DeepSeek V3.2 доступна на Novita AI как Serverless LLM с идентификатором модели deepseek/deepseek-v3.2, а также с эндпоинтами, совместимыми с OpenAI и Anthropic, и эндпоинтом completions. По состоянию на 23 июня 2026 года на странице модели указаны контекстное окно 163 840 токенов, максимум 65 536 выходных токенов, цена $0.269 за 1 млн входных токенов, $0.40 за 1 млн выходных токенов и $0.1345 за 1 млн токенов чтения из кэша. Это делает данную страницу каноническим справочником Novita AI по доступности DeepSeek V3.2 API, ценам, текущим лимитам и рабочим нагрузкам разработчиков, для которых V3.2 практически подходит.
Факты о DeepSeek V3.2 API на Novita AI
На странице модели Novita AI DeepSeek V3.2 указана как чат-модель в серии DeepSeek с тегами LLM и Serverless. Для разработчиков наиболее важная деталь: идентификатор модели Novita AI — deepseek/deepseek-v3.2, а не имя репозитория Hugging Face. Используйте именно этот идентификатор в API-запросах к Novita AI.
| Параметр | Текущее значение на Novita AI | Почему это важно |
|---|---|---|
| Отображаемое название модели | DeepSeek V3.2 | Используйте в текстах продуктов, документации и видимых пользователю селекторах моделей. |
| API-идентификатор модели | deepseek/deepseek-v3.2 |
Используйте именно это значение в API-вызовах Novita AI. |
| Доступность | Serverless LLM | Вы можете вызывать размещенную модель без выделения отдельного GPU-инстанса. |
| Эндпоинты | chat/completions, completions, anthropic |
Существующие интеграции в стиле OpenAI и Anthropic можно адаптировать с минимальными изменениями маршрутизации. |
| Цена за входные токены | $0.269 за 1 млн токенов | Текущая указанная цена за промпт/входные токены. |
| Цена за выходные токены | $0.40 за 1 млн токенов | Текущая указанная цена за сгенерированные токены. |
| Цена за чтение из кэша | $0.1345 за 1 млн токенов | Полезна при повторяющихся промптах и длинных повторно используемых контекстах. |
| Контекстное окно | 163 840 токенов | Поддерживает длинные документы, крупные фрагменты кода и многошаговые трассы агентов. |
| Максимум выходных токенов | 65 536 токенов | Позволяет получать длинные сгенерированные ответы, отчеты и выводы планов инструментов, когда это нужно вашему приложению. |
| Перечень возможностей | Вызов функций, структурированный вывод, рассуждения, serverless | Хорошо подходит для агентных и структурированных прикладных сценариев. |
| Модальности | Текстовый ввод, текстовый вывод | Воспринимайте это как текстовую LLM, а не мультимодальную модель. |
| Указанное квантование | FP8 | Важно для понимания характеристик обслуживания, но это не поле, которое нужно передавать в обычных API-вызовах. |
| Дата проверки | 23 июня 2026 | Цены и доступность могут измениться, поэтому перепроверяйте страницу модели перед публикацией страниц или котировок, чувствительных к ценам. |
За актуальными значениями откройте страницу модели DeepSeek V3.2 на Novita AI. Параметры запросов и формат ответов смотрите в справочнике API чат-завершений Novita AI.
Что DeepSeek V3.2 меняет для разработчиков
DeepSeek описывает V3.2 как эффективную модель для рассуждений и агентных ИИ-задач. В официальном релизе выделяются три ключевых технических направления: DeepSeek Sparse Attention, масштабируемый фреймворк обучения с подкреплением и крупномасштабный конвейер синтеза агентных задач. Для разработчиков приложений это означает модель, ориентированную на длинные контексты, рассуждения, рабочие процессы с использованием инструментов, агентов-программистов и структурированное решение задач.
DeepSeek Sparse Attention (DSA) — главное архитектурное изменение. Вместо того чтобы представлять его как гарантированный выигрыш в задержке или стоимости для любой нагрузки, безопаснее описать влияние для разработчиков так: DSA спроектирован для снижения накладных расходов внимания в сценариях с длинным контекстом при сохранении качества модели. Это важно, когда ваш промпт содержит длинный документ, фрагмент кода размером с репозиторий, пакет извлеченных данных или многошаговую трассу агента.
Модель также имеет крупную архитектуру Mixture-of-Experts. В конфигурации upstream указано 256 маршрутизируемых экспертов и 8 экспертов, выбираемых для каждого токена, с максимальным значением позиционного эмбеддинга 163 840. Эти детали согласуются со значением длинного контекста на странице модели Novita AI. Они также объясняют, почему привлекателен размещенный serverless-доступ: большинство команд предпочитает вызывать такие модели через API, а не эксплуатировать стек обслуживания самостоятельно.
DeepSeek V3.2 следует рассматривать как текстовую модель при проектировании приложений. Novita AI указывает текстовый ввод и текстовый вывод. Если вашему приложению нужно понимание изображений, речь, видео или вывод эмбеддингов, выберите отдельную модель из библиотеки моделей Novita AI, а не рассчитывайте на то, что V3.2 поддерживает больше, чем указано в описании.
Как вызывать DeepSeek V3.2 через Novita AI API
DeepSeek V3.2 можно вызывать через совместимый с OpenAI эндпоинт Novita AI. Точный эндпоинт из справочника API: https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions; при использовании официального OpenAI Python SDK установите base URL SDK https://api.novita.ai/openai и передавайте deepseek/deepseek-v3.2 в качестве модели.
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": "You are a precise engineering assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Summarize the main API migration risks in this release note.",
},
],
max_tokens=2048,
temperature=0.3,
)
print(response.choices[0].message.content)
Начните с простой интеграции. При тестировании используйте небольшое значение max_tokens, увеличивая его только для задач, которым действительно нужны длинные ответы. Для детерминированных рассуждений, извлечения данных и ревью кода используйте более низкие температуры. Для мозгового штурма и менее ограниченных задач написания текстов более высокое значение может быть разумным, но точную настройку следует проверять на своих собственных приемочных тестах.
Если вы переходите с существующей интеграции, совместимой с OpenAI, в первую очередь проверьте два поля: base URL и идентификатор модели. Если вы переходите с клиента в стиле Anthropic, на странице модели Novita AI также указан вариант эндпоинта anthropic, поэтому проверяйте формат сообщений и поведение вызова инструментов на уровне приложения, а не исходите из того, что все абстракции SDK совпадают один в один.
Когда DeepSeek V3.2 подходит лучше всего
DeepSeek V3.2 — хороший кандидат, когда рабочая нагрузка требует глубины рассуждений, длинного контекста и доступного через API развертывания. Она особенно актуальна для команд, создающих ассистентов для программирования, системы анализа документов, агентные рабочие процессы и сервисы со структурированным выводом, где промпт может выходить за рамки короткого чата.
Выбирайте DeepSeek V3.2, когда:
- Вам нужна размещенная модель
deepseek/deepseek-v3.2на Novita AI, а не локальное развертывание. - Ваш промпт может содержать длинные документы, крупные фрагменты кода или многошаговый контекст агента.
- Вам нужны вызов функций или структурированный вывод в текстовом рабочем процессе на базе LLM.
- Ваше приложение выигрывает от более низкой указанной цены на выходные токены по сравнению со многими тяжелыми моделями для рассуждений, при этом вам все еще нужно семейство моделей уровня frontier.
- Вы хотите сравнить модель рассуждений DeepSeek с другими моделями Novita AI через единый API.
Рассмотрите другую модель, когда:
- Ваш сценарий — это короткая высоконагруженная задача классификации, где меньшая модель может быть проще в настройке и дешевле в эксплуатации.
- Вам нужен мультимодальный ввод или вывод.
- Вам требуется опубликованная гарантия задержки для конкретного региона или SLA. Эта статья не заявляет о минимальной задержке, лидерстве в бенчмарках или конкретной гарантии доступности для DeepSeek V3.2.
- Вам нужно исследовательское поведение DeepSeek V3.2-Speciale. В документации DeepSeek Speciale описывается как вариант с высокими вычислительными затратами для глубоких рассуждений, и указано, что он не поддерживает вызов инструментов.
DeepSeek V3.2 против V3.1, V4 и V4 Pro: что освещается
Эта страница намеренно сосредоточена на доступности DeepSeek V3.2 на Novita AI: идентификатор модели, цены, лимиты, эндпоинты, DSA и применимость для разработчиков. Это не общая статья об истории DeepSeek и не расширенная страница сравнения.
Используйте следующие связанные страницы, если ваша цель другая:
- По более старым сценариям интеграции DeepSeek API читайте Как использовать function calling в DeepSeek V3.
- Для сравнения DeepSeek R1 и контекста о рассуждениях читайте DeepSeek R1 против Llama 3.3 70B.
- По вопросам стоимости DeepSeek V3.2 в продакшене и обсуждению Speciale читайте Как получить доступ к DeepSeek V3.2 для снижения затрат на инференс в продакшене.
Если вы сравниваете V3.2 с будущими материалами о DeepSeek V4 или V4 Pro, держите идентификаторы моделей и страницы релизов раздельно. Новое имя модели автоматически не заменяет deepseek/deepseek-v3.2 в продакшен-коде. Проверяйте актуальную страницу модели на Novita AI перед изменением идентификаторов моделей, ценовых предположений, лимитов контекста или фич-флагов.
Часто задаваемые вопросы
Какой идентификатор модели DeepSeek V3.2 на Novita AI?
Используйте deepseek/deepseek-v3.2 для вызовов Novita AI API. Это отличается от имени репозитория Hugging Face upstream, которое имеет вид deepseek-ai/DeepSeek-V3.2.
Доступна ли DeepSeek V3.2 как Serverless LLM на Novita AI?
Да. По состоянию на 23 июня 2026 года страница модели Novita AI указывает DeepSeek V3.2 с тегами LLM и Serverless.
Какова текущая цена DeepSeek V3.2 на Novita AI?
По данным на 23 июня 2026 года, на странице модели указано $0.269 за 1 млн входных токенов, $0.40 за 1 млн выходных токенов и $0.1345 за 1 млн токенов чтения из кэша. Перепроверьте страницу модели перед принятием решений, чувствительных к цене.
Какое контекстное окно поддерживает DeepSeek V3.2 на Novita AI?
Novita AI указывает контекстное окно 163 840 токенов и максимум 65 536 выходных токенов для DeepSeek V3.2.
Поддерживает ли DeepSeek V3.2 API-вызовы, совместимые с OpenAI?
Да. На странице модели Novita AI указана поддержка эндпоинтов chat/completions и completions, а в справочнике API описан путь chat completion, совместимый с OpenAI.
Что такое DeepSeek Sparse Attention?
DeepSeek Sparse Attention (DSA) — это эффективный механизм внимания, выделенный в официальном релизе DeepSeek V3.2. Он спроектирован для эффективной работы с длинным контекстом при сохранении качества модели.
Является ли DeepSeek V3.2-Speciale той же моделью, что и DeepSeek V3.2 на Novita AI?
Нет. В документации DeepSeek V3.2-Speciale описывается как вариант с высокими вычислительными затратами для глубоких рассуждений, и отмечается, что он не поддерживает вызов инструментов. Эта каноническая страница Novita AI посвящена deepseek/deepseek-v3.2.
Рекомендуемые статьи
- Как получить доступ к DeepSeek V3.2 для снижения затрат на инференс в продакшене
- Как использовать function calling в DeepSeek V3
- DeepSeek R1 против Llama 3.3 70B
Novita AI — это облачная платформа для ИИ и агентов, которая помогает разработчикам создавать, развертывать и масштабировать модельные API, GPU-нагрузки и агентные приложения.
