O DeepSeek V3.2 está disponível na Novita AI como o ID do modelo Serverless LLM deepseek/deepseek-v3.2, com endpoints compatíveis com OpenAI, completions e Anthropic; conforme verificado em 23 de junho de 2026, a página do modelo lista uma janela de contexto de 163.840 tokens, máximo de 65.536 tokens de saída, US$ 0,269 por 1M de tokens de entrada, US$ 0,40 por 1M de tokens de saída e US$ 0,1345 por 1M de tokens de leitura de cache. Isso torna esta página a referência canônica da Novita AI para disponibilidade da API DeepSeek V3.2, preços, limites atuais e as cargas de trabalho de desenvolvimento onde o V3.2 é uma escolha prática.
Fatos da API DeepSeek V3.2 na Novita AI
A página do modelo da Novita AI lista o DeepSeek V3.2 como um modelo Chat na série DeepSeek com tags LLM e Serverless. Para desenvolvedores, o detalhe mais importante é que o ID do modelo na Novita AI é deepseek/deepseek-v3.2, não o nome do repositório upstream do Hugging Face. Use esse ID exato nas requisições à API da Novita AI.
| Item | Valor atual na Novita AI | Por que é importante |
|---|---|---|
| Nome de exibição do modelo | DeepSeek V3.2 | Use em textos de produtos, documentação e seletores de modelo para o usuário. |
| ID do modelo na API | deepseek/deepseek-v3.2 |
Use este valor exato nas chamadas de API da Novita AI. |
| Disponibilidade | Serverless LLM | Você pode chamar o modelo hospedado sem provisionar uma instância GPU dedicada. |
| Endpoints | chat/completions, completions, anthropic |
Integrações existentes no estilo OpenAI e Anthropic podem ser adaptadas com alterações mínimas de roteamento. |
| Preço de entrada | US$ 0,269 por 1M de tokens | Preço atual listado para tokens de prompt/entrada. |
| Preço de saída | US$ 0,40 por 1M de tokens | Preço atual listado para tokens gerados. |
| Preço de leitura de cache | US$ 0,1345 por 1M de tokens | Útil para prompts repetidos e padrões de contexto compartilhado longo. |
| Janela de contexto | 163.840 tokens | Suporta documentos longos, contextos de código maiores e rastros de agentes com múltiplas etapas. |
| Máximo de tokens de saída | 65.536 tokens | Permite respostas longas, relatórios e saídas de planos de ferramentas quando seu aplicativo precisar. |
| Recursos listados | Function calling, saídas estruturadas, raciocínio, serverless | Boa adequação para workflows de agentes e aplicações estruturadas. |
| Modalidades | Entrada de texto, saída de texto | Trate como um LLM de texto, não um modelo multimodal. |
| Quantização listada | FP8 | Relevante para entender características de serviço, mas não é um campo que você precise passar em chamadas normais de API. |
| Data da verificação | 23 de junho de 2026 | Preços e disponibilidade podem mudar; verifique novamente a página do modelo antes de publicar páginas ou cotações sensíveis a preços. |
Para os valores mais recentes, acesse a página do modelo DeepSeek V3.2 na Novita AI. Para parâmetros de requisição e formato de resposta, use a referência da API de chat completion da Novita AI.
O que o DeepSeek V3.2 Muda para Desenvolvedores
A DeepSeek descreve o V3.2 como um modelo eficiente de raciocínio e agente de IA. O lançamento upstream destaca três direções técnicas principais: DeepSeek Sparse Attention, um framework de aprendizado por reforço em escala e um pipeline de síntese de tarefas de agente em larga escala. Para desenvolvedores de aplicações, esses detalhes se traduzem em um modelo posicionado para raciocínio de contexto longo, workflows de uso de ferramentas, agentes de codificação e resolução de problemas estruturados.
O DeepSeek Sparse Attention, ou DSA, é a principal mudança de arquitetura. Em vez de apresentá-lo como uma garantia de latência ou custo reduzido para toda carga de trabalho, é mais seguro descrever o impacto para o desenvolvedor da seguinte forma: o DSA é projetado para reduzir a sobrecarga de atenção em cenários de contexto longo, preservando a qualidade do modelo. Isso é importante quando seu prompt inclui um documento longo, uma amostra de código em escala de repositório, um pacote de recuperação ou um rastro de agente com múltiplas interações.
O modelo também possui uma arquitetura grande de Mixture-of-Experts. A configuração upstream mostra 256 especialistas roteados e 8 especialistas selecionados por token, com um valor máximo de posição de embedding de 163.840. Esses detalhes estão alinhados com o valor de contexto longo mostrado na página do modelo da Novita AI. Eles também explicam por que o acesso serverless hospedado é atraente: a maioria das equipes prefere chamar essa classe de modelo através de uma API em vez de operar a pilha de serviço por conta própria.
O DeepSeek V3.2 deve ser tratado como um modelo de texto para design de aplicações. A Novita AI lista entrada de texto e saída de texto. Se sua aplicação precisar de compreensão de imagem, fala, vídeo ou saída de embeddings, escolha um modelo separado da biblioteca de modelos da Novita AI em vez de estender esta página além do que o V3.2 tem suporte listado.
Como Chamar o DeepSeek V3.2 com a API da Novita AI
O DeepSeek V3.2 pode ser chamado através do endpoint compatível com OpenAI da Novita AI. O endpoint exato da referência da API é https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions; com o SDK oficial do OpenAI para Python, defina a URL base do SDK como https://api.novita.ai/openai e passe 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": "Você é um assistente de engenharia preciso.",
},
{
"role": "user",
"content": "Resuma os principais riscos de migração de API nesta nota de versão.",
},
],
max_tokens=2048,
temperature=0.3,
)
print(response.choices[0].message.content)
Mantenha a integração inicial simples. Comece com um valor pequeno de max_tokens durante os testes e aumente-o apenas para cargas de trabalho que realmente precisam de saídas longas. Para tarefas de raciocínio determinístico, extração e revisão de código, use temperaturas mais baixas. Para brainstorming e tarefas de escrita menos restritas, um valor mais alto pode ser razoável, mas a configuração exata deve ser validada com seus próprios testes de aceitação.
Se você estiver migrando de uma integração compatível com OpenAI existente, os dois campos a verificar primeiro são a URL base e o ID do modelo. Se estiver migrando de um cliente no estilo Anthropic, a página do modelo da Novita AI também lista uma opção de endpoint anthropic, então mantenha o formato de mensagem no nível da aplicação e o comportamento de chamada de ferramentas sob teste, em vez de assumir que cada abstração do SDK mapeia de forma idêntica.
Quando o DeepSeek V3.2 é a Escolha Certa
O DeepSeek V3.2 é um bom candidato quando a carga de trabalho precisa de profundidade de raciocínio, contexto longo e implantação acessível via API. É especialmente relevante para equipes que constroem assistentes de codificação, sistemas de análise de documentos, workflows de agentes e serviços de saída estruturada onde o prompt pode incluir mais do que uma curta troca de chat.
Escolha o DeepSeek V3.2 quando:
- Você precisar do modelo hospedado
deepseek/deepseek-v3.2na Novita AI em vez de implantação local. - Seu prompt puder incluir documentos longos, grandes trechos de código ou contexto de agente com múltiplas etapas.
- Você quiser function calling ou saídas estruturadas em um workflow LLM apenas de texto.
- Sua aplicação se beneficiar de preços de saída mais baixos do que muitos modelos de raciocínio pesados, ainda exigindo uma família de modelos de nível frontier.
- Você quiser comparar um modelo de raciocínio DeepSeek com outros modelos da Novita AI através de uma superfície de API unificada.
Considere outro modelo quando:
- Seu caso de uso for uma tarefa curta de classificação de alto volume, onde um modelo menor pode ser mais fácil de ajustar e mais barato de operar.
- Você precisar de entrada ou saída multimodal.
- Você precisar de uma garantia de latência publicada para uma região específica ou SLA. Este artigo não afirma latência mais rápida, liderança em benchmarks ou qualquer garantia de uptime específica para o DeepSeek V3.2.
- Você precisar do comportamento focado em pesquisa do DeepSeek V3.2-Speciale. As notas upstream da DeepSeek descrevem o Speciale como uma variante de alto computação para raciocínio profundo e afirmam que ele não suporta chamada de ferramentas.
Conteúdo sobre DeepSeek V3.2 vs V3.1, V4 e V4 Pro
Esta página é intencionalmente focada na disponibilidade do DeepSeek V3.2 na Novita AI: ID do modelo, preços, limites, endpoints, DSA e adequação para desenvolvedores. Não é um artigo geral sobre a história do DeepSeek nem uma página de comparação mais ampla.
Use estas páginas relacionadas quando sua intenção for diferente:
- Para padrões de integração de API DeepSeek mais antigos, leia Como Usar Function Calling do DeepSeek V3.
- Para comparação do DeepSeek R1 e contexto de raciocínio, leia DeepSeek R1 vs Llama 3.3 70B.
- Para discussão sobre custos de produção do DeepSeek V3.2 e discussão sobre Speciale, leia Como Acessar o DeepSeek V3.2 para Reduzir Custos de Inferência em Produção.
Se você estiver comparando o V3.2 com futuras coberturas do DeepSeek V4 ou V4 Pro, mantenha os IDs de modelo e as páginas de lançamento separados. Um nome de modelo mais novo não substitui automaticamente deepseek/deepseek-v3.2 no código de produção. Verifique a página exata do modelo na Novita AI antes de alterar IDs de modelo, suposições de preços, limites de contexto ou flags de recursos.
Perguntas Frequentes
Qual é o ID do modelo DeepSeek V3.2 na Novita AI?
Use deepseek/deepseek-v3.2 para chamadas de API da Novita AI. Isso difere do nome do repositório upstream do Hugging Face, que é formatado como deepseek-ai/DeepSeek-V3.2.
O DeepSeek V3.2 está disponível como Serverless LLM na Novita AI?
Sim. A página do modelo da Novita AI lista o DeepSeek V3.2 com tags LLM e Serverless em 23 de junho de 2026.
Qual é o preço atual do DeepSeek V3.2 na Novita AI?
Conforme verificado em 23 de junho de 2026, a página do modelo lista US$ 0,269 por 1M de tokens de entrada, US$ 0,40 por 1M de tokens de saída e US$ 0,1345 por 1M de tokens de leitura de cache. Verifique novamente a página do modelo antes de tomar decisões sensíveis a preços.
Qual janela de contexto o DeepSeek V3.2 suporta na Novita AI?
A Novita AI lista uma janela de contexto de 163.840 tokens e máximo de 65.536 tokens de saída para o DeepSeek V3.2.
O DeepSeek V3.2 suporta chamadas de API compatíveis com OpenAI?
Sim. A página do modelo da Novita AI lista suporte aos endpoints chat/completions e completions, e a referência da API documenta o caminho de chat completion compatível com OpenAI.
O que é DeepSeek Sparse Attention?
DeepSeek Sparse Attention, ou DSA, é o mecanismo de atenção eficiente destacado no lançamento upstream do DeepSeek V3.2. Ele é projetado para eficiência em contexto longo enquanto preserva a qualidade do modelo.
O DeepSeek V3.2-Speciale é o mesmo modelo que o DeepSeek V3.2 na Novita AI?
Não. As notas upstream da DeepSeek descrevem o DeepSeek V3.2-Speciale como uma variante de alto computação para raciocínio profundo e observam que ele não suporta chamada de ferramentas. Esta página canônica da Novita AI é sobre deepseek/deepseek-v3.2.
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Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA e agentes que ajuda desenvolvedores a construir, implantar e escalar APIs de modelo, cargas de trabalho GPU e aplicações de agentes.
