چطور با DeepSeek V3.2 در ایران کار کنم؟

در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «deepseek/deepseek-v3.2» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.

قیمت DeepSeek V3.2 به تومان چقدر است؟

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۷۸٬۰۴۴ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱۱۶٬۰۵۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۲۵۲ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.

DeepSeek V3.2 چند توکن ورودی میگیرد؟

تا ۱۶۳٬۸۴۰ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۲۳ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۶۵٬۵۳۶ توکن است.

آیا DeepSeek V3.2 استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟

استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.

قیمت و API مدل DeepSeek V3.2 در ایران

deepseek/deepseek-v3.2

toolsreasoningjson

ساخت کلید امتحان کن

ورودی · هر ۱M توکن

78,044 تومان

خروجی · هر ۱M توکن

116,050 تومان

یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈

252 تومان

شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند. cache ورودی: 39,022 تومان / 1M.قیمت‌ها و شارژ

کد آمادهٔ DeepSeek V3.2: فراخوانی ابزار (tool calling)

نمونه بر اساس قابلیت‌های همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا می‌شود.

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "check_stock",
        "description": "موجودی یک محصول را برمی‌گرداند",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"sku": {"type": "string"}},
            "required": ["sku"],
        },
    },
}]

messages = [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده؟"}]
first = client.chat.completions.create(model="deepseek/deepseek-v3.2", messages=messages, tools=tools)
call = first.choices[0].message.tool_calls[0]

# تابع را خودت اجرا می‌کنی؛ مدل هیچ دسترسی مستقیمی به دیتابیس ندارد
args = json.loads(call.function.arguments)
result = {"sku": args["sku"], "qty": 7}

messages += [first.choices[0].message, {"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": json.dumps(result)}]
final = client.chat.completions.create(model="deepseek/deepseek-v3.2", messages=messages, tools=tools)
print(final.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });

const tools = [{
  type: "function",
  function: {
    name: "check_stock",
    description: "موجودی یک محصول را برمی‌گرداند",
    parameters: { type: "object", properties: { sku: { type: "string" } }, required: ["sku"] },
  },
}];

const messages = [{ role: "user", content: "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده؟" }];
const first = await client.chat.completions.create({ model: "deepseek/deepseek-v3.2", messages, tools });
const call = first.choices[0].message.tool_calls[0];

const args = JSON.parse(call.function.arguments);
const result = { sku: args.sku, qty: 7 };

messages.push(first.choices[0].message, { role: "tool", tool_call_id: call.id, content: JSON.stringify(result) });
const final = await client.chat.completions.create({ model: "deepseek/deepseek-v3.2", messages, tools });
console.log(final.choices[0].message.content);

curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v3.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده؟"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "check_stock",
        "parameters": {"type": "object", "properties": {"sku": {"type": "string"}}, "required": ["sku"]}
      }
    }]
  }'

DeepSeek V3.2 برای چه کاری خوب است؟

شناسهٔ DeepSeek V3.2 در API ما «deepseek/deepseek-v3.2» است و تأمین‌کنندهٔ آن DeepSeek است. ظرفیت context برابر ۱۶۳٬۸۴۰ توکن است؛ حدود ۱۲۳ هزار کلمهٔ فارسی جا می‌شود و بعد از آن باید تاریخچه را خلاصه کنی. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۶۵٬۵۳۶ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «بسیار ارزان» است — ارزان‌تر از ۷۱ مدل و گران‌تر از ۳۳۵ مدل پولی دیگر کاتالوگ.

قابلیت‌هایی که در همین شناسه فعال است: tool calling دارد، یعنی می‌تواند تابع‌های خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر می‌دهد و مستقیم به کد وصل می‌شود؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحله‌ای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب می‌دهد. همهٔ این‌ها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار می‌کنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکن‌های استدلال هم توکن خروجی محسوب می‌شوند و در صورتحساب می‌آیند.

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۷۸٬۰۴۴ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱۱۶٬۰۵۰ تومان است؛ خروجی 1.5 برابر ورودی قیمت دارد، پس کوتاه‌کردن پاسخ بیشتر از کوتاه‌کردن پرامپت صرفه دارد. cache ورودی دارد: توکن‌های تکراری context با ۳۹٬۰۲۲ تومان / ۱M حساب می‌شوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.

نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر Llama 3.1 70B Instruct است: DeepSeek V3.2 تقریباً 1.2 برابر ارزان‌تر از آن تمام می‌شود و پنجرهٔ context آن بزرگ‌تر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار می‌کنند، پس عوض‌کردن‌شان فقط تغییر یک رشته است.

برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۳۹۷ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی DeepSeek V3.2 جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۳٬۹۶۸ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۱۹۴٬۰۹۴ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱۶۳٬۸۴۰ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱۲٬۷۸۷ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.

نزدیک‌ترین هم‌خانوادهٔ این مدل «deepseek/deepseek-v3.2-exp» است و انتخاب بین این دو همان جایی است که بیشتر آدم‌ها گیر می‌کنند. قیمت هر دو روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً برابر است (۲۵۲ و ۲۵۶ تومان).

DeepSeek در کاتالوگ ما ۱۷ مدل دارد؛ ارزان‌ترین‌شان DeepSeek V4 Flash Latest با ۷۹ تومان و گران‌ترین DeepSeek V4 Pro 0813 (batch) با ۱٬۹۹۱ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل logit_bias، logprobs، min_p، repetition_penalty، top_k، top_logprobs را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. از نظر اندازهٔ context نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Llama Guard 4 12B با ۱۶۳٬۸۴۰ توکن است.

بهترین جای استفاده‌اش: کار پرحجم مثل دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و خلاصه‌سازی انبوه، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، ایجنت‌هایی که به API و دیتابیس وصل می‌شوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

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...

سه کار واقعی، با قیمت همین مدل

اعداد از همان قیمت‌های بالا حساب شده‌اند و با تغییر قیمت مدل تغییر می‌کنند.

کار	توکن	هزینه
یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط	1,500 ورودی + 400 خروجی	163 تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای	4,000 ورودی + 600 خروجی	382 تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه	120,000 ورودی + 20,000 خروجی	11,686 تومان

سؤال‌های پرتکرار

چطور با DeepSeek V3.2 در ایران کار کنم؟: در یوتاپن ثبت‌نام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «deepseek/deepseek-v3.2» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت DeepSeek V3.2 به تومان چقدر است؟: هر ۱ میلیون توکن ورودی ۷۸٬۰۴۴ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱۱۶٬۰۵۰ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۲۵۲ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
DeepSeek V3.2 چند توکن ورودی می‌گیرد؟: تا ۱۶۳٬۸۴۰ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۲۳ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۶۵٬۵۳۶ توکن است.
آیا DeepSeek V3.2 استریم و tool calling را پشتیبانی می‌کند؟: استریم (stream=true) روی همهٔ مدل‌ها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی می‌کند. خروجی ساخت‌یافته با response_format هم کار می‌کند.