DeepSeek V3.2 Exp 是 EXAIV 目录中的可用模型,ID 为 deepseek-v3.2-exp。它V3.2 实验版本,适合在稳定版发布前提前试用新行为。
上下文窗口为 163,840 token(输入输出共享)。
DeepSeek 以推理与编码能力见长,V 系列面向通用对话与工程任务,R 系列在给出答案前先输出思考过程,权重公开是这家实验室的一贯策略。
DeepSeek V3.2 Exp 属于其中的通用档。
可用性以实时目录为准
模型 ID、可用状态与服务路由会随上游更新变化。写进代码前请到模型页核对当前可用的 ID。
把 base_url 指向 https://exaiv.com/api/ai/v1,model 填 deepseek-v3.2-exp:
curl https://exaiv.com/api/ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "deepseek-v3.2-exp",
"messages": [{"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"}]
}'
Python 与 Node 的写法与 OpenAI SDK 完全一致,只改 base_url、api_key、model 三处。
按 token 计费,实时价格与充值套餐见定价页。本文不写死数字。
DeepSeek 以推理与编码能力见长,V 系列面向通用对话与工程任务,R 系列在给出答案前先输出思考过程,权重公开是这家实验室的一贯策略。
| API 模型名 | deepseek-v3.2-exp |
| 厂商 | DeepSeek |
| 上下文窗口 | 共 163,840 Token(约 164K) |
| 类型 | chat |
价格按 Token 积分实时计费,实时单价见 模型价格页。
本模型通过全站统一的 OpenAI 兼容 API 提供(Bearer 鉴权)。端点: POST /api/ai/v1/chat/completions · API 文档 →
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url=" echo exaiv.com;; *) echo https://exaiv.com;; esac)/api/ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2-exp",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你好,介绍一下你自己"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)stream = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2-exp",
messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于秋天的小诗"}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")curl echo exaiv.com;; *) echo https://exaiv.com;; esac)/api/ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v3.2-exp",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"stream": false
}'示例中的 API 域名已按当前站点动态填入(构建时注入的网关地址),无需手动替换,可直接使用。
163,840 Token,输入输出共享该窗口。
按 Token 用量以积分计费,缓存命中更低。实时单价见模型价格页。
不需要。一个 AI Gateway API Key 即可调用本模型及站内全部其他模型。