deepseek-v3.2 - API لـمصر، بالجنيه المصري
مباشر
DeepSeek-V3.2 is a large language model designed to harmonize high computational efficiency with strong reasoning and agentic tool-use performance. It introduces DeepSeek Sparse Attention (DSA), a fine-grained sparse attention mechanism that reduces training and inference cost while preserving quality in long-context scenarios. A scalable reinforcement learning post-training framework further improves reasoning, with reported performance in the GPT-5 class, and the model has demonstrated gold-medal results on the 2025 IMO and IOI. V3.2 also uses a large-scale agentic task synthesis pipeline to better integrate reasoning into tool-use settings, boosting compliance and generalization in interactive environments.
Modality
محادثة
Context window
164K Tokens
أقصى Output
16K Tokens
المنطقة
US
Weights
Weights مفتوحة
منشور
14 يوليو 2026
الأسعار
Input
15.29
ج.م لكل 1M Tokens
Output
22.35
ج.م لكل 1M Tokens
Cache read
7.64
ج.م لكل 1M من Input tokens المخزّنة في الـ Cache
مثال على التكلفة الشهرية
1,099.7 ج.م
تقدير توضيحي: 50M Input tokens و15M Output tokens شهريًا وفق أسعار هذا الـ Model في الكتالوج.
استخدمه عبر واجهة API
يعمل deepseek-v3.2 مع أي SDK متوافقة مع OpenAI: وجّه الـ Base URL إلى https://backend.sovereigneg.com/v1 واستخدم مفتاح API الخاص بك من SovereignEG.
تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي
POST /v1/chat/completions — متوافق مع OpenAI: استخدم seg-sdk الخاص بنا، أو أي OpenAI SDK كبديل مباشر.
from seg import SEG # pip install seg-sdk
client = SEG(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "user", "content": "What are some fun things to do in Cairo?"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://backend.sovereigneg.com/v1",
api_key="YOUR_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "user", "content": "What are some fun things to do in Cairo?"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://backend.sovereigneg.com/v1",
apiKey: "YOUR_API_KEY",
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v3.2",
messages: [
{ role: "user", content: "What are some fun things to do in Cairo?" },
],
})
console.log(response.choices[0].message.content)curl https://backend.sovereigneg.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What are some fun things to do in Cairo?"}
]
}'الأسئلة الشائعة
كم تكلفة deepseek-v3.2؟
15.29 ج.م لكل 1M من Input tokens؛ 22.35 ج.م لكل 1M من Output tokens. يُحتسب الاستخدام لكل Token بالجنيه المصري، بلا أي التزام بحد أدنى.
ما حجم الـ Context window في deepseek-v3.2؟
يدعم deepseek-v3.2 Context window بحجم 163,840 Tokens (164K)، ويُخرج حتى 16,384 Output tokens في الاستجابة الواحدة.
أين يُستضاف deepseek-v3.2؟
يُخدَم deepseek-v3.2 من US (مستضاف في الولايات المتحدة).
هل deepseek-v3.2 Model بـ Weights مفتوحة؟
نعم، deepseek-v3.2 هو Model بـ Weights مفتوحة. وتستدعيه عبر واجهة API من SovereignEG مثل أي Model آخر في الكتالوج، مع محاسبة لكل Token بالجنيه المصري.
كيف أستخدم deepseek-v3.2 عبر واجهة API؟
deepseek-v3.2 متاح عبر واجهة API من SovereignEG المتوافقة مع OpenAI: وجّه الـ Base URL في الـ SDK لديك إلى https://backend.sovereigneg.com/v1، واستدعِ Endpoint /v1/chat/completions مع Model ID deepseek-v3.2 ومفتاح API الخاص بك.