Deepseek v3.2 API 사용 방법

DeepSeek 출시 딥시크 V3.2 그리고 높은 컴퓨팅 변형 DeepSeek-V3.2-스페셜새로운 희소 주의 엔진(DSA), 개선된 에이전트/도구 동작, 그리고 내부 추론을 표면화하는 "사고"(사고의 사슬) 모드를 탑재했습니다. 두 모델 모두 DeepSeek API(OpenAI 호환 엔드포인트)를 통해 제공되며, 모델 아티팩트/기술 보고서는 공개적으로 게시됩니다.

DeepSeek V3.2란 무엇인가요?

DeepSeek V3.2는 DeepSeek V3 제품군의 후속 제품으로, 명시적으로 설계된 대규모 장기 컨텍스트 생성 모델 제품군입니다. 추론 우선 워크플로 및 에이전트 사용. V3.2는 이전의 실험적 개선 사항(V3.2-Exp)을 DeepSeek 앱, 웹 UI 및 API를 통해 제공되는 주류 모델 라인으로 통합합니다. 빠른 대화형 출력과 전용 생각 (생각의 사슬) 모드는 수학, 디버깅, 계획과 같은 다단계 추론 작업에 적합합니다.

V3.2가 중요한 이유(간단한 맥락)

DeepSeek V3.2는 세 가지 실질적인 이유로 주목할 만합니다.

긴 맥락: 최대 128개의 토큰 컨텍스트 창을 지원하므로 긴 문서, 법적 계약 또는 다중 문서 조사에 적합합니다.
추론 우선 설계: 이 모델은 사고의 사슬("사고")을 워크플로와 도구 사용에 통합합니다. 즉, 중간 추론 단계가 필요한 에이전트 앱으로의 전환입니다.
비용 및 효율성: DSA(희소 주의)를 도입하면 긴 시퀀스에 대한 계산이 줄어들어 대규모 컨텍스트에 대한 추론이 훨씬 저렴해집니다.

DeepSeek-V3.2-Speciale은 무엇이고 기본 v3.2와 어떻게 다릅니까?

"Speciale" 변형을 특별하게 만드는 것은 무엇입니까?

DeepSeek V3.2-Speciale는 고계산, 고추론 v3.2 제품군의 변형입니다. 균형 잡힌 v3.2 변형과 비교했을 때, Speciale은 다단계 추론, 수학 및 에이전트 작업에 특화되어 있으며 사후 학습도 완료되었습니다. 인간 피드백(RLHF)을 활용한 추가적인 강화 학습과 학습 중 확장된 내부 사고 사슬을 사용합니다. 이 임시 엔드포인트와 Speciale API 접근은 시간 제한이 있는 것으로 발표되었습니다(Speciale 경로의 엔드포인트 만료일은 2025년 12월 15일 참조).

성능 및 벤치마크

DeepSeek-V3.2-Speciale는 V3.2의 고성능, 추론 최적화 버전입니다. Speciale 버전은 기존 수학 모델인 DeepSeek-Math-V2를 통합하여 워크로드에 다음과 같은 기능이 필요할 때 사용할 수 있는 모델로 자리매김했습니다. 가능한 가장 깊은 사고의 사슬, 다단계 문제 해결, 경쟁적 추론(예: 수학 올림피아드 스타일), 복잡한 에이전트 오케스트레이션.

이 알고리즘은 수학적 정리를 증명하고 논리적 추론을 스스로 검증할 수 있습니다. 이 알고리즘은 여러 세계적 대회에서 놀라운 성과를 거두었습니다.

IMO(국제수학올림피아드) 금메달
CMO(중국 수학 올림피아드) 금메달
ICPC(국제 컴퓨터 프로그래밍 경진대회) 2위(휴먼 경진대회)
IOI(국제정보올림피아드) 10위(휴먼 콘테스트)

Deepseek v3.2 API 사용 방법

DeepSeek v3.2의 추론 모드란 무엇인가요?

DeepSeek는 명시적인 것을 노출합니다. 사고/추론 모드 이로 인해 모델이 생성됩니다. 생각의 사슬 (CoT) 출력의 개별적인 부분으로서 전에 최종 답변입니다. API는 이 CoT를 표면화하여 클라이언트 애플리케이션이 이를 검사, 표시 또는 추출할 수 있도록 합니다.

역학 - API가 제공하는 것

reasoning_content 들: 사고 모드가 활성화되면 응답 구조에 다음이 포함됩니다. reasoning_content 최종과 동일한 수준의 필드(CoT) content이를 통해 클라이언트는 내부 단계에 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있습니다.
생각하는 동안 도구 호출: V3.2는 도구 호출을 지원한다고 주장합니다. 이내 사고 궤적: 모델은 추론 단계와 도구 호출을 섞어서 복잡한 작업 성능을 향상시킬 수 있습니다.

DeepSeek v3.2 API가 추론을 구현하는 방식

버전 3.2에서는 여러 차례의 대화에서 일관된 추론 논리를 유지하기 위해 표준화된 추론 체인 API 메커니즘을 도입했습니다.

각 추론 요청에는 다음이 포함됩니다. reasoning_content 모델 내의 필드
사용자가 모델의 추론을 계속하려면 이 필드를 다음 턴으로 다시 전달해야 합니다.
새로운 질문이 시작되면 오래된 질문은 reasoning_content 논리적 오염을 방지하기 위해 삭제해야 합니다.
모델은 추론 모드에서 "추론 → 도구 호출 → 재추론" 루프를 여러 번 실행할 수 있습니다.

DeepSeek v3.2 API에 어떻게 접근하고 사용합니까?

짧은 : CometAPI는 DeepSeek 제품군을 포함한 많은 모델을 노출하는 OpenAI 스타일 게이트웨이입니다. https://api.cometapi.com/v1 따라서 모델을 변경하여 교체할 수 있습니다. model 요청에 문자열을 추가합니다. CometAPI에 가입하고 먼저 API 키를 받으세요.

CometAPI를 사용하는 대신 직접 DeepSeek을 사용하는 이유는 무엇인가요?

CometAPI는 청구, 요금 제한, 모델 선택을 중앙에서 관리합니다(코드를 변경하지 않고 공급업체를 전환하려는 경우 유용합니다).
직접 DeepSeek 엔드포인트(예: https://api.deepseek.com/v1)는 여전히 존재하며, 때로는 제공업체별 기능을 제공합니다. 편의를 위해 CometAPI를 선택하거나, 제공업체 기반 제어를 위해 직접 공급업체 엔드포인트를 선택하세요. CometAPI를 사용하기 전에 어떤 기능(예: Speciale, 실험적 엔드포인트)을 사용할 수 있는지 확인하세요.

A단계 - CometAPI 계정을 만들고 API 키를 받으세요.

CometAPI(가입/콘솔)로 이동하여 API 키를 생성합니다(대시보드에는 일반적으로 다음이 표시됩니다. sk-...). 비밀로 유지하세요. 코멧API

B단계 - 사용 가능한 정확한 모델 이름 확인

모델 목록을 쿼리하여 CometAPI가 제공하는 정확한 모델 문자열을 확인하세요(모델 이름에 변형 접미사가 포함될 수 있음). 이름을 하드코딩하기 전에 모델 엔드포인트를 사용하세요.

curl -s -H "Authorization: Bearer $COMET_KEY" \
  https://api.cometapi.com/v1/models | jq .

DeepSeek 항목을 찾으세요(예: deepseek-v3.2 or deepseek-v3.2-exp) 정확한 ID를 기록하세요. CometAPI는 다음을 노출합니다. /v1/models 리스팅.

C단계 - 기본 채팅 통화하기(curl)

교체 <COMET_KEY> 및 deepseek-v3.2 귀하가 확인한 모델 ID:

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <COMET_KEY>" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v3.2",
    "messages": [
      {"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},
      {"role":"user","content":"Summarize DeepSeek v3.2 in two sentences."}
    ],
    "max_tokens":300
  }'

이는 OpenAI 스타일 호출 패턴과 동일합니다. CometAPI는 선택된 공급자에게 전달합니다.

호환성 및 예방 조치

Claude Code 환경에서 Think Mode 활성화를 지원합니다.
명령줄(CLI)에서 모델 이름 deepseek-reasoner를 입력하기만 하면 됩니다.
하지만 현재로선 Cline이나 RooCode와 같은 비표준 도구와는 호환되지 않을 수 있습니다.
일반적인 작업에는 비사고 모드를 사용하고, 복잡한 논리적 추론에는 사고 모드를 사용하는 것이 좋습니다.

실제 채택 패턴: 몇 가지 예시 아키텍처

1 — 개발자 워크플로를 위한 보조 에이전트

모드 : 복잡한 코드 생성 및 테스트 생성을 위해 호출되는 Speciale(사고 모드), 인라인 도우미를 위한 빠른 채팅 모드.
안전 : 생성된 코드에 대해 CI 파이프라인 검사와 샌드박스 테스트 실행을 사용합니다.
호스팅 : 대규모 컨텍스트를 위한 API 또는 vLLM + 다중 GPU 클러스터에 자체 호스팅.

2 — 법률/재무 팀을 위한 문서 분석

모드 : V3.2에서는 DSA 장기 컨텍스트 최적화를 통해 장기 계약을 처리하고 구조화된 요약과 작업 목록을 생성합니다.
안전 : 다운스트림 결정에 대한 인간 변호사의 서명, 호스팅 엔드포인트로 전송하기 전에 PII 삭제.

3 — 자율형 데이터 파이프라인 오케스트레이터

모드 : 여러 단계의 ETL 작업을 계획하고, 데이터베이스를 쿼리하고, 검증 테스트를 호출하기 위한 도구를 호출하는 사고 모드입니다.
안전 : 되돌릴 수 없는 작업(예: 파괴적인 DB 쓰기)을 수행하기 전에 작업 확인 및 검증 가능한 검사를 구현합니다.

위의 각 패턴은 현재 V3.2 제품군 모델에서 실행 가능하지만, 이 모델을 검증 툴과 보수적 거버넌스와 함께 사용해야 합니다.

v3.2를 사용하여 비용과 성능을 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?

듀얼 모드를 의도적으로 활용하세요

마이크로 상호작용을 위한 빠른 모드: 지연 시간이 중요한 짧은 검색, 형식 변환 또는 직접 API 호출에는 비사고 도구 모드를 사용하세요.
계획 및 검증을 위한 사고 모드: 복잡한 작업, 다중 액션 에이전트 또는 안전에 민감한 의사 결정을 사고 모드로 전환합니다. 중간 단계를 포착하고 중요한 작업을 실행하기 전에 검증 단계(자동 또는 수동)를 실행합니다.

어떤 모델을 선택해야 할까요?

deepseek-v3.2 — 일반 에이전트 작업을 위한 균형 잡힌 생산 모델.
deepseek-v3.2-Speciale — 전문화된 중추적 추론 변형입니다. 처음에는 API 전용일 수 있으며 최상의 추론/벤치마크 성능이 필요할 때(그리고 잠재적으로 더 높은 비용을 감수할 때) 사용할 수 있습니다.

실용적인 비용 관리 및 팁

신속한 엔지니어링: 시스템 지침을 간결하게 유지하고 중복된 맥락을 보내지 마십시오. 명확한 시스템 지침: 모드 의도를 명시하는 시스템 프롬프트를 사용하십시오. 예: "생각 모드에 있습니다. 도구를 호출하기 전에 계획을 나열하십시오." 도구 모드의 경우 "계산기 API와 상호 작용할 때 다음 필드가 있는 JSON만 출력하십시오."와 같은 제약 조건을 추가하십시오.
청킹 + 검색 증강: 외부 검색기를 사용하여 각 사용자 질문에 가장 관련성이 높은 세그먼트만 전송합니다.
온도 및 샘플링: 결정론을 높이기 위해 도구 상호작용의 온도를 낮추고, 탐색 또는 아이디어 창출 작업에서는 온도를 높입니다.

벤치마크 및 측정

검증될 때까지 출력을 신뢰할 수 없는 것으로 처리하세요. 추론 출력조차도 정확하지 않을 수 있습니다. 되돌릴 수 없는 작업을 수행하기 전에 결정론적 검사(단위 테스트, 유형 검사)를 추가하세요.
변형을 적용하기 전에 샘플 워크로드(대기 시간, 토큰 사용, 정확성)에 대한 A/B 테스트를 실행합니다. v3.2는 추론 벤치마크에서 큰 성과를 거두었지만 실제 앱 동작은 신속한 설계와 입력 분배에 달려 있습니다.

자주 묻는 질문

질문: 모델에서 CoT를 얻는 데 권장되는 방법은 무엇입니까?

A: 사용 deepseek-reasoner 모델 또는 세트 thinking/thinking.type = enabled 귀하의 요청에. 응답에는 다음이 포함됩니다. reasoning_content (CoT) 및 최종 content.

질문: 모델이 사고 모드에서 외부 도구를 호출할 수 있나요?

A: 네 — V3.2에서는 도구를 사고 모드와 비사고 모드 모두에서 사용할 수 있는 기능을 도입했습니다. 모델은 내부 추론 중에 구조화된 도구 호출을 생성할 수 있습니다. 사용 strict 잘못된 호출을 방지하기 위해 모드를 사용하고 JSON 스키마를 지웁니다.

질문: 사고모드를 사용하면 비용이 증가합니까?

A: 네, 사고 모드는 중간 CoT 토큰을 생성하여 토큰 사용량을 늘리고 결과적으로 비용을 증가시킵니다. 필요할 때만 사고할 수 있도록 시스템을 설계하세요.

질문: 어떤 엔드포인트와 기본 URL을 사용해야 합니까?

A: CometAPI는 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공합니다. 기본 URL은 다음과 같습니다. https://api.cometapi.com 그리고 기본 채팅 엔드포인트는 다음과 같습니다. /v1/chat/completions (또는 /chat/completions (선택한 기본 URL에 따라 다름).

질문: 툴 콜링을 사용하려면 특수 툴이 필요합니까?

A: 아니요. API는 JSON 형식의 구조화된 함수 선언을 지원합니다. 다음을 제공해야 합니다. tools 매개변수, 도구 스키마 및 애플리케이션의 JSON 함수 라이프사이클을 처리합니다. 함수 호출 JSON을 수신하고, 함수를 실행한 후, 결과를 모델에 반환하여 계속 또는 종료합니다. 사고 모드는 다음을 다시 전달해야 하는 요구 사항을 추가합니다. reasoning_content 도구 결과와 함께.

결론

DeepSeek V3.2 및 DeepSeek-V3.2-Speciale는 다음을 향한 명확한 추진력을 나타냅니다. 개방적이고 추론 중심적인 사고의 사슬을 명시적으로 표현하고 에이전트 도구 워크플로를 지원하는 LLM입니다. 토큰 비용, 신중한 상태 관리, 그리고 운영 제어를 고려한다면 신뢰할 수 있는 에이전트 구축을 간소화할 수 있는 강력한 새로운 기본 요소(DSA, 사고 모드, 도구 사용 훈련)를 제공합니다.

개발자는 액세스할 수 있습니다 딥시크 v3.2 API CometAPI를 통한 등 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.

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