如何访问 DeepSeek-V3.2-Exp API

DeepSeek 于 2025 年 9 月 29 日发布了一款实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，引入了一种新的稀疏注意力机制（DeepSeek Sparse Attention，或 DSA），旨在大幅降低长上下文工作负载的推理成本——同时公司将 API 价格下调了约一半。本指南解释该模型是什么、架构/功能亮点、如何访问并使用 API（含代码示例）、与以往 DeepSeek 模型的对比，以及在生产环境中如何解析与处理其响应。

什么是 DeepSeek-V3.2-Exp？

DeepSeek-V3.2-Exp 是 DeepSeek V3 系列中的一项实验性迭代。该版本在 2025 年 9 月下旬发布，被定位为针对扩展上下文长度进行架构优化验证的“中间”步骤，而非在原始准确率上的重大飞跃。其头部创新是 DeepSeek Sparse Attention（DSA），这是一种注意力模式，能在长输入中选择性关注部分内容以降低计算与内存成本，同时力求输出质量与 V3.1-Terminus 相当。

为何在实践中重要：

• 长上下文任务的成本：DSA 直指注意力的二次复杂度，在超长输入（如多文档检索、长会议记录、超大游戏世界）时降低计算成本；对于典型的长上下文用例，API 使用成本显著降低。
• 兼容性与可达性：DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的请求格式，因此许多现有的 OpenAI SDK 工作流可以快速适配。

DeepSeek V3.2-Exp 的主要特性与架构是什么？

什么是 DeepSeek Sparse Attention（DSA），它如何工作？

DSA 是一种细粒度稀疏注意力方案，旨在对标记进行选择性关注，而非在完整上下文上计算稠密注意力。简而言之：

• 模型在每一层或每个块中动态选择要关注的标记子集，从而在长输入长度下减少 FLOPs。
• 该选择过程旨在保留用于推理任务的“重要”上下文，结合学习到的选择策略与路由启发式方法。

DSA 是 V3.2-Exp 的核心创新，旨在在上下文长度增长时削减推理成本，同时使输出质量尽量接近稠密注意力模型。发行说明与模型页面强调训练配置与 V3.1-Terminus 保持一致，因此基准差异更多反映稀疏注意力机制，而非整体训练方法的改变。

V3.2-Exp 还包含哪些架构/功能？

• 混合模式（思考 vs 非思考）：DeepSeek 暴露两个模型 ID：deepseek-chat（非思考/更快回复）和 deepseek-reasoner（思考模式，可暴露 Chain-of-Thought 或中间推理内容）。这些模式帮助开发者在速度与推理透明度之间进行选择。
• 非常大的上下文窗口：V3.x 系列支持非常大的上下文（V3 系列当前更新提供 128K 上下文选项），适用于多文档工作流、长日志与知识密集型智能体。
• JSON 输出与严格函数调用（Beta）：API 支持可强制 JSON 输出的 response_format 对象（以及严格函数调用的 Beta）。当需要可预测的机器可解析输出以进行工具集成时，这会很有帮助。
• 流式与推理标记：API 支持流式响应，对于推理模型，提供独立的推理内容标记（通常在 reasoning_content 下暴露），允许显示或审计模型的中间步骤。

如何通过 CometAPI 访问并使用 DeepSeek-V3.2-Exp API？

DeepSeek 有意保持 OpenAI 风格的 API 格式——因此现有 OpenAI SDK 或兼容工具只需替换基础 URL 即可重新定向。我建议通过 CometAPI 访问 DeepSeek-V3.2-Exp，因为它价格低且是多模态聚合网关。DeepSeek 暴露的模型名称映射到 V3.2-Exp 行为。示例：

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — 映射到 V3.2-Exp 的推理/思考模式。

DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — 映射到 V3.2-Exp 的非推理/聊天模式。

如何认证，基础 URL 是什么？

1. 从 CometAPI 开发者控制台获取 API 密钥（在其网站申请）。
2. 基础 URL：（https://api.cometapi.com 或用于 OpenAI 兼容路径的 https://api.cometapi.com/v1）。与 OpenAI 的兼容性意味着许多 OpenAI SDK 可通过少量改动快速重定向到 DeepSeek。

应该使用哪些模型 ID？

• DeepSeek-V3.2-Exp-thinking — 思考模式，暴露链式思维/推理内容。二者均已在最新发行说明中升级到 V3.2-Exp。
• DeepSeek-V3.2-Exp-nothinking — 非思考模式，响应更快，适用于常规聊天/补全。

示例：简易 curl 请求（聊天补全）

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": "你是一位乐于助人的助手。"},
      {"role": "user", "content": "请用 3 个要点总结所附的会议记录。"}
    ],
    "max_tokens": 512,
    "stream": false
  }'

示例：Python（OpenAI 兼容客户端模式）

该模式在将 OpenAI 客户端指向 CometAPI 基础 URL（或使用 CometAPI 的 SDK）后即可工作。下例遵循 DeepSeek 文档风格：

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": "你是一位乐于助人的助手。"},
        {"role": "user", "content": "请从以下笔记中提取行动项……"}
    ],
    "max_tokens": 800
}

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

无需特殊 SDK ——如果你已使用 OpenAI 的 SDK，通常只需重新配置 base_url 和 api_key，并保留相同的调用模式。

进阶用法：启用推理或 reasoning_content

如果需要模型的内部链式思维（用于审计、蒸馏或提取中间步骤），请切换到 DeepSeek-V3.2-Exp-thinking。响应中可提供 reasoning_content 字段（以及相关的流或标记），用于查看最终答案前生成的链式思维。注意：暴露这些标记会计入计费，因为它们是模型输出的一部分。

流式与增量更新

• 在请求中使用 "stream": true 以通过 SSE（服务器发送事件）接收标记增量。
• stream_options 与 include_usage 可调节在流过程中使用元数据出现的方式与时机（有助于增量式 UI）。

DeepSeek-V3.2-Exp 与以往 DeepSeek 模型相比如何？

V3.2-Exp vs V3.1-Terminus

• 主要差异：V3.2-Exp 引入稀疏注意力机制以降低长上下文计算成本，同时其余训练配方与 V3.1 保持一致。这使 DeepSeek 能更干净地进行效率增益的同类对比。()
• 基准表现：公开说明显示 V3.2-Exp 在许多推理/编码任务上与 V3.1 大致相当，而在长上下文场景下更便宜；需注意具体任务仍可能因注意力稀疏性与所需标记交互方式的关系而出现轻微回退。

V3.2-Exp vs R1 / 更早版本

• R1 与 V3 系列在设计目标上不同（R1 历史上在某些分支中更关注不同的架构权衡与多模态能力）。V3.2-Exp 是 V3 家族的改进版，聚焦于长上下文与吞吐。如果你的工作负载重在单轮原始准确率基准，差异可能较为温和；若运行多文档管线，V3.2-Exp 的成本曲线更具吸引力。

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在哪里访问 Claude Sonnet 4.5

CometAPI 是一个统一的 API 平台，将来自 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等 500+ 家领先供应商的 AI 模型聚合到一个对开发者友好的接口中。通过提供一致的认证、请求格式与响应处理，CometAPI 大幅简化了将 AI 能力集成到应用中的过程。无论你在构建聊天机器人、图像生成器、音乐创作工具，还是数据驱动的分析管线，CometAPI 都能帮助你更快迭代、控制成本、保持供应商无关性，同时随手触达全球最新的 AI 突破。

开发者可通过 DeepSeek V3.2 Exp 访问 DeepSeek V3.2 Exp；最新模型版本 始终与官网保持同步。开始之前，请在 Playground 体验模型能力，并参考 API 指南 获取详细说明。访问前，请确保已登录 CometAPI 并获得 API 密钥。CometAPI 提供远低于官方的价格，助你更轻松集成。

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结论

DeepSeek-V3.2-Exp 是一个务实的实验性版本，旨在在保持 V3 级输出质量的同时，让长上下文工作更便宜、更可行。对于处理长文档、转录或多文档推理的团队，值得试点：API 采用 OpenAI 风格接口，集成简洁明了，既突出 DSA 机制，又带来显著的价格降低，改变了规模化构建的经济模型。与任何实验性模型一样，全面评估、仪器化与分阶段上线至关重要。