DeepSeek-V3.2-Exp API에 접근하는 방법

DeepSeek가 출시되었습니다 실험 모델이라고 딥시크-V3.2-Exp on 2025 년 9 월 29 일새로운 희소 어텐션 메커니즘(DeepSeek Sparse Attention, DSA)을 도입하여 롱 컨텍스트 워크로드에 대한 추론 비용을 크게 낮추는 동시에 API 가격을 약 절반으로 낮췄습니다. 이 가이드에서는 DeepSeek 모델의 정의, 아키텍처/기능의 주요 특징, API 접근 및 사용 방법(코드 예시 포함), 기존 DeepSeek 모델과의 비교, 그리고 프로덕션 환경에서 DeepSeek 모델의 응답을 파싱하고 처리하는 방법을 설명합니다.

DeepSeek-V3.2-Exp는 무엇인가요?

DeepSeek-V3.2-Exp는 DeepSeek V3 트랙의 실험적 버전입니다. 2025년 9월 말에 발표된 이 릴리스는 원시 정확도의 큰 도약이라기보다는 확장된 컨텍스트 길이에 대한 아키텍처 최적화를 검증하는 "중간" 단계로 포지셔닝됩니다. 이 릴리스의 주요 혁신은 다음과 같습니다. **DeepSeek 스파스 어텐션(DSA)**V3.1-Terminus와 비슷한 수준의 출력 품질을 유지하면서 컴퓨팅 및 메모리 비용을 줄이기 위해 긴 입력의 일부에 선택적으로 주의를 기울이는 주의 패턴입니다.

실제로 중요한 이유:

장기 컨텍스트 작업의 비용: DSA는 주의의 제곱 비용을 목표로 하여 매우 긴 입력(다중 문서 검색, 긴 대본, 대규모 게임 세계 등)에 대한 컴퓨팅을 줄입니다. 일반적인 긴 컨텍스트 사용 사례의 API 사용 비용은 상당히 낮습니다.
호환성 및 접근성: DeepSeek API는 OpenAI와 호환되는 요청 형식을 사용하므로 기존의 많은 OpenAI SDK 워크플로를 빠르게 조정할 수 있습니다.

DeepSeek V3.2-Exp의 주요 기능과 아키텍처는 무엇입니까?

DeepSeek Sparse Attention(DSA)은 무엇이고 어떻게 작동하나요?

DSA는 세밀하고 희소한 주의 전체 맥락에 걸쳐 집중적인 주의를 기울이기보다는 토큰에 선택적으로 주의를 기울이도록 설계된 방식입니다. 간단히 말해서:

이 모델은 각 계층이나 블록에서 처리할 토큰 하위 집합을 동적으로 선택하여 긴 입력 길이에 대한 FLOP를 줄입니다.
선택은 학습된 선택 정책과 라우팅 휴리스틱을 결합하여 추론 작업에 대한 "중요한" 맥락을 보존하도록 설계되었습니다.

DSA는 V3.2-Exp의 핵심 혁신으로, 특히 맥락 길이가 길어질 때 추론 비용을 절감하는 동시에 출력 품질을 고밀도 어텐션 모델 수준으로 유지하기 위한 것입니다. 릴리스 노트와 모델 페이지에서는 학습 구성이 V3.1-Terminus에 맞춰 조정되었으며, 벤치마크 지표의 차이는 전체적인 학습 변경이 아닌 희소 어텐션 메커니즘을 반영한다고 강조합니다.

V3.2-Exp에는 어떤 다른 아키텍처/기능이 포함되어 있나요?

하이브리드 모드(사고 vs 비사고): DeepSeek는 두 개의 모델 ID를 공개합니다. deepseek-chat (생각하지 않고 / 더 빠른 답변) 그리고 deepseek-reasoner (사고 연쇄 또는 중간 추론 콘텐츠를 노출할 수 있는 사고 모드). 이러한 모드를 통해 개발자는 속도와 명시적 추론 투명성 중에서 선택할 수 있습니다.
매우 큰 컨텍스트 창: V3.x 제품군은 매우 큰 컨텍스트를 지원합니다(V3 라인은 최신 업데이트에서 DeepSeek에 128K 컨텍스트 옵션을 제공함). 따라서 다중 문서 워크플로, 긴 로그 및 지식 중심 에이전트에 적합합니다.
JSON 출력 및 엄격한 함수 호출(베타): API는 다음을 지원합니다. response_format JSON 출력을 강제할 수 있는 객체(그리고 엄격한 함수 호출 베타)입니다. 이는 도구 통합을 위해 예측 가능하고 기계에서 구문 분석 가능한 출력이 필요할 때 유용합니다.
스트리밍 및 추론 토큰: API는 스트리밍 응답을 지원하고 추론 모델의 경우 고유한 추론 콘텐츠 토큰(종종 노출됨)을 지원합니다. reasoning_content), 모델의 중간 단계를 표시하거나 감사할 수 있습니다.

CometAPI를 통해 DeepSeek-V3.2-Exp API에 어떻게 접근하고 사용할 수 있나요?

DeepSeek은 의도적으로 OpenAI 스타일의 API 형식을 유지합니다. 따라서 기존 OpenAI SDK 또는 호환 툴을 다른 기본 URL로 다시 타겟팅할 수 있습니다. DeepSeek-V3.2-Exp에 액세스하려면 CometAPI를 사용하는 것이 좋습니다. 가격이 저렴하고 다중 모드 집계 게이트웨이이기 때문입니다. DeepSeek은 V3.2-Exp 동작에 매핑되는 모델 이름을 제공합니다. 예:

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — 추론/사고 모드가 V3.2-Exp.에 매핑되었습니다.

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — V3.2-Exp에 매핑된 비추론/채팅 모드입니다.

어떻게 인증하나요? 그리고 기본 URL은 무엇인가요?

API 키 받기 CometAPI 개발자 콘솔에서 (해당 사이트에서 신청)
기본 URL: (https://api.cometapi.com or https://api.cometapi.com/v1 OpenAI 호환 경로의 경우). OpenAI와 호환되므로 많은 OpenAI SDK를 작은 변경만으로 DeepSeek로 다시 지정할 수 있습니다.

어떤 모델 ID를 사용해야 하나요?

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking— 사고 모드는 사고/추론 연쇄 콘텐츠를 노출합니다. 두 기능 모두 최신 릴리스 노트에서 V3.2-Exp로 업그레이드되었습니다.
DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking — 생각 없이, 빠른 응답, 전형적인 채팅/완료 사용 방식.

예: 간단한 curl 요청(채팅 완료)

curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $cometapi_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2-exp",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Summarize the attached meeting transcript in 3 bullet points."}
    ],
    "max_tokens": 512,
    "stream": false
  }'

예: Python(OpenAI 호환 클라이언트 패턴)

이 패턴은 OpenAI 클라이언트가 CometAPI 기본 URL을 가리키거나 CometAPI SDK를 사용한 후에 작동합니다. 아래 예시는 DeepSeek의 문서 스타일을 따릅니다.

import os
import requests

API_KEY = os.environ
url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "deepseek-v3.2-exp",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Extract action items from the following notes..."}
    ],
    "max_tokens": 800
}

r = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
r.raise_for_status()
print(r.json())

특별한 SDK가 필요하지 않습니다 — 하지만 이미 OpenAI의 SDK를 사용하고 있다면 종종 재구성할 수 있습니다. base_url 및 api_key 동일한 통화 패턴을 유지합니다.

고급 사용법: 추론을 가능하게 하거나 `reasoning_content`

감사, 정제 또는 중간 단계 추출을 위한 모델의 내부 사고 체인이 필요한 경우 다음으로 전환하세요. DeepSeek-V3.2-Exp-thinking. 그만큼 reasoning_content 필드(및 관련 스트림 또는 토큰)는 추론 모드에 대한 응답에서 사용 가능합니다. API 문서에서 제공합니다. reasoning_content 최종 답변 이전에 생성된 CoT를 검사하기 위한 응답 필드로 사용됩니다. 참고: 이러한 토큰을 노출하면 모델 출력의 일부이므로 청구에 영향을 미칠 수 있습니다.

스트리밍 및 부분 업데이트

"stream": true SSE(서버에서 보낸 이벤트)를 통해 토큰 델타를 수신하라는 요청.
stream_options 및 include_usage 스트리밍 중에 사용 메타데이터가 어떻게, 언제 나타나는지 조정할 수 있습니다(증분형 UI에 유용함).

DeepSeek-V3.2-Exp는 이전 DeepSeek 모델과 어떻게 비교됩니까?

V3.2-Exp 대 V3.1-Terminus

주요 차이점: V3.2-Exp는 긴 맥락에 대한 연산량을 줄이는 동시에 나머지 학습 과정은 V3.1과 동일하게 유지하기 위해 희소 어텐션 메커니즘을 도입했습니다. 이를 통해 DeepSeek은 효율성 향상을 더욱 명확하게 비교할 수 있었습니다. ()
벤치 마크 : 공개된 메모에 따르면 V3.2-Exp는 추론/코딩 작업에서 V3.1과 거의 비슷한 성능을 보이는 반면, 긴 컨텍스트에서는 눈에 띄게 저렴합니다. 주의 희소성이 필요한 토큰 상호작용과 어떻게 상호 작용하는지에 따라 특정 작업에서 여전히 사소한 퇴보가 발생할 수 있습니다.

V3.2-Exp 대 R1 / 이전 릴리스

R1과 V3 라인은 서로 다른 설계 목표를 따릅니다(R1은 역사적으로 일부 브랜치에서 서로 다른 아키텍처적 절충안과 다중 모드 용량에 중점을 두었습니다). V3.2-Exp는 V3 제품군의 개선된 버전으로, 긴 컨텍스트와 처리량에 중점을 두고 있습니다. 단일 턴 원시 정확도 벤치마크에 대한 워크로드가 많은 경우 차이는 크지 않을 수 있습니다. 다중 문서 파이프라인을 사용하는 경우 V3.2-Exp의 비용 프로필이 더 매력적일 수 있습니다.

DeepSeek-V3.2-Exp API에 접근하는 방법

클로드 소네트 4.5에 접속할 수 있는 곳

CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.

개발자는 액세스할 수 있습니다 DeepSeek V3.2 경험 CometAPI를 통해 최신 모델 버전 공식 웹사이트에서 항상 업데이트됩니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.

출발 준비 되셨나요?→ 지금 CometAPI에 가입하세요 !

결론

DeepSeek-V3.2-Exp는 V3 수준의 출력 품질을 유지하면서도 장문 컨텍스트 작업을 더 저렴하고 실현 가능하게 만드는 것을 목표로 하는 실용적인 실험적 릴리스입니다. 장문 문서, 녹취록 또는 다중 문서 추론을 다루는 팀에게는 시험 사용해볼 가치가 있습니다. API는 OpenAI 스타일 인터페이스를 따라 통합을 간소화하고, DSA 메커니즘과 대규모 개발의 경제적 계산 방식을 바꾸는 의미 있는 가격 인하를 모두 강조합니다. 다른 실험 모델과 마찬가지로, 포괄적인 평가, 계측 및 단계적 출시가 필수적입니다.

DeepSeek-V3.2-Exp는 무엇인가요?

DeepSeek V3.2-Exp의 주요 기능과 아키텍처는 무엇입니까?

DeepSeek Sparse Attention(DSA)은 무엇이고 어떻게 작동하나요?

V3.2-Exp에는 어떤 다른 아키텍처/기능이 포함되어 있나요?

CometAPI를 통해 DeepSeek-V3.2-Exp API에 어떻게 접근하고 사용할 수 있나요?

어떻게 인증하나요? 그리고 기본 URL은 무엇인가요?

어떤 모델 ID를 사용해야 하나요?

예: 간단한 curl 요청(채팅 완료)

예: Python(OpenAI 호환 클라이언트 패턴)

고급 사용법: 추론을 가능하게 하거나 `reasoning_content`

스트리밍 및 부분 업데이트

DeepSeek-V3.2-Exp는 이전 DeepSeek 모델과 어떻게 비교됩니까?

V3.2-Exp 대 V3.1-Terminus

V3.2-Exp 대 R1 / 이전 릴리스

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V3.2-Exp에는 어떤 다른 아키텍처/기능이 포함되어 있나요?

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어떻게 인증하나요? 그리고 기본 URL은 무엇인가요?

어떤 모델 ID를 사용해야 하나요?

예: 간단한 curl 요청(채팅 완료)

예: Python(OpenAI 호환 클라이언트 패턴)

고급 사용법: 추론을 가능하게 하거나 reasoning_content

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DeepSeek-V3.2-Exp는 이전 DeepSeek 모델과 어떻게 비교됩니까?

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