Como acessar a API DeepSeek-V3.2-Exp

CometAPI
AnnaOct 2, 2025
Como acessar a API DeepSeek-V3.2-Exp

DeepSeek lançou um experimental modelo chamado DeepSeek-V3.2-Exp on 29 de Setembro de 2025, introduzindo um novo mecanismo de atenção esparsa (DeepSeek Sparse Attention, ou DSA) que visa custos de inferência muito mais baixos para cargas de trabalho de longo contexto — e, simultaneamente, a empresa reduziu os preços da API em aproximadamente metade. Este guia explica o que é o modelo, os destaques da arquitetura/recursos, como acessar e usar a API (com exemplos de código), como ela se compara aos modelos DeepSeek anteriores e como analisar e manipular suas respostas em produção.

O que é DeepSeek-V3.2-Exp?

DeepSeek-V3.2-Exp é uma iteração experimental na trilha V3 do DeepSeek. O lançamento — anunciado no final de setembro de 2025 — é posicionado como uma etapa "intermediária" que valida otimizações arquitetônicas para extensões de contexto estendidas, em vez de um grande salto na precisão bruta. Sua principal inovação é Atenção Esparsa DeepSeek (DSA), um padrão de atenção que atende seletivamente partes de uma entrada longa para reduzir custos de computação e memória, ao mesmo tempo em que visa manter a qualidade da saída comparável ao V3.1-Terminus.

Por que é importante na prática:

  • Custo para tarefas de longo contexto: O DSA visa o custo quadrático de atenção, reduzindo a computação para entradas muito longas (pense em recuperação de múltiplos documentos, transcrições longas, mundos de jogos grandes). Os custos de uso de API são significativamente menores para casos de uso típicos de contexto longo.
  • Compatibilidade e acessibilidade: A API DeepSeek usa um formato de solicitação compatível com OpenAI, portanto, muitos fluxos de trabalho existentes do OpenAI SDK podem ser adaptados rapidamente.

Quais são os principais recursos e arquitetura do DeepSeek V3.2-Exp?

O que é DeepSeek Sparse Attention (DSA) e como ele funciona?

DSA é um atenção esparsa e refinada Esquema projetado para atender seletivamente a tokens, em vez de computar atenção densa em todo o contexto. Em resumo:

  • O modelo seleciona dinamicamente subconjuntos de tokens para atender em cada camada ou bloco, reduzindo FLOPs para comprimentos de entrada longos.
  • A seleção é projetada para preservar o contexto “importante” para tarefas de raciocínio, aproveitando uma combinação de políticas de seleção aprendidas e heurísticas de roteamento.

DSA como inovação central na V3.2-Exp, com o objetivo de manter a qualidade de saída próxima aos modelos de atenção densa, reduzindo ao mesmo tempo o custo de inferência, especialmente quando o comprimento do contexto aumenta. As notas de lançamento e a página do modelo enfatizam que as configurações de treinamento foram alinhadas com a V3.1-Terminus, de modo que as diferenças nas métricas de referência refletem o mecanismo de atenção esparsa, em vez de uma mudança geral no treinamento.

Quais outras arquiteturas/recursos são fornecidos com o V3.2-Exp?

  • Modos híbridos (pensamento vs. não pensamento): O DeepSeek expõe dois IDs de modelo: deepseek-chat (respostas não pensantes / mais rápidas) e deepseek-reasoner (modo de pensamento que pode expor conteúdo de raciocínio de cadeia de pensamento ou intermediário). Esses modos permitem que os desenvolvedores escolham velocidade versus transparência de raciocínio explícito.
  • Janelas de contexto muito grandes: A família V3.x oferece suporte a contextos muito grandes (a linha V3 oferece ao DeepSeek 128K opções de contexto nas atualizações atuais), tornando-a adequada para fluxos de trabalho de vários documentos, registros longos e agentes com alto conhecimento.
  • Saída JSON e chamada de função estrita (Beta): A API suporta um response_format objeto que pode forçar uma saída JSON (e uma chamada de função beta estrita). Isso ajuda quando você precisa de saídas previsíveis e analisáveis ​​por máquina para integração de ferramentas.
  • Tokens de streaming e raciocínio: A API suporta respostas de streaming e — para modelos de raciocínio — tokens de conteúdo de raciocínio distintos (frequentemente expostos em reasoning_content), que permite exibir ou auditar as etapas intermediárias do modelo.

Como acesso e uso a API DeepSeek-V3.2-Exp via CometAPI?

O DeepSeek mantém intencionalmente um formato de API no estilo OpenAI — para que SDKs OpenAI existentes ou ferramentas compatíveis possam ser redirecionados com uma URL base diferente. Recomendo usar o CometAPI para acessar o DeepSeek-V3.2-Exp porque ele tem um preço baixo e é um gateway de agregação multimodal. O DeepSeek expõe nomes de modelos que mapeiam o comportamento do V3.2-Exp. Exemplos:

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — modo de raciocínio/pensamento mapeado para V3.2-Exp.

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — modo não-raciocínio/bate-papo mapeado para V3.2-Exp.

Como faço a autenticação e qual é a URL base?

  1. Obter uma chave de API no console do desenvolvedor CometAPI (inscreva-se no site deles).
  2. URL base: (https://api.cometapi.com or https://api.cometapi.com/v1 para caminhos compatíveis com OpenAI). A compatibilidade com OpenAI significa que muitos SDKs OpenAI podem ser redirecionados para o DeepSeek com pequenas alterações.

Quais IDs de modelo devo usar?

  • DeepSeek-V3.2-Exp-thinking— modo de pensamento, expõe conteúdo de cadeia de pensamento/raciocínio. Ambos foram atualizados para a versão V3.2-Exp nas últimas notas de versão.
  • DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking — respostas mais rápidas e sem pensar, uso típico de bate-papo/conclusão.

Exemplo: solicitação curl simples (conclusão de chat)

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
  }'

Exemplo: Python (padrão de cliente compatível com OpenAI)

Este padrão funciona após apontar um cliente OpenAI para a URL base da CometAPI (ou usar o SDK da CometAPI). O exemplo abaixo segue o estilo da documentação do DeepSeek:

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())

Nenhum SDK especial é necessário — mas se você já usa o SDK do OpenAI, muitas vezes você pode reconfigurar base_url e api_key e manter os mesmos padrões de chamada.

Uso avançado: permitindo raciocínio ou reasoning_content

Se você precisar da cadeia de pensamento interna do modelo (para auditoria, destilação ou extração de etapas intermediárias), mude para DeepSeek-V3.2-Exp-thinking. O reasoning_content campo (e fluxo ou tokens relacionados) está disponível na resposta para o modo de raciocínio; a documentação da API fornece reasoning_content como um campo de resposta para inspecionar o CoT gerado antes da resposta final. Observação: a exposição desses tokens pode afetar o faturamento, pois eles fazem parte da saída do modelo.

Streaming e atualizações parciais

  • Uso "stream": true em solicitações para receber deltas de token via SSE (eventos enviados pelo servidor).
  • stream_options e include_usage permite que você ajuste como e quando os metadados de uso aparecem durante um fluxo (útil para UIs incrementais).

Como o DeepSeek-V3.2-Exp se compara aos modelos anteriores do DeepSeek?

V3.2-Exp vs V3.1-Terminus

  • Diferença primária: A versão V3.2-Exp introduz o mecanismo de atenção esparsa para reduzir a computação em contextos longos, mantendo o restante da receita de treinamento alinhada à versão V3.1. Isso permitiu ao DeepSeek fazer uma comparação mais precisa dos ganhos de eficiência. ()
  • benchmarks: Notas públicas indicam que o V3.2-Exp tem um desempenho aproximadamente igual ao V3.1 em muitas tarefas de raciocínio/codificação, sendo notavelmente mais barato em contextos longos; observe que tarefas específicas ainda podem ter pequenas regressões dependendo de como a escassez de atenção interage com as interações de token necessárias.

V3.2-Exp vs R1 / Versões mais antigas

  • As linhas R1 e V3 seguem objetivos de design diferentes (a R1 historicamente se concentrou em diferentes compensações arquitetônicas e capacidades multimodais em alguns ramos). A V3.2-Exp é um refinamento da família V3 com foco em contextos longos e throughput. Se sua carga de trabalho for pesada em benchmarks de precisão bruta de volta única, as diferenças podem ser modestas; se você estiver operando em pipelines multidocumentos, o perfil de custo da V3.2-Exp provavelmente será mais atraente.

Como acessar a API DeepSeek-V3.2-Exp

Onde acessar Claude Sonnet 4.5

A CometAPI é uma plataforma de API unificada que agrega mais de 500 modelos de IA de provedores líderes — como a série GPT da OpenAI, a Gemini do Google, a Claude da Anthropic, a Midjourney e a Suno, entre outros — em uma interface única e amigável ao desenvolvedor. Ao oferecer autenticação, formatação de solicitações e tratamento de respostas consistentes, a CometAPI simplifica drasticamente a integração de recursos de IA em seus aplicativos. Seja para criar chatbots, geradores de imagens, compositores musicais ou pipelines de análise baseados em dados, a CometAPI permite iterar mais rapidamente, controlar custos e permanecer independente de fornecedores — tudo isso enquanto aproveita os avanços mais recentes em todo o ecossistema de IA.

Os desenvolvedores podem acessar DeepSeek V3.2 Exp através do CometAPI, a versão mais recente do modelo está sempre atualizado com o site oficial. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.

Pronto para ir?→ Inscreva-se no CometAPI hoje mesmo !

Conclusão

O DeepSeek-V3.2-Exp é uma versão experimental pragmática que visa tornar o trabalho de contexto longo mais barato e viável, preservando a qualidade de saída da classe V3. Para equipes que lidam com documentos longos, transcrições ou raciocínio multidocumento, vale a pena testar: a API segue uma interface no estilo OpenAI, simplificando a integração e destacando tanto o mecanismo DSA quanto reduções significativas de preço que alteram o cálculo econômico da construção em escala. Como em qualquer modelo experimental, avaliação abrangente, instrumentação e implementação em etapas são essenciais.

Leia Mais

500+ Modelos em Uma API

Até 20% de Desconto