Novita AI の DeepSeek V3.2 API：料金、仕様、開発者への適合性

DeepSeek V3.2 は、Novita AI でサーバーレス LLM モデル ID deepseek/deepseek-v3.2 として利用可能であり、OpenAI 互換、completions、Anthropic 互換のエンドポイントを備えています。2026年6月23日時点で確認したところ、モデルページには 163,840 トークンのコンテキストウィンドウ、65,536 の最大出力トークン、入力トークン 100万トークンあたり $0.269、出力トークン 100万トークンあたり $0.40、キャッシュ読み取りトークン 100万トークンあたり $0.1345 と記載されています。 このページは、DeepSeek V3.2 API の利用可能性、料金、現在の制限、および V3.2 が実用的に適合する開発者ワークロードに関する、Novita AI の正規リファレンスとなります。

Novita AI における DeepSeek V3.2 API の事実

Novita AI のモデルページでは、DeepSeek V3.2 は DeepSeek シリーズの Chat モデルとしてリストされ、LLM および Serverless タグが付いています。開発者にとって最も重要な詳細は、Novita AI のモデル ID が deepseek/deepseek-v3.2 であり、上流の Hugging Face リポジトリ名ではないということです。Novita AI への API リクエストでは、この正確な ID を使用してください。

項目	Novita AI での現在の値	重要性
モデル表示名	DeepSeek V3.2	プロダクトコピー、ドキュメント、ユーザー向けモデルセレクターで使用します。
API モデル ID	deepseek/deepseek-v3.2	Novita AI API 呼び出しでこの正確な値を使用します。
利用可能性	サーバーレス LLM	専用 GPU インスタンスをプロビジョニングせずにホスト型モデルを呼び出すことができます。
エンドポイント	chat/completions、completions、anthropic	既存の OpenAI スタイルおよび Anthropic スタイルの統合は、最小限のルーティング変更で適応できます。
入力料金	100万トークンあたり $0.269	プロンプト/入力トークンの現在の表示価格です。
出力料金	100万トークンあたり $0.40	生成トークンの現在の表示価格です。
キャッシュ読み取り料金	100万トークンあたり $0.1345	繰り返しのプロンプトや長い共有コンテキストパターンに便利です。
コンテキストウィンドウ	163,840 トークン	長いドキュメント、大規模なコードコンテキスト、マルチステップのエージェントトレースをサポートします。
最大出力トークン	65,536 トークン	アプリケーションが必要とする場合に、長い生成回答、レポート、ツール計画の出力を可能にします。
リストされた機能	関数呼び出し、構造化出力、推論、サーバーレス	エージェントおよび構造化アプリケーションワークフローに適しています。
モダリティ	テキスト入力、テキスト出力	これはテキスト LLM として扱い、マルチモーダルモデルではありません。
リストされた量子化	FP8	サービング特性を理解する上で関連しますが、通常の API 呼び出しで渡す必要があるフィールドではありません。
確認日	2026年6月23日	料金と利用可能性は変更される可能性があるため、料金に敏感なページや見積もりを公開する前にモデルページを再確認してください。

最新のライブ値については、Novita AI の DeepSeek V3.2 モデルページ を開いてください。リクエストパラメータとレスポンス形式については、Novita AI チャット補完 API リファレンス を使用してください。

DeepSeek V3.2 が開発者にもたらす変化

DeepSeek は V3.2 を効率的な推論とエージェンティック AI モデルと説明しています。上流リリースでは、DeepSeek Sparse Attention、スケーリングされた強化学習フレームワーク、大規模エージェンティックタスク合成パイプラインの3つの中核的な技術的方向性が強調されています。アプリケーション開発者にとって、これらの詳細は、長コンテキスト推論、ツール使用ワークフロー、コーディングエージェント、構造化問題解決に位置付けられたモデルに変換されます。

DeepSeek Sparse Attention（DSA）は、主要なアーキテクチャ変更です。すべてのワークロードに対して保証されたレイテンシやコストの改善として提示するのではなく、開発者への影響を次のように説明するのが安全です：DSA は、モデル品質を維持しながら、長コンテキストシナリオにおけるアテンションのオーバーヘッドを削減するように設計されています。これは、プロンプトに長いドキュメント、リポジトリ規模のコードサンプル、検索バンドル、またはマルチターンのエージェントトレースが含まれる場合に重要です。

このモデルは、大規模な Mixture-of-Experts アーキテクチャも備えています。上流の設定では、256 のルーティングされたエキスパートと、トークンあたり 8 つの選択されたエキスパート、最大位置埋め込み値 163,840 が示されています。これらの詳細は、Novita AI モデルページに示されている長コンテキストの値と一致しています。また、ホスト型サーバーレスアクセスが魅力的な理由も説明しています：ほとんどのチームは、サービングスタックを自分で運用するのではなく、API を通じてこのクラスのモデルを呼び出したいと考えています。

DeepSeek V3.2 は、アプリケーション設計においてテキストモデルとして扱う必要があります。Novita AI はテキスト入力とテキスト出力をリストしています。アプリケーションが画像理解、音声、ビデオ、または埋め込み出力を必要とする場合は、このページを V3.2 がサポートするとリストされている範囲を超えて拡張するのではなく、Novita AI モデルライブラリから別のモデルを選択してください。

Novita AI API で DeepSeek V3.2 を呼び出す方法

DeepSeek V3.2 は、Novita AI の OpenAI 互換エンドポイントを通じて呼び出すことができます。正確な API リファレンスエンドポイントは https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions です。公式の OpenAI Python SDK を使用する場合は、SDK のベース URL を https://api.novita.ai/openai に設定し、モデルとして deepseek/deepseek-v3.2 を渡します。

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": "あなたは正確なエンジニアリングアシスタントです。",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "このリリースノートにおける主要なAPI移行リスクを要約してください。",
        },
    ],
    max_tokens=2048,
    temperature=0.3,
)

print(response.choices[0].message.content)

最初の統合はシンプルに保ちます。テスト中は小さな max_tokens 値から始め、実際に長い出力を必要とするワークロードに対してのみ値を上げてください。決定論的な推論、抽出、コードレビュータスクには、低い temperature を使用します。ブレインストーミングや制約の少ないライティングタスクには、より高い値が合理的な場合もありますが、正確な設定は独自の受け入れテストに対して検証する必要があります。

既存の OpenAI 互換統合から移行する場合、最初に確認する2つのフィールドはベース URL とモデル ID です。Anthropic スタイルのクライアントから移行する場合、Novita AI モデルページには anthropic エンドポイントオプションもリストされているため、すべての SDK 抽象化が同一にマッピングされると想定せずに、アプリケーションレベルのメッセージ形式とツール呼び出し動作をテスト対象に含めてください。

DeepSeek V3.2 が適しているケース

DeepSeek V3.2 は、ワークロードに推論の深さ、長いコンテキスト、API からアクセス可能なデプロイメントが必要な場合に適した候補です。特に、コーディングアシスタント、ドキュメント分析システム、エージェントワークフロー、およびプロンプトに短いチャットのやり取り以上のものが含まれる可能性がある構造化出力サービスを構築しているチームに関連します。

DeepSeek V3.2 を選択するケース：

• Novita AI でホスト型の deepseek/deepseek-v3.2 モデルが必要であり、ローカルデプロイメントではない場合。
• プロンプトに長いドキュメント、大規模なコードスニペット、またはマルチステップのエージェントコンテキストが含まれる可能性がある場合。
• テキストのみの LLM ワークフローで関数呼び出しまたは構造化出力が必要な場合。
• 多くの重量級推論モデルよりも低い表示出力料金の恩恵を受けつつ、フロンティア規模のモデルファミリーを必要とするアプリケーションの場合。
• 統一された API サーフェスを通じて、DeepSeek 推論モデルを他の Novita AI モデルと比較したい場合。

別のモデルを検討するケース：

• ユースケースが短く大量の分類タスクであり、より小さなモデルの方がチューニングが容易で運用コストが低い可能性がある場合。
• マルチモーダルな入力または出力が必要な場合。
• 特定のリージョンまたは SLA に対する公開されたレイテンシ保証が必要な場合。この記事は、DeepSeek V3.2 に対して最速のレイテンシ、ベンチマークリーダーシップ、または特定の稼働時間保証を主張するものではありません。
• DeepSeek V3.2-Speciale の研究重視の動作が必要な場合。DeepSeek の上流ノートでは、Speciale は深い推論のための高計算バリアントであり、ツール呼び出しをサポートしていないと説明されています。

DeepSeek V3.2 と V3.1、V4、V4 Pro のコンテンツ比較

このページは、Novita AI での DeepSeek V3.2 の利用可能性（モデル ID、料金、制限、エンドポイント、DSA、開発者への適合性）に意図的に焦点を当てています。これは一般的な DeepSeek の歴史記事ではなく、広範な比較ページでもありません。

目的が異なる場合は、以下の関連ページを使用してください：

• 古い DeepSeek API 統合パターンについては、DeepSeek V3 の関数呼び出しの使用方法 をお読みください。
• DeepSeek R1 の比較と推論の背景については、DeepSeek R1 vs Llama 3.3 70B をお読みください。
• DeepSeek V3.2 のプロダクションコストの枠組みと Speciale の議論については、プロダクションで推論コストを削減するための DeepSeek V3.2 へのアクセス方法 をお読みください。

V3.2 を将来の DeepSeek V4 や V4 Pro のカバレッジと比較する場合は、モデル ID とリリースページを分けて管理してください。新しいモデル名が、プロダクションコード内の deepseek/deepseek-v3.2 を自動的に置き換えるわけではありません。モデル ID、料金の前提、コンテキスト制限、または機能フラグを変更する前に、正確な Novita AI モデルページを確認してください。

よくある質問

Novita AI での DeepSeek V3.2 のモデル ID は何ですか？

Novita AI API 呼び出しには deepseek/deepseek-v3.2 を使用してください。これは、deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 としてフォーマットされた上流の Hugging Face リポジトリ名とは異なります。

DeepSeek V3.2 は Novita AI でサーバーレス LLM として利用可能ですか？

はい。Novita AI のモデルページでは、2026年6月23日時点で DeepSeek V3.2 に LLM および Serverless タグがリストされています。

Novita AI での現在の DeepSeek V3.2 の料金はいくらですか？

2026年6月23日時点で確認したところ、モデルページには入力トークン 100万トークンあたり $0.269、出力トークン 100万トークンあたり $0.40、キャッシュ読み取りトークン 100万トークンあたり $0.1345 と記載されています。料金に敏感な決定を行う前に、モデルページを再確認してください。

DeepSeek V3.2 は Novita AI でどのコンテキストウィンドウをサポートしていますか？

Novita AI は、DeepSeek V3.2 に対して 163,840 トークンのコンテキストウィンドウと 65,536 の最大出力トークンをリストしています。

DeepSeek V3.2 は OpenAI 互換の API 呼び出しをサポートしていますか？

はい。Novita AI のモデルページには chat/completions および completions エンドポイントのサポートがリストされており、API リファレンスは OpenAI 互換のチャット補完パスを文書化しています。

DeepSeek Sparse Attention とは何ですか？

DeepSeek Sparse Attention（DSA）は、上流の DeepSeek V3.2 リリースで強調されている効率的なアテンションメカニズムです。モデル品質を維持しながら、長コンテキストの効率性を実現するように設計されています。

DeepSeek V3.2-Speciale は Novita AI の DeepSeek V3.2 と同じモデルですか？

いいえ。DeepSeek の上流ノートでは、DeepSeek V3.2-Speciale は深い推論のための高計算バリアントであり、ツール呼び出しをサポートしていないと説明されています。この Novita AI の正規ページは deepseek/deepseek-v3.2 に関するものです。

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• DeepSeek V3 の関数呼び出しの使用方法
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