deepseek-v3-2-exp
DeepSeek-V3.2-Exp es un modelo experimental publicado como paso intermedio entre V3.1 y arquitecturas posteriores. Introduce DeepSeek Sparse Attention (DSA) para procesar contextos largos con más eficiencia.
Precio: Entrada: 54 créditos / 1 M de tokens (≈ $0.27); salida: 82 créditos / 1 M de tokens (≈ $0.41).
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API de DeepSeek V3.2 Exp en ModelFold
DeepSeek-V3.2-Exp es un modelo experimental publicado como paso intermedio entre V3.1 y arquitecturas posteriores. Introduce DeepSeek Sparse Attention (DSA) para procesar contextos largos con más eficiencia. 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 Exp
DeepSeek V3.2 Exp en resumen
DeepSeek V3.2 Exp 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 Exp 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 Exp
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 Exp 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 Exp 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 Exp en ModelFold
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Paso 1: Pruébalo en el Playground
Abre el Playground al inicio de esta página, escribe un prompt y mira cómo responde DeepSeek V3.2 Exp antes de escribir código.
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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.
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Paso 3: Envía una solicitud
Llama a POST https://modelfold.ai/v1/chat/completions con "model": "deepseek-v3-2-exp" y tus mensajes. Los SDK compatibles con OpenAI funcionan cambiando la URL base y la clave.
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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 Exp
Procesos de alto volumen
Ejecuta clasificación, extracción, reescritura y trabajos por lotes a gran escala cuando importa el coste por solicitud.
Análisis y razonamiento complejo
Resuelve preguntas de investigación, interpretación de datos, planificación y otros problemas que requieren razonar paso a paso.
Documentos largos
Envía informes, contratos, manuales o bases de código extensos y pide resúmenes, comparaciones y respuestas basadas en el material.
Asistentes de programación
Genera, explica, depura y refactoriza código, revisa cambios y trabaja con modificaciones en varios archivos dentro de herramientas para desarrolladores.
Preguntas frecuentes
¿Qué es DeepSeek V3.2 Exp?⌄
DeepSeek-V3.2-Exp es un modelo experimental publicado como paso intermedio entre V3.1 y arquitecturas posteriores. Introduce DeepSeek Sparse Attention (DSA) para procesar contextos largos con más eficiencia.
¿Qué entradas admite DeepSeek V3.2 Exp?⌄
DeepSeek V3.2 Exp 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 Exp?⌄
Hasta 164K tokens, compartidos entre tu entrada y la salida del modelo.
¿DeepSeek V3.2 Exp admite llamadas a funciones?⌄
Sí. DeepSeek V3.2 Exp admite herramientas / llamadas a funciones mediante el parámetro estándar tools de la API de chat.
¿Cómo se cobra DeepSeek V3.2 Exp 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 Exp por API?⌄
Envía una solicitud POST a https://modelfold.ai/v1/chat/completions con "model": "deepseek-v3-2-exp", usando tu clave de API de ModelFold como token Bearer.
| Entrada | 54 créditos 1M tokens≈ $0.27 |
| Salida | 82 créditos 1M tokens≈ $0.41 |
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 →curl https://modelfold.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MODELFOLD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"deepseek-v3-2-exp","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'