DeepSeek V3.2는 Novita AI에서 Serverless LLM 모델 ID deepseek/deepseek-v3.2로 제공되며, OpenAI 호환, completions 및 Anthropic 호환 엔드포인트를 지원합니다. 2026년 6월 23일 기준으로 모델 페이지에는 163,840 토큰 컨텍스트 윈도우, 65,536 최대 출력 토큰, 입력 토큰 100만 개당 $0.269, 출력 토큰 100만 개당 $0.40, 캐시 읽기 토큰 100만 개당 $0.1345의 가격이 명시되어 있습니다. 따라서 이 페이지는 DeepSeek V3.2 API의 가용성, 가격, 현재 제한 사항 및 V3.2가 실질적으로 적합한 개발자 워크로드에 대한 Novita AI의 공식 참조 페이지입니다.
Novita AI의 DeepSeek V3.2 API 사실
Novita AI 모델 페이지는 DeepSeek V3.2를 DeepSeek 시리즈의 Chat 모델로 LLM 및 Serverless 태그와 함께 나열합니다. 개발자에게 가장 중요한 세부 사항은 Novita AI 모델 ID가 deepseek/deepseek-v3.2이며, 업스트림 Hugging Face 저장소 이름이 아니라는 점입니다. Novita AI에 API 요청을 보낼 때는 정확히 이 ID를 사용하세요.
| 항목 | Novita AI의 현재 값 | 중요성 |
|---|---|---|
| 모델 표시 이름 | DeepSeek V3.2 | 제품 카피, 문서 및 사용자 대상 모델 선택기에 사용합니다. |
| API 모델 ID | deepseek/deepseek-v3.2 |
Novita AI API 호출 시 정확히 이 값을 사용합니다. |
| 가용성 | Serverless LLM | 전용 GPU 인스턴스를 프로비저닝하지 않고 호스팅된 모델을 호출할 수 있습니다. |
| 엔드포인트 | chat/completions, completions, anthropic |
기존 OpenAI 스타일 및 Anthropic 스타일 통합을 최소한의 라우팅 변경으로 적용할 수 있습니다. |
| 입력 가격 | 토큰 100만 개당 $0.269 | 프롬프트/입력 토큰에 대한 현재 명시된 가격입니다. |
| 출력 가격 | 토큰 100만 개당 $0.40 | 생성된 토큰에 대한 현재 명시된 가격입니다. |
| 캐시 읽기 가격 | 토큰 100만 개당 $0.1345 | 반복되는 프롬프트 및 긴 공유 컨텍스트 패턴에 유용합니다. |
| 컨텍스트 윈도우 | 163,840 토큰 | 긴 문서, 더 큰 코드 컨텍스트 및 다단계 에이전트 추적을 지원합니다. |
| 최대 출력 토큰 | 65,536 토큰 | 앱에서 필요할 때 긴 생성 답변, 보고서 및 도구 계획 출력을 허용합니다. |
| 나열된 기능 | 함수 호출, 구조화된 출력, 추론, 서버리스 | 에이전트 및 구조화된 애플리케이션 워크플로에 적합합니다. |
| 모달리티 | 텍스트 입력, 텍스트 출력 | 멀티모달 모델이 아닌 텍스트 LLM으로 취급합니다. |
| 나열된 양자화 | FP8 | 서빙 특성을 이해하는 데 관련이 있지만, 일반 API 호출에서 전달할 필요는 없는 필드입니다. |
| 확인 날짜 | 2026년 6월 23일 | 가격 및 가용성은 변경될 수 있으므로, 가격에 민감한 페이지나 견적을 게시하기 전에 모델 페이지를 다시 확인하세요. |
최신 실시간 값은 Novita AI의 DeepSeek V3.2 모델 페이지를 열어 확인하세요. 요청 매개변수 및 응답 형식은 Novita AI 채팅 완성 API 참조를 사용하세요.
DeepSeek V3.2가 개발자에게 가져오는 변화
DeepSeek은 V3.2를 효율적인 추론 및 에이전트 AI 모델로 설명합니다. 업스트림 릴리스는 DeepSeek Sparse Attention, 확장된 강화 학습 프레임워크, 대규모 에이전트 작업 합성 파이프라인의 세 가지 핵심 기술 방향을 강조합니다. 애플리케이션 개발자의 경우, 이러한 세부 사항은 장기 컨텍스트 추론, 도구 사용 워크플로, 코딩 에이전트 및 구조화된 문제 해결에 적합한 모델로 해석됩니다.
DeepSeek Sparse Attention(DSA)은 핵심 아키텍처 변경 사항입니다. 모든 워크로드에 대해 보장된 지연 시간 또는 비용 절감으로 제시하기보다는, 개발자 영향을 다음과 같이 설명하는 것이 안전합니다. DSA는 모델 품질을 유지하면서 긴 컨텍스트 시나리오에서 어텐션 오버헤드를 줄이도록 설계되었습니다. 이는 프롬프트에 긴 문서, 저장소 규모의 코드 샘플, 검색 번들 또는 다중 턴 에이전트 추적이 포함될 때 중요합니다.
이 모델은 또한 대규모 Mixture-of-Experts 아키텍처를 갖추고 있습니다. 업스트림 구성은 256개의 라우팅된 전문가와 토큰당 8개의 선택된 전문가를 보여주며, 최대 위치 임베딩 값은 163,840입니다. 이러한 세부 사항은 Novita AI 모델 페이지에 표시된 긴 컨텍스트 값과 일치합니다. 또한 호스팅된 서버리스 액세스가 매력적인 이유를 설명합니다. 대부분의 팀은 서빙 스택을 직접 운영하는 대신 API를 통해 이 클래스의 모델을 호출하기를 원하기 때문입니다.
DeepSeek V3.2는 애플리케이션 설계를 위한 텍스트 모델로 취급해야 합니다. Novita AI는 텍스트 입력 및 텍스트 출력을 나열합니다. 애플리케이션에 이미지 이해, 음성, 비디오 또는 임베딩 출력이 필요한 경우, 이 페이지를 V3.2가 지원하는 범위 이상으로 확장하지 말고 Novita AI 모델 라이브러리에서 별도의 모델을 선택하세요.
Novita AI API로 DeepSeek V3.2 호출하는 방법
DeepSeek V3.2는 Novita AI의 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 호출할 수 있습니다. 정확한 API 참조 엔드포인트는 https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions입니다. 공식 OpenAI Python SDK를 사용하는 경우, SDK 기본 URL을 https://api.novita.ai/openai로 설정하고 deepseek/deepseek-v3.2를 모델로 전달하세요.
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": "당신은 정확한 엔지니어링 어시스턴트입니다.",
},
{
"role": "user",
"content": "이 릴리스 노트의 주요 API 마이그레이션 위험을 요약해 주세요.",
},
],
max_tokens=2048,
temperature=0.3,
)
print(response.choices[0].message.content)
초기 통합은 간단하게 유지하세요. 테스트 중에는 작은 max_tokens 값으로 시작하고, 실제로 긴 출력이 필요한 워크로드에 대해서만 값을 높이세요. 결정론적 추론, 추출 및 코드 검토 작업에는 낮은 온도를 사용하세요. 브레인스토밍 및 덜 제한적인 글쓰기 작업의 경우 더 높은 값이 합리적일 수 있지만, 정확한 설정은 자체 승인 테스트를 통해 검증해야 합니다.
기존 OpenAI 호환 통합에서 마이그레이션하는 경우, 먼저 확인해야 할 두 가지 필드는 기본 URL과 모델 ID입니다. Anthropic 스타일 클라이언트에서 마이그레이션하는 경우, Novita AI 모델 페이지에는 anthropic 엔드포인트 옵션도 나열되어 있으므로, 모든 SDK 추상화가 동일하게 매핑된다고 가정하지 말고 애플리케이션 수준의 메시지 형식과 도구 호출 동작을 테스트 상태로 유지하세요.
DeepSeek V3.2가 적합한 경우
DeepSeek V3.2는 워크로드에 추론 깊이, 긴 컨텍스트 및 API 접근 가능한 배포가 필요할 때 좋은 선택입니다. 특히 프롬프트에 짧은 채팅 교환 이상이 포함될 수 있는 코딩 어시스턴트, 문서 분석 시스템, 에이전트 워크플로 및 구조화된 출력 서비스를 구축하는 팀에게 적합합니다.
다음과 같은 경우 DeepSeek V3.2를 선택하세요:
- 로컬 배포가 아닌 Novita AI의 호스팅된
deepseek/deepseek-v3.2모델이 필요할 때. - 프롬프트에 긴 문서, 대규모 코드 스니펫 또는 다단계 에이전트 컨텍스트가 포함될 수 있을 때.
- 텍스트 전용 LLM 워크플로에서 함수 호출 또는 구조화된 출력을 원할 때.
- 많은 고중량 추론 모델보다 낮은 명시된 출력 가격의 이점을 누리면서도 프론티어급 모델 제품군이 필요할 때.
- 통합된 API 표면을 통해 DeepSeek 추론 모델을 다른 Novita AI 모델과 비교하려고 할 때.
다음과 같은 경우 다른 모델을 고려하세요:
- 사용 사례가 짧고 볼륨이 많은 분류 작업으로, 더 작은 모델이 튜닝하기 쉽고 운영 비용이 저렴할 수 있을 때.
- 멀티모달 입력 또는 출력이 필요할 때.
- 특정 리전 또는 SLA에 대한 게시된 지연 시간 보장이 필요할 때. 이 글은 DeepSeek V3.2에 대해 가장 빠른 지연 시간, 벤치마크 리더십 또는 특정 가동 시간 보장을 주장하지 않습니다.
- DeepSeek V3.2-Speciale의 연구 중심 동작이 필요할 때. DeepSeek의 업스트림 노트는 Speciale를 심층 추론을 위한 고연산 변형으로 설명하며 도구 호출을 지원하지 않는다고 명시합니다.
DeepSeek V3.2 대 V3.1, V4 및 V4 Pro 콘텐츠
이 페이지는 의도적으로 Novita AI의 DeepSeek V3.2 가용성(모델 ID, 가격, 제한 사항, 엔드포인트, DSA 및 개발자 적합성)에 초점을 맞추고 있습니다. 일반적인 DeepSeek 역사 기사나 광범위한 비교 페이지가 아닙니다.
목적이 다른 경우 다음 관련 페이지를 사용하세요:
- 이전 DeepSeek API 통합 패턴에 대해서는 DeepSeek V3의 함수 호출 사용 방법을 읽어보세요.
- DeepSeek R1 비교 및 추론 배경에 대해서는 DeepSeek R1 vs Llama 3.3 70B를 읽어보세요.
- DeepSeek V3.2 프로덕션 비용 프레이밍 및 Speciale 논의에 대해서는 프로덕션에서 추론 비용 절감을 위한 DeepSeek V3.2 액세스 방법을 읽어보세요.
V3.2를 향후 DeepSeek V4 또는 V4 Pro 커버리지와 비교하는 경우, 모델 ID와 릴리스 페이지를 분리하여 유지하세요. 최신 모델 이름이 프로덕션 코드에서 deepseek/deepseek-v3.2를 자동으로 대체하지는 않습니다. 모델 ID, 가격 가정, 컨텍스트 제한 또는 기능 플래그를 변경하기 전에 정확한 Novita AI 모델 페이지를 확인하세요.
자주 묻는 질문
Novita AI의 DeepSeek V3.2 모델 ID는 무엇인가요?
Novita AI API 호출에는 deepseek/deepseek-v3.2를 사용하세요. 이는 deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 형식의 업스트림 Hugging Face 저장소 이름과 다릅니다.
DeepSeek V3.2는 Novita AI에서 Serverless LLM으로 사용할 수 있나요?
네. Novita AI 모델 페이지는 2026년 6월 23일 기준으로 DeepSeek V3.2를 LLM 및 Serverless 태그와 함께 나열합니다.
Novita AI의 현재 DeepSeek V3.2 가격은 어떻게 되나요?
2026년 6월 23일 기준으로 모델 페이지에는 입력 토큰 100만 개당 $0.269, 출력 토큰 100만 개당 $0.40, 캐시 읽기 토큰 100만 개당 $0.1345의 가격이 명시되어 있습니다. 가격에 민감한 결정을 내리기 전에 모델 페이지를 다시 확인하세요.
DeepSeek V3.2는 Novita AI에서 어떤 컨텍스트 윈도우를 지원하나요?
Novita AI는 DeepSeek V3.2에 대해 163,840 토큰 컨텍스트 윈도우와 65,536 최대 출력 토큰을 나열합니다.
DeepSeek V3.2는 OpenAI 호환 API 호출을 지원하나요?
네. Novita AI 모델 페이지는 chat/completions 및 completions 엔드포인트 지원을 나열하며, API 참조는 OpenAI 호환 채팅 완성 경로를 문서화합니다.
DeepSeek Sparse Attention이란 무엇인가요?
DeepSeek Sparse Attention(DSA)은 업스트림 DeepSeek V3.2 릴리스에서 강조된 효율적인 어텐션 메커니즘입니다. 모델 품질을 유지하면서 긴 컨텍스트 효율성을 위해 설계되었습니다.
DeepSeek V3.2-Speciale은 Novita AI의 DeepSeek V3.2와 동일한 모델인가요?
아니요. DeepSeek의 업스트림 노트는 DeepSeek V3.2-Speciale를 심층 추론을 위한 고연산 변형으로 설명하며 도구 호출을 지원하지 않는다고 명시합니다. 이 Novita AI 공식 페이지는 deepseek/deepseek-v3.2에 관한 것입니다.
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