모델

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

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DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.2 Exp는 V3.1 Terminus를 기반으로 구축된 희소 어텐션 에디션입니다. 더 효율적인 긴 컨텍스트 어텐션을 탐색하면서 추론, 코딩, 에이전트 작업을 위한 텍스트를 처리하며, 제작사 기준 128K 컨텍스트를 제공하고 최종 V3.2 릴리스와 별개의 식별자를 갖습니다.

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

DeepSeek V3.2 Exp는 V3.1 Terminus를 기반으로 만든 DeepSeek의 실험적 텍스트 모델 에디션입니다. 핵심 변경은 긴 텍스트 시퀀스의 학습과 추론 효율을 연구하기 위해 도입한 DeepSeek Sparse Attention입니다. 작업은 텍스트 기반으로, 작성한 지시와 컨텍스트에서 텍스트 답변, 코드, 에이전트 관련 출력을 생성합니다. 이는 희소 어텐션 연구 에디션이며 최종 V3.2 모델과 이후의 도구 사용 thinking 형식과 구별됩니다.

DSA는 가벼운 인덱서와 세밀한 토큰 선택을 사용하여 주요 어텐션 계산을 선택된 이전 토큰 정보에 집중합니다. DeepSeek는 아키텍처 변경의 효과를 분리하기 위해 실험 학습 설정을 의도적으로 V3.1 Terminus에 맞췄습니다. V3.2 보고서는 최종 V3.2와 V3.2 Exp가 이 아키텍처를 공유한다고 확인하며, 128K 컨텍스트의 Terminus 기반에서 학습을 계속했다고 설명합니다. 공개된 실험 프로필은 이 128K 장문 컨텍스트 설정을 사용합니다.

개발사의 실험 모델 카드는 이전 모델의 작업 프로필을 유지하면서 추론과 에이전트 작업을 범위에 포함합니다. 근거는 도구 없는 추론과 에이전트의 도구 사용을 서로 다른 워크플로로 다룹니다. 명확한 질문, 관련 원자료 컨텍스트, 원하는 최종 형식을 준비하세요. 도구를 쓰는 작업에서는 애플리케이션이 정의를 제공하고 결과를 반환합니다. 모델이 제안한 동작은 이미 실행된 작업과 다릅니다.

최종 V3.2 카드에서는 도구 호출 형식을 수정하고 도구를 사용하는 thinking을 명시적으로 설명합니다. 이 업데이트는 최종 릴리스에 속하며 실험 에디션의 전체 상호작용 계약으로 취급하면 안 됩니다. V3.2 Exp에는 자체 메시지 형식과 상속받은 Terminus 작업 맥락을 유지하세요. 이름이 비슷하다는 이유로 이후의 모든 제어나 역할을 서로 바꿔 쓸 수 있다고 가정하지 않습니다.

긴 문서 비교에서는 각 원자료에 라벨을 붙이고 질문과 관련된 절을 지정하세요. 요청 예시는 “이 요구 사항과 구현 제안을 비교해 불일치를 각각 찾고 이를 입증하는 구절을 인용하세요. 마지막에 우선순위별 수정 목록을 제시하세요”입니다. 코드 작업에는 실패 동작, 관련 구문, 기대 결과를 제공한 뒤 명확한 설명이 있는 집중된 변경을 요청합니다. 원자료 구성과 완료 규칙이 장문 컨텍스트 작업을 유용한 결과물로 이끕니다.

개발사의 참조 구현에는 희소 어텐션 인덱서가 포함되며, 카드에는 중요한 구현 수정도 기록되어 있습니다. 인덱서 RoPE는 비인터리브 배치를 사용하지만 잠재 어텐션 모듈은 인터리브 배치를 기대합니다. 이는 모델을 충실하게 실행하는 데 필요한 개발사 참조 구현의 세부 사항이며 다른 사용자 프롬프트나 새 기능을 뜻하지 않습니다. 모델명만으로 각 구현이 실험 아키텍처를 어떻게 처리하는지 모두 설명할 수 없다는 의미이기도 합니다.

이어지는 에이전트 작업에서는 원문, 대화, 생성 추론, 도구 관찰을 함께 예산에 넣어야 합니다. 유용한 관찰을 정리하고 최종 답변에서 근거, 가정, 제안한 작업을 구분하도록 요청하세요. 출처에 의존하는 사실 결과에는 폭넓은 학습 지식에 기대기보다 권위 있는 자료나 적절한 도구를 제공해야 합니다. 출력은 작업과 입력에 대조해 확인할 수 있는 텍스트, 코드, 분석 기록입니다.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek-v3.2-exp-thinking

deepseek-v3.2-exp-thinking

DeepSeek /deepseek-v3.2-exp-thinking

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DeepSeek V3.2 Exp는 V3.1 Terminus를 기반으로 구축된 희소 어텐션 에디션입니다. 더 효율적인 긴 컨텍스트 어텐션을 탐색하면서 추론, 코딩, 에이전트 작업을 위한 텍스트를 처리하며, 제작사 기준 128K 컨텍스트를 제공하고 최종 V3.2 릴리스와 별개의 식별자를 갖습니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
deepseek-v3.2-exp-thinking
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드messages[].content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 텍스트 대화
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream
매개변수control_scope명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

메서드 별칭: /chat/completions

수명 주기: synchronous_or_streamed

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
미지정 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
미지정 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

설정요금표요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금요금
입력 · 입력 토큰 $0.00058 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.00086 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"deepseek-v3.2-exp-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="deepseek-v3.2-exp-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra deepseek-v3.2-exp-thinking

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

deepseek-v3.2-exp-thinking

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.2-exp-thinking: text → text

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.2-exp-thinking: model, messages, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.2-exp-thinking: messages.min_items: 1

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이력의 지출
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사이트의 문서
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