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⚡ Usar con la API

DeepSeek-V3.2 equilibra una alta eficiencia computacional con un razonamiento sólido y uso agéntico de herramientas. Introduce DeepSeek Sparse Attention (DSA), un mecanismo de atención dispersa de grano fino.

Precio: Entrada: 52 créditos / 1 M de tokens (≈ $0.26); salida: 76 créditos / 1 M de tokens (≈ $0.38).

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Guía completa de DeepSeek V3.2

API de DeepSeek V3.2 en ModelFold

DeepSeek-V3.2 equilibra una alta eficiencia computacional con un razonamiento sólido y uso agéntico de herramientas. Introduce DeepSeek Sparse Attention (DSA), un mecanismo de atención dispersa de grano fino. Pruébalo en el Playground de ModelFold y luego llámalo desde tu código con una API de chat compatible con OpenAI.

Qué es la API de DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2 en resumen

DeepSeek V3.2 es un modelo de chat de DeepSeek. Acepta texto como entrada y devuelve texto, con una ventana de contexto de hasta 164K tokens.

Sin desplegar nada

En ModelFold llamas a DeepSeek V3.2 con una sola clave de API: sin descargar pesos ni mantener servidores de inferencia. La misma clave sirve para los demás modelos de chat, imagen, video y audio de ModelFold.

Capacidades principales de DeepSeek V3.2

Hasta 164K tokens de contexto

Incluye conversaciones largas, documentos extensos y bastante código en una sola solicitud, para que el modelo razone sobre todo el material y no sobre fragmentos.

Llamada a funciones

DeepSeek V3.2 admite llamadas a herramientas (funciones): describe tus funciones en la solicitud y el modelo devuelve llamadas estructuradas que tu código puede ejecutar, la base de agentes e integraciones.

Modo de razonamiento

DeepSeek V3.2 puede generar un razonamiento antes de la respuesta final; en el Playground puedes activarlo o desactivarlo para comparar resultados.

Salidas estructuradas

Pide JSON que siga un esquema (response_format) para que la extracción, la clasificación y las integraciones sean más fiables.

Cómo usar DeepSeek V3.2 en ModelFold

  1. 1

    Paso 1: Pruébalo en el Playground

    Abre el Playground al inicio de esta página, escribe un prompt y mira cómo responde DeepSeek V3.2 antes de escribir código.

  2. 2

    Paso 2: Crea una clave de API

    Inicia sesión en ModelFold y crea una clave de API en la consola. Mantenla en secreto y envíala como token Bearer.

  3. 3

    Paso 3: Envía una solicitud

    Llama a POST https://modelfold.ai/v1/chat/completions con "model": "deepseek-v3-2" y tus mensajes. Los SDK compatibles con OpenAI funcionan cambiando la URL base y la clave.

  4. ✓

    Paso 4: Publica y supervisa

    Integra la respuesta en tu producto y revisa el uso de tokens y el gasto de cada llamada en los registros de la consola.

Qué puedes crear con DeepSeek V3.2

Análisis y razonamiento complejo

Resuelve preguntas de investigación, interpretación de datos, planificación y otros problemas que requieren razonar paso a paso.

Agentes autónomos

Crea agentes que planifican tareas de varios pasos, llaman a tus herramientas y APIs y siguen avanzando hacia un objetivo en sesiones largas.

Backends con herramientas

Enruta solicitudes, llama funciones y encadena llamadas a APIs como modelo ejecutor dentro de sistemas de agentes más grandes.

Procesos de alto volumen

Ejecuta clasificación, extracción, reescritura y trabajos por lotes a gran escala cuando importa el coste por solicitud.

Preguntas frecuentes

¿Qué es DeepSeek V3.2?⌄

DeepSeek-V3.2 equilibra una alta eficiencia computacional con un razonamiento sólido y uso agéntico de herramientas. Introduce DeepSeek Sparse Attention (DSA), un mecanismo de atención dispersa de grano fino.

¿Qué entradas admite DeepSeek V3.2?⌄

DeepSeek V3.2 acepta texto y devuelve texto. A través de ModelFold envías mensajes de texto; los documentos adjuntos en el Playground se convierten en texto.

¿Qué longitud tiene el contexto de DeepSeek V3.2?⌄

Hasta 164K tokens, compartidos entre tu entrada y la salida del modelo.

¿DeepSeek V3.2 admite llamadas a funciones?⌄

Sí. DeepSeek V3.2 admite herramientas / llamadas a funciones mediante el parámetro estándar tools de la API de chat.

¿Cómo se cobra DeepSeek V3.2 en ModelFold?⌄

Pago por uso según tokens: los tokens de entrada y salida se cobran a los precios por millón de tokens que muestra esta página. Sin cuota mensual, y las solicitudes fallidas no se cobran.

¿Cómo llamo a DeepSeek V3.2 por API?⌄

Envía una solicitud POST a https://modelfold.ai/v1/chat/completions con "model": "deepseek-v3-2", usando tu clave de API de ModelFold como token Bearer.

Tarifas
Entrada52 créditos 1M tokens≈ $0.26
Salida76 créditos 1M tokens≈ $0.38

Se cobra por token, con tarifas separadas para entrada y salida. Los tokens de razonamiento cuentan como salida. El entorno de pruebas aplica exactamente el mismo cálculo.

Leer la documentación de la API →AI Agents · Claude Code / Cursor / Trae →
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POST/v1/chat/completions
curl https://modelfold.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MODELFOLD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v3-2","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'