DeepSeek-V3.2 NEW

由 DeepSeek AI 提供支持

按 Token 定价

输入: 0.01 IC / 1K tokens (约 10 泰铢/100万，约 0.30 美元/100万)输出: 0.02 IC / 1K tokens (约 20 泰铢/100万，约 0.60 美元/100万)

v3.2 激活 POST /v3/llm/deepseek-3p2/chat/completions

欢迎使用艾艾普 DeepSeek-V3.2 API，它由最新的 DeepSeek-V3.2 模型提供支持。此 API 提供了一个具有卓越推理能力的、最先进的开源大型语言模型，其性能可与 GPT-4 和 Claude Sonnet 相媲美，并提供完全兼容 OpenAI 的接口。

性能测试结果

DeepSeek-V3.2 在多个基准测试中表现出强大的竞争力：

关键性能亮点

6850 亿参数: 具有最先进功能的庞大模型
128K 上下文长度: 扩展的上下文窗口，可处理长文档
推理模式: 内置 deepseek-reasoner 模型的链式思考推理
兼容 OpenAI: 可直接替换 OpenAI API
金牌表现: 在国际数学奥林匹克 (IMO) 和国际信息学奥林匹克 (IOI) 中达到金牌水平

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DeepSeek-V3.2 Chat

API Key

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0 messages in conversationModel: deepseek-reasoner

概述

DeepSeek-V3.2 代表了一个先进的、专注于推理的模型，旨在兼顾高计算效率和卓越的推理及代理性能。它引入了三个核心创新：

DeepSeek Sparse Attention (DSA): 一种高效的注意力机制，在保持长上下文性能的同时降低了计算复杂度
可扩展的强化学习框架: 用于增强推理能力的训练后方法
智能任务合成管道: 将推理能力集成到工具使用场景中

主要特性

高级推理: 内置具有明确推理过程的思考模式
兼容 OpenAI: 遵循 OpenAI API 格式，易于集成
流式支持: 实时 Token 流式传输，实现响应式应用
128K 上下文: 支持高达 128,000 个 Token 的上下文长度
泰语和英语: 同时支持泰语和英语
成本效益: 企业级 AI 的具竞争力的定价

入门指南

先决条件
- 艾艾普科技的 API 密钥
- 互联网连接
快速入门
- 简单的 REST API 接口
- 兼容 OpenAI 的格式
- 支持流式和非流式传输
速率限制
- 每秒 5 个请求
- 每分钟 200 个请求

如何获取 API 密钥？

请访问 API 密钥管理页面查看您现有的 API 密钥或申请新密钥。

API 端点

端点	方法	描述	成本
`/v3/llm/deepseek-3p2/chat/completions`	POST	聊天补全 (流式和非流式)	0.01 IC/1K 输入 + 0.02 IC/1K 输出

可用模型

模型	描述
`deepseek-reasoner`	具有明确推理的思考模式 (推荐)
`deepseek-chat`	无思考模式，响应更快

代码示例

cURL - 非流式

curl -X POST 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-3p2/chat/completions' \
  -H 'apikey: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?"}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9
  }'

cURL - 流式

curl -X POST 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-3p2/chat/completions' \
  -H 'apikey: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?"}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "stream": true
  }'

响应 (非流式，含推理)

使用 deepseek-reasoner 时，响应包含一个 reasoning_content 字段，显示模型的思考过程：

{
  "id": "233c1fa8-e6ea-4b4f-86b5-2bbccb39fd9e",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1764635256,
  "model": "deepseek-reasoner",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello there! How can I assist you today?",
        "reasoning_content": "Hmm, the user just greeted me with \"Hello!\". This is a straightforward opening greeting, so I should respond warmly and invitingly. I can start with a cheerful \"Hello there!\" to mirror their friendly tone, then offer my assistance to encourage them to share what they need. Keeping it simple and open-ended works best here since they haven't specified a request yet."
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 109,
    "total_tokens": 121,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 96
    },
    "prompt_cache_hit_tokens": 0,
    "prompt_cache_miss_tokens": 12
  },
  "system_fingerprint": "fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache"
}

Python

import requests
import json

url = "https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-3p2/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?"}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9
}

headers = {
    'apikey': 'YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

Python - 流式

import requests
import json

url = "https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-3p2/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "อธิบายเกี่ยวกับ AI ให้หน่อย"}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "stream": True
}

headers = {
    'apikey': 'YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, stream=True)

for line in response.iter_lines():
    if line:
        line = line.decode('utf-8')
        if line.startswith('data: '):
            data = line[6:]
            if data != '[DONE]':
                chunk = json.loads(data)
                content = chunk['choices'][0]['delta'].get('content', '')
                print(content, end='', flush=True)

JavaScript / Node.js

const axios = require('axios');

const url = 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-3p2/chat/completions';

const payload = {
  model: 'deepseek-reasoner',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?' }
  ],
  max_tokens: 4096,
  temperature: 0.7,
  top_p: 0.9
};

const config = {
  headers: {
    'apikey': 'YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
  }
};

axios.post(url, payload, config)
  .then(response => {
    console.log(response.data.choices[0].message.content);
  })
  .catch(error => {
    console.error(error);
  });

PHP

<?php

$curl = curl_init();

$payload = json_encode([
    'model' => 'deepseek-reasoner',
    'messages' => [
        ['role' => 'user', 'content' => 'สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?']
    ],
    'max_tokens' => 4096,
    'temperature' => 0.7,
    'top_p' => 0.9
]);

curl_setopt_array($curl, [
    CURLOPT_URL => 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-3p2/chat/completions',
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_POSTFIELDS => $payload,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'apikey: YOUR_API_KEY',
        'Content-Type: application/json'
    ],
]);

$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);

$result = json_decode($response, true);
echo $result['choices'][0]['message']['content'];

API 参考

请求头

参数	类型	是否必填	描述
apikey	String	是	您的 API 密钥
Content-Type	String	是	application/json

请求体参数

参数	类型	是否必填	描述
model	String	是	模型名称: `deepseek-reasoner` 或 `deepseek-chat`
messages	Array	是	包含 `role` 和 `content` 的消息对象数组
max_tokens	Integer	否	生成的最大 Token 数 (默认: 4096, 最大: 128000)
stream	Boolean	否	启用流式响应 (默认: false)
temperature	Float	否	采样温度 0-2 (默认: 0.7)
top_p	Float	否	核心采样 (默认: 0.9)

消息对象

字段	类型	描述
role	String	`system`、`user` 或 `assistant`
content	String	消息内容

响应字段

字段	类型	描述
content	String	生成的响应
reasoning_content	String	(仅限 deepseek-reasoner) 推理过程

用例	温度
编码 / 数学	0.0
数据分析	1.0
常规对话	1.3
翻译	1.3
创意写作	1.5

模型信息

属性	值
模型名称	`deepseek-reasoner` / `deepseek-chat`
基础模型	DeepSeek-V3.2
参数	6850 亿
上下文长度	128,000 Tokens
语言	泰语、英语、中文及更多
许可证	MIT

用例

高级推理: 复杂的解决问题、数学证明、逻辑推导
编码助手: 代码生成、调试、代码解释
内容生成: 用多种语言撰写文章、报告、创意作品
翻译: 泰语、英语及其他语言之间的高质量翻译
问答系统: 具有推理能力的智能问答
数据分析: 数据解释和见解生成

定价

AI API 服务名称	端点	IC 成本	本地部署
DeepSeek-V3.2 [v3.2]	/v3/llm/deepseek-3p2/chat/completions	输入: 0.01 IC / 1K tokens (约 10 泰铢/100万，约 0.30 美元/100万) 输出: 0.02 IC / 1K tokens (约 20 泰铢/100万，约 0.60 美元/100万)	联系我们

支持

如需支持和疑问：

DeepSeek-V3.2 NEW

性能测试结果

关键性能亮点

试用演示

试用 AI 演示

概述

主要特性

入门指南

API 端点

可用模型

代码示例

cURL - 非流式

cURL - 流式

响应 (非流式，含推理)

Python

Python - 流式

JavaScript / Node.js

PHP

API 参考

请求头

请求体参数

消息对象

响应字段

推荐的温度设置

模型信息

用例

定价

支持

ChindaX

SpeechFlow

ChindaGO

性能测试结果​

关键性能亮点​

试用演示​

试用 AI 演示

概述​

主要特性​

入门指南​

API 端点​

可用模型​

代码示例​

cURL - 非流式​

cURL - 流式​

响应 (非流式，含推理)​

Python​

Python - 流式​

JavaScript / Node.js​

PHP​

API 参考​

请求头​

请求体参数​

消息对象​

响应字段​

推荐的温度设置​

模型信息​

用例​

定价​

支持​

性能测试结果

关键性能亮点

试用演示

概述

主要特性

入门指南

API 端点

可用模型

代码示例

cURL - 非流式

cURL - 流式

响应 (非流式，含推理)

Python

Python - 流式

JavaScript / Node.js

PHP

API 参考

请求头

请求体参数

消息对象

响应字段

推荐的温度设置

模型信息

用例

定价

支持