Open-Source Mixture-of-Experts LLM war auf hocheffizientes Denken, Codieren und allgemeine Sprachaufgaben in langen Aufforderungen ausgerichtet.
DeepSeekTextgenerierung128K KontextVeröffentlicht 1. Dez. 2025SingaporeProprietärer EndpointOpen-Source Mixture-of-Experts LLM war auf hocheffizientes Denken, Codieren und allgemeine Sprachaufgaben in langen Aufforderungen ausgerichtet.
Auch bekannt als DeepSeek-V3.2, deepseek-v3-2
deepseek-v3-2/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/deepseek-v3-2:generateContentdeepseek-v3.2deepseek/deepseek-v3.2Live Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
DeepSeek V3.2 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID deepseek-v3-2. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v3-2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3-2",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die DeepSeek V3.2 API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 bis 2 | Probenahmetemperatur |
| top_p | number | 0.9 | 0 bis 1 | Kernprobennahme |
| max_tokens | number | 4096 | 1 bis 65536 | Maximale Ausgabetoken |
| enable_thinking | boolean | true | - | Aktiviere step-by-step Argumentation, bevor du antwortest. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Der Aufwand des Schlussfolgerungsaufwands. Keiner verhindert das Denken. Niedrige, mittlere, hohe und maximale begrenzte Denkbudgets, die auf das gewählte Modell... |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 bis 393216 | Maximale Token, die für den Schlussfolgerungsprozess reserviert sind. Bis 393216. |
| enable_search | boolean | false | - | Erlauben Sie Echtzeit-Websuche. Es wird nur abgerechnet, wenn der Anbieter die Suchbenutzung meldet. |
| response_format | enum | - | - | Beschränke die Ausgabe auf JSON. Verwenden Sie den JSON-Modus für jedes gültige JSON-Objekt oder ein JSON-Schema, um eine Ausgabe zu erzwingen, die mit einem von... |
Web-Suchanrufe kosten $0.015 jeweils - nur in Rechnung gestellt, wenn aufgerufen. Reasoning Tokens (CoT) Rechnung als Output Tokens.
Auf EmpirioLabs wird DeepSeek V3.2 nach Verbrauch abgerechnet: Input $0.57 pro 1M prompte Token; Output $1.71 pro 1M generierte Token; Web-Suche $0.015 pro Anfrage, wenn aktiviert. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
DeepSeek V3.2 unterstützt ein Kontextfenster von 128K Token mit bis zu 32.768 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. DeepSeek V3.2 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID deepseek-v3-2 verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt DeepSeek V3.2 im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.
