วิธีการเข้าถึง DeepSeek-V3.2-Exp API

CometAPI
AnnaOct 2, 2025
วิธีการเข้าถึง DeepSeek-V3.2-Exp API

DeepSeek เปิดตัว การทดลอง รุ่นที่เรียกว่า DeepSeek-V3.2-ประสบการณ์ on September 29, 2025โดยนำเสนอกลไก Sparse-attention ใหม่ (DeepSeek Sparse Attention หรือ DSA) ที่มุ่งเป้าไปที่ต้นทุนการอนุมานที่ต่ำกว่ามากสำหรับเวิร์กโหลดแบบ long-context และบริษัทก็ลดราคา API ลงเกือบครึ่งหนึ่งในเวลาเดียวกัน คู่มือนี้จะอธิบายเกี่ยวกับโมเดลนี้ สถาปัตยกรรม/ฟีเจอร์เด่น วิธีการเข้าถึงและใช้งาน API (พร้อมตัวอย่างโค้ด) การเปรียบเทียบกับโมเดล DeepSeek รุ่นก่อนหน้า และวิธีการวิเคราะห์และจัดการการตอบสนองของ API ในการผลิต

DeepSeek-V3.2-Exp คืออะไร?

DeepSeek-V3.2-Exp เป็นเวอร์ชันทดลองในเวอร์ชัน V3 ของ DeepSeek การเปิดตัวนี้ซึ่งประกาศเมื่อปลายเดือนกันยายน 2025 ถูกวางตำแหน่งให้เป็นขั้นตอน "ขั้นกลาง" ที่จะตรวจสอบความถูกต้องของการปรับปรุงประสิทธิภาพทางสถาปัตยกรรมสำหรับความยาวบริบทที่ขยายออกไป แทนที่จะเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในด้านความแม่นยำดิบ นวัตกรรมหลักคือ **DeepSeek Sparse Attention (DSA)**รูปแบบการใส่ใจที่ใส่ใจเฉพาะส่วนต่างๆ ของอินพุตยาวโดยเฉพาะ เพื่อลดต้นทุนการประมวลผลและหน่วยความจำ พร้อมทั้งมุ่งหวังที่จะรักษาคุณภาพเอาต์พุตให้เทียบเคียงได้กับ V3.1-Terminus

เหตุใดจึงมีความสำคัญในการปฏิบัติ:

  • ต้นทุนสำหรับงานบริบทยาว: DSA มุ่งเป้าไปที่ต้นทุนความสนใจแบบกำลังสอง โดยลดการประมวลผลสำหรับอินพุตที่ยาวมาก (เช่น การดึงข้อมูลหลายเอกสาร บทถอดเสียงยาว และโลกเกมขนาดใหญ่) ต้นทุนการใช้งาน API ต่ำกว่าอย่างมากสำหรับกรณีการใช้งานบริบทยาวทั่วไป
  • ความเข้ากันได้และการเข้าถึง: API ของ DeepSeek ใช้รูปแบบคำขอที่เข้ากันได้กับ OpenAI ดังนั้นจึงสามารถปรับเวิร์กโฟลว์ SDK ของ OpenAI ที่มีอยู่จำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว

คุณสมบัติหลักและสถาปัตยกรรมของ DeepSeek V3.2-Exp มีอะไรบ้าง

DeepSeek Sparse Attention (DSA) คืออะไร และทำงานอย่างไร

DSA คือ ความใส่ใจแบบละเอียดและเบาบาง แผนการที่ออกแบบมาเพื่อเข้าร่วมเฉพาะโทเค็น แทนที่จะคำนวณความสนใจหนาแน่นในบริบททั้งหมด กล่าวโดยย่อ:

  • โมเดลจะเลือกชุดย่อยของโทเค็นแบบไดนามิกเพื่อดูแลในแต่ละเลเยอร์หรือบล็อก โดยลด FLOP สำหรับความยาวอินพุตที่ยาว
  • การเลือกได้รับการออกแบบมาเพื่อรักษาบริบทที่ "สำคัญ" สำหรับงานการใช้เหตุผล โดยใช้ประโยชน์จากการผสมผสานระหว่างนโยบายการเลือกที่เรียนรู้และฮิวริสติกการกำหนดเส้นทาง

DSA เป็นนวัตกรรมหลักใน V3.2-Exp มีวัตถุประสงค์เพื่อรักษาคุณภาพเอาต์พุตให้ใกล้เคียงกับแบบจำลอง Dense Attention พร้อมกับลดต้นทุนการอนุมาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความยาวของบริบทเพิ่มขึ้น บันทึกประจำรุ่นและหน้าแบบจำลองเน้นย้ำว่าการกำหนดค่าการฝึกสอดคล้องกับ V3.1-Terminus ดังนั้นความแตกต่างในเมตริกมาตรฐานจึงสะท้อนถึงกลไก Sparse Attention แทนที่จะเป็นการเปลี่ยนแปลงการฝึกแบบองค์รวม

สถาปัตยกรรม/คุณลักษณะอื่นใดที่มาพร้อมกับ V3.2-Exp?

  • โหมดไฮบริด (คิดกับไม่คิด): DeepSeek เปิดเผย ID โมเดลสองรายการ: deepseek-chat (ไม่ต้องคิด / ตอบเร็วกว่า) และ deepseek-reasoner (โหมดการคิดที่สามารถเปิดเผยเนื้อหาแบบ Chain-of-Thought หรือการใช้เหตุผลระดับกลาง) โหมดเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเลือกความเร็วหรือความโปร่งใสในการใช้เหตุผลอย่างชัดเจนได้
  • หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มาก: ตระกูล V3.x รองรับบริบทขนาดใหญ่ (สาย V3 ให้ตัวเลือกบริบท DeepSeek 128K ในการอัปเดตปัจจุบัน) ทำให้เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่มีเอกสารหลายฉบับ บันทึกยาว และตัวแทนที่มีความรู้จำนวนมาก
  • เอาท์พุต JSON และการเรียกใช้ฟังก์ชันที่เข้มงวด (เบต้า): API รองรับ response_format วัตถุที่สามารถบังคับให้มีเอาต์พุต JSON (และฟังก์ชันการเรียกแบบเข้มงวด) ซึ่งจะช่วยได้เมื่อคุณต้องการเอาต์พุตที่วิเคราะห์โดยเครื่องได้และคาดเดาได้สำหรับการรวมเครื่องมือ
  • โทเค็นการสตรีมและการใช้เหตุผล: API รองรับการตอบสนองแบบสตรีมมิ่งและ — สำหรับโมเดลการให้เหตุผล — โทเค็นเนื้อหาการให้เหตุผลที่แตกต่างกัน (มักเปิดเผยภายใต้ reasoning_content) ซึ่งช่วยให้คุณสามารถแสดงหรือตรวจสอบขั้นตอนกลางของโมเดลได้

ฉันจะเข้าถึงและใช้ DeepSeek-V3.2-Exp API ผ่าน CometAPI ได้อย่างไร

DeepSeek ตั้งใจรักษารูปแบบ API แบบ OpenAI ไว้ เพื่อให้ SDK หรือเครื่องมือที่เข้ากันได้ของ OpenAI ที่มีอยู่สามารถกำหนดเป้าหมายใหม่ด้วย URL ฐานอื่นได้ ผมแนะนำให้ใช้ CometAPI เพื่อเข้าถึง DeepSeek-V3.2-Exp เนื่องจากมีราคาไม่แพงและเป็นเกตเวย์การรวมข้อมูลแบบหลายโหมด DeepSeek เปิดเผยชื่อโมเดลที่แมปกับพฤติกรรมของ V3.2-Exp ตัวอย่าง:

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — โหมดการใช้เหตุผล/การคิดที่แมปกับ V3.2-Exp.

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — โหมดการไม่ใช้เหตุผล/แชทที่แมปกับ V3.2-Exp

ฉันจะตรวจสอบสิทธิ์ได้อย่างไร และ URL พื้นฐานคืออะไร

  1. รับคีย์ API จากคอนโซลนักพัฒนา CometAPI (สมัครได้ที่ไซต์ของพวกเขา)
  2. URL ฐาน: (https://api.cometapi.com or https://api.cometapi.com/v1 สำหรับเส้นทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI) ความเข้ากันได้กับ OpenAI หมายความว่า SDK ของ OpenAI หลายตัวสามารถชี้ไปที่ DeepSeek ใหม่ได้โดยมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย

ฉันควรใช้รหัสโมเดลใด?

  • DeepSeek-V3.2-Exp-thinking— โหมดการคิด เปิดเผยเนื้อหาแบบห่วงโซ่แห่งความคิด/การใช้เหตุผล ทั้งสองได้รับการอัปเกรดเป็น V3.2-Exp ในบันทึกประจำรุ่นล่าสุด
  • DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking — ไม่ต้องใช้ความคิด ตอบสนองรวดเร็ว ใช้งานแชท/ตอบข้อความได้ตามปกติ

ตัวอย่าง: คำขอ curl ง่ายๆ (การแชทเสร็จสมบูรณ์)

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
  }'

ตัวอย่าง: Python (รูปแบบไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI)

รูปแบบนี้จะทำงานหลังจากชี้ไคลเอนต์ OpenAI ไปที่ URL พื้นฐานของ CometAPI (หรือใช้ SDK ของ CometAPI) ตัวอย่างด้านล่างนี้เป็นไปตามรูปแบบเอกสารของ 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())

ไม่จำเป็นต้องมี SDK พิเศษ — แต่หากคุณใช้ SDK ของ OpenAI อยู่แล้ว คุณสามารถกำหนดค่าใหม่ได้บ่อยครั้ง base_url และ api_key และยังคงรูปแบบการโทรแบบเดิม

การใช้งานขั้นสูง: การเปิดใช้งานการใช้เหตุผลหรือ reasoning_content

หากคุณต้องการห่วงโซ่ความคิดภายในของโมเดล (สำหรับการตรวจสอบ การกลั่น หรือการสกัดขั้นตอนกลาง) ให้เปลี่ยนไปใช้ DeepSeek-V3.2-Exp-thinkingส่วน reasoning_content ฟิลด์ (และสตรีมหรือโทเค็นที่เกี่ยวข้อง) พร้อมใช้งานในโหมดการตอบสนองเพื่อการใช้เหตุผล เอกสาร API ให้ไว้ reasoning_content เป็นฟิลด์ตอบกลับเพื่อตรวจสอบ CoT ที่สร้างขึ้นก่อนคำตอบสุดท้าย หมายเหตุ: การเปิดเผยโทเค็นเหล่านี้อาจส่งผลต่อการเรียกเก็บเงิน เนื่องจากเป็นส่วนหนึ่งของผลลัพธ์ของแบบจำลอง

การสตรีมและการอัปเดตบางส่วน

  • ใช้ "stream": true ในการร้องขอเพื่อรับโทเค็นเดลต้าผ่าน SSE (เหตุการณ์ที่ส่งโดยเซิร์ฟเวอร์)
  • stream_options และ include_usage ช่วยให้คุณปรับแต่งวิธีและเวลาที่ข้อมูลเมตาการใช้งานจะปรากฏในระหว่างสตรีม (มีประโยชน์สำหรับ UI แบบเพิ่มทีละน้อย)

DeepSeek-V3.2-Exp เปรียบเทียบกับรุ่น DeepSeek ก่อนหน้าอย่างไร

V3.2-Exp เทียบกับ V3.1-Terminus

  • ความแตกต่างหลัก: V3.2-Exp ได้นำเสนอกลไกการใส่ใจแบบเบาบาง (sparse attention) เพื่อลดการประมวลผลสำหรับบริบทที่ยาวนาน ขณะเดียวกันก็ยังคงรักษาสูตรการฝึกที่เหลือให้สอดคล้องกับ V3.1 ซึ่งทำให้ DeepSeek สามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นได้อย่างชัดเจนและแม่นยำยิ่งขึ้น ()
  • มาตรฐาน: หมายเหตุสาธารณะบ่งชี้ว่า V3.2-Exp มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ V3.1 ในงานการใช้เหตุผล/การเข้ารหัสหลายๆ งาน ในขณะที่ราคาถูกกว่าอย่างเห็นได้ชัดในบริบทที่ยาวนาน โปรดทราบว่างานเฉพาะอาจยังมีการถดถอยเล็กน้อยได้ ขึ้นอยู่กับว่าความเบาบางของความสนใจโต้ตอบกับการโต้ตอบโทเค็นที่จำเป็นอย่างไร

V3.2-Exp เทียบกับ R1 / รุ่นเก่ากว่า

  • สายผลิตภัณฑ์ R1 และ V3 มีเป้าหมายการออกแบบที่แตกต่างกัน (เดิมที R1 มุ่งเน้นไปที่การแลกเปลี่ยนทางสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันและความสามารถในการรองรับการทำงานหลายโหมดในบางสาขา) V3.2-Exp เป็นการปรับปรุงในตระกูล V3 ที่เน้นการใช้งานในบริบทและปริมาณงานที่ยาวนาน หากปริมาณงานของคุณมีภาระงานสูงในการวัดประสิทธิภาพความแม่นยำแบบดิบในเทิร์นเดียว ความแตกต่างอาจเล็กน้อย แต่หากคุณใช้งานไปป์ไลน์ที่มีเอกสารหลายฉบับ โปรไฟล์ต้นทุนของ V3.2-Exp น่าจะน่าสนใจกว่า

วิธีการเข้าถึง DeepSeek-V3.2-Exp API

เข้าถึง Claude Sonnet 4.5 ได้ที่ไหน

CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ DeepSeek V3.2 Exp ผ่านทาง CometAPI รุ่นใหม่ล่าสุด ได้รับการอัปเดตอยู่เสมอจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

สรุป

DeepSeek-V3.2-Exp เป็นเวอร์ชันทดลองเชิงปฏิบัติที่มุ่งเป้าไปที่การทำให้งานในบริบทยาวมีราคาถูกลงและใช้งานได้จริงมากขึ้น พร้อมกับรักษาคุณภาพผลลัพธ์ระดับ V3 ไว้ สำหรับทีมที่ต้องจัดการกับเอกสารยาวๆ บทถอดเสียง หรือการใช้เหตุผลหลายเอกสาร การทดลองนี้คุ้มค่าอย่างยิ่ง: API นี้มีอินเทอร์เฟซแบบ OpenAI ซึ่งทำให้การผสานรวมเป็นเรื่องง่าย เน้นย้ำทั้งกลไก DSA และการลดราคาอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งเปลี่ยนการคำนวณทางเศรษฐศาสตร์ของการสร้างแบบขยายขนาด เช่นเดียวกับโมเดลทดลองอื่นๆ การประเมินที่ครอบคลุม การติดตั้งเครื่องมือ และการเปิดตัวแบบเป็นขั้นตอนจึงเป็นสิ่งจำเป็น

อ่านเพิ่มเติม

500+ โมเดลใน API เดียว

ลดราคาสูงสุด 20%