideas y tareas de escritura menos restrictivas, un valor más alto puede ser razonable, pero la configuración exacta debe validarse con tus propias pruebas de aceptación.
Si estás migrando desde una integración existente compatible con OpenAI, los dos campos que debes verificar primero son la URL base y el ID del modelo. Si estás migrando desde un cliente estilo Anthropic, la página del modelo de Novita AI también lista una opción de endpoint anthropic, así que mantén el formato de mensaje a nivel de aplicación y el comportamiento de llamada a herramientas bajo prueba en lugar de asumir que cada abstracción del SDK se mapea de manera idéntica.
Cuándo DeepSeek V3.2 es la Opción Correcta
DeepSeek V3.2 es un buen candidato cuando la carga de trabajo necesita profundidad de razonamiento, contexto largo y despliegue accesible por API. Es especialmente relevante para equipos que construyen asistentes de codificación, sistemas de análisis de documentos, flujos de trabajo de agentes y servicios de salida estructurada donde el prompt puede incluir más que un intercambio de chat corto.
Elige DeepSeek V3.2 cuando:
- Necesitas el modelo alojado
deepseek/deepseek-v3.2en Novita AI en lugar de un despliegue local. - Tu prompt puede incluir documentos largos, fragmentos de código grandes o contexto de agente de múltiples pasos.
- Quieres llamada a funciones o salidas estructuradas en un flujo de trabajo LLM solo de texto.
- Tu aplicación se beneficia de precios de salida más bajos que muchos modelos de razonamiento pesados, mientras aún requiere una familia de modelo de escala fronteriza.
- Quieres comparar un modelo de razonamiento DeepSeek con otros modelos de Novita AI a través de una superficie de API unificada.
Considera otro modelo cuando:
- Tu caso de uso es una tarea de clasificación de alto volumen y corta donde un modelo más pequeño puede ser más fácil de ajustar y más barato de operar.
- Necesitas entrada o salida multimodal.
- Requieres una garantía de latencia publicada para una región específica o SLA. Este artículo no afirma la latencia más rápida, liderazgo en benchmarks o una garantía de tiempo de actividad particular para DeepSeek V3.2.
- Necesitas el comportamiento centrado en investigación de DeepSeek V3.2-Speciale. Las notas upstream de DeepSeek describen Speciale como una variante de alto cómputo para razonamiento profundo y señalan que no soporta llamada a herramientas.
Contenido: DeepSeek V3.2 vs V3.1, V4 y V4 Pro
Esta página está intencionalmente centrada en la disponibilidad de DeepSeek V3.2 en Novita AI: ID del modelo, precios, límites, endpoints, DSA y adecuación para desarrolladores. No es un artículo general de historia de DeepSeek ni una página de comparación más amplia.
Usa estas páginas relacionadas cuando tu intención sea diferente:
- Para patrones de integración de API de DeepSeek más antiguos, lee Cómo usar la llamada a funciones de DeepSeek V3.
- Para comparación de DeepSeek R1 y antecedentes de razonamiento, lee DeepSeek R1 vs Llama 3.3 70B.
- Para el encuadre de costos de producción de DeepSeek V3.2 y discusión sobre Speciale, lee Cómo acceder a DeepSeek V3.2 para reducir costos de inferencia en producción.
Si estás comparando V3.2 con futuras coberturas de DeepSeek V4 o V4 Pro, mantén los IDs de modelo y las páginas de lanzamiento separados. Un nombre de modelo más nuevo no reemplaza automáticamente deepseek/deepseek-v3.2 en el código de producción. Verifica la página exacta del modelo de Novita AI antes de cambiar IDs de modelo, suposiciones de precios, límites de contexto o indicadores de funcionalidad.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es el ID del modelo DeepSeek V3.2 en Novita AI?
Usa deepseek/deepseek-v3.2 para las llamadas a la API de Novita AI. Eso difiere del nombre del repositorio upstream de Hugging Face, que tiene el formato deepseek-ai/DeepSeek-V3.2.
¿Está DeepSeek V3.2 disponible como LLM Serverless en Novita AI?
Sí. La página del modelo de Novita AI lista DeepSeek V3.2 con las etiquetas LLM y Serverless a partir del 23 de junio de 2026.
¿Cuál es el precio actual de DeepSeek V3.2 en Novita AI?
Según lo verificado el 23 de junio de 2026, la página del modelo indica $0.269 por 1M de tokens de entrada, $0.40 por 1M de tokens de salida y $0.1345 por 1M de tokens de lectura de caché. Vuelve a consultar la página del modelo antes de tomar decisiones sensibles a precios.
¿Qué ventana de contexto soporta DeepSeek V3.2 en Novita AI?
Novita AI lista una ventana de contexto de 163,840 tokens y un máximo de 65,536 tokens de salida para DeepSeek V3.2.
¿Soporta DeepSeek V3.2 llamadas a la API compatibles con OpenAI?
Sí. La página del modelo de Novita AI lista soporte para los endpoints chat/completions y completions, y la referencia de la API documenta la ruta de chat completion compatible con OpenAI.
¿Qué es DeepSeek Sparse Attention?
DeepSeek Sparse Attention, o DSA, es el mecanismo de atención eficiente destacado en el lanzamiento upstream de DeepSeek V3.2. Está diseñado para la eficiencia en contexto largo mientras preserva la calidad del modelo.
¿Es DeepSeek V3.2-Speciale el mismo modelo que DeepSeek V3.2 en Novita AI?
No. Las notas upstream de DeepSeek describen DeepSeek V3.2-Speciale como una variante de alto cómputo para razonamiento profundo y señalan que no soporta llamada a herramientas. Esta página canónica de Novita AI trata sobre deepseek/deepseek-v3.2.
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