DeepSeek V3.1 Terminus هو تحديث DeepSeek لملف نموذج V3.1 النصي. يحتفظ بالقدرات الأصلية مع معالجة المزج غير المرغوب بين الصينية والإنجليزية والرموز غير الطبيعية العرضية وسلوك وكلاء الشيفرة والبحث. المدخل مهمة مكتوبة وسياق مصدري؛ والمخرج نص قد يتضمن شرحًا أو شيفرة مقترحة أو محتوى متعلقًا بالوكلاء. يبقى إصدار Terminus المسمّى مستقلًا عن V3.1 الأصلي وإصدارات الانتباه المتناثر اللاحقة.
ملف V3.1 الموروث هجين: يستطيع نموذج واحد الإجابة في وضع التفكير أو عدم التفكير من خلال قالب محادثته. يدرج جدول نموذج V3.1 المنشور 671 مليار معلمة إجمالًا و37 مليار معلمة نشطة وسياقًا يبلغ 128K. يصف Terminus بنية النموذج نفسها الموجودة في V3 ويحيل إلى V3.1 لقالب المحادثة خارج مسار وكيل البحث المنقّح لديه. تربط هذه المراجع التحديث بالعائلة الأساسية مع الحفاظ على تغييراته الخاصة.
لمساعد برمجة مباشر، يدعم القالب الموروث استدعاءات أدوات قياسية في وضع عدم التفكير، بدوال مسمّاة ووسائط JSON تعتمد على تعريفات الأدوات المقدّمة. يقترح النموذج العملية وينفّذها التطبيق ويعيد الملاحظة. يتبع البحث في وضع التفكير تنسيقًا متخصّصًا لوكيل البحث. يحدّث Terminus قالب البحث ومجموعة الأدوات هذين، لذا ينبغي أن يستخدم مسار البحث مرجع Terminus بدلًا من قالب غير مرتبط من إصدار آخر.
الاتّساق اللغوي فرق عملي في هذا الإصدار. لمهمة مستند بالصينية أو الإنجليزية، حدّد لغة الإجابة والمصطلحات التي يجب أن تحتفظ بتهجئتها الأصلية والمقاطع المصدرية المطلوب استخدامها. ومن أمثلة التكليف: «اكتب الشرح بالإنجليزية، واحتفظ بأسماء المتغيرات المقدّمة وتجنّب ترجمة أسماء حقول API. اسند كل نتيجة إلى المواصفة المقدّمة». يستهدف التحديث تبديل اللغة غير المرغوب، بينما يظل تكليفك هو الذي يحدّد المادة المختلطة اللغات المقصودة.
يستطيع النموذج استخدام أداة بحث يقدّمها المستخدم لأسئلة تتطلب معلومات خارجية أو حديثة. قدّم سؤال البحث ومعايير المصادر المفيدة والمخرج النهائي. ينبغي أن تتضمن مهمة البرمجة المقطع ذا الصلة والسلوك المرصود والنتيجة المتوقعة. أبقِ نتائج الأدوات مرتبطة بالعملية التي أنتجتها، واطلب من الإجابة النهائية تحديد الأدلة وراء تغيير أو استنتاج مقترح.
يسجّل المنتج تفصيل دقة خاصًا بنقطة الحفظ: لا تتوافق معلمات إسقاط خرج الانتباه مع تنسيق المقياس UE8M0 FP8 المستخدم في إصدار V3.1. هذا اعتبار للتنفيذ المرجعي، وليس تغييرًا للغة المهمة أو وسيطها أو تنسيق الإجابة. وهو سبب للحفاظ على Terminus كإصدار مستقل وتجنّب التعامل مع كل نقاط حفظ V3.1 بوصفها ملفات دقة متطابقة.
للعمل الأطول، وزّع ميزانية المادة المصدرية والمحادثة والإجابة المولّدة ضمن سياق العائلة البالغ 128K. سمِّ أقسام المستند ومقاطع الشيفرة كي تشير النتيجة إلى الأدلة الصحيحة. وفي مهمة متعددة الخطوات، حدّد الإجراءات المسموح بها والمخرج المطلوب ومعيار الإنجاز. النتيجة المفيدة إجابة نصية متّسقة أو مقترح شيفرة أو تحليل تدعمه المصادر، يمكن مراجعته مقابل المدخلات وملاحظات الأدوات الفعلية.
", "aboutText": "DeepSeek V3.1 Terminus هو تحديث DeepSeek لملف نموذج V3.1 النصي. يحتفظ بالقدرات الأصلية مع معالجة المزج غير المرغوب بين الصينية والإنجليزية والرموز غير الطبيعية العرضية وسلوك وكلاء الشيفرة والبحث. المدخل مهمة مكتوبة وسياق مصدري؛ والمخرج نص قد يتضمن شرحًا أو شيفرة مقترحة أو محتوى متعلقًا بالوكلاء. يبقى إصدار Terminus المسمّى مستقلًا عن V3.1 الأصلي وإصدارات الانتباه المتناثر اللاحقة.\n\nملف V3.1 الموروث هجين: يستطيع نموذج واحد الإجابة في وضع التفكير أو عدم التفكير من خلال قالب محادثته. يدرج جدول نموذج V3.1 المنشور 671 مليار معلمة إجمالًا و37 مليار معلمة نشطة وسياقًا يبلغ 128K. يصف Terminus بنية النموذج نفسها الموجودة في V3 ويحيل إلى V3.1 لقالب المحادثة خارج مسار وكيل البحث المنقّح لديه. تربط هذه المراجع التحديث بالعائلة الأساسية مع الحفاظ على تغييراته الخاصة.\n\nلمساعد برمجة مباشر، يدعم القالب الموروث استدعاءات أدوات قياسية في وضع عدم التفكير، بدوال مسمّاة ووسائط JSON تعتمد على تعريفات الأدوات المقدّمة. يقترح النموذج العملية وينفّذها التطبيق ويعيد الملاحظة. يتبع البحث في وضع التفكير تنسيقًا متخصّصًا لوكيل البحث. يحدّث Terminus قالب البحث ومجموعة الأدوات هذين، لذا ينبغي أن يستخدم مسار البحث مرجع Terminus بدلًا من قالب غير مرتبط من إصدار آخر.\n\nالاتّساق اللغوي فرق عملي في هذا الإصدار. لمهمة مستند بالصينية أو الإنجليزية، حدّد لغة الإجابة والمصطلحات التي يجب أن تحتفظ بتهجئتها الأصلية والمقاطع المصدرية المطلوب استخدامها. ومن أمثلة التكليف: «اكتب الشرح بالإنجليزية، واحتفظ بأسماء المتغيرات المقدّمة وتجنّب ترجمة أسماء حقول API. اسند كل نتيجة إلى المواصفة المقدّمة». يستهدف التحديث تبديل اللغة غير المرغوب، بينما يظل تكليفك هو الذي يحدّد المادة المختلطة اللغات المقصودة.\n\nيستطيع النموذج استخدام أداة بحث يقدّمها المستخدم لأسئلة تتطلب معلومات خارجية أو حديثة. قدّم سؤال البحث ومعايير المصادر المفيدة والمخرج النهائي. ينبغي أن تتضمن مهمة البرمجة المقطع ذا الصلة والسلوك المرصود والنتيجة المتوقعة. أبقِ نتائج الأدوات مرتبطة بالعملية التي أنتجتها، واطلب من الإجابة النهائية تحديد الأدلة وراء تغيير أو استنتاج مقترح.\n\nيسجّل المنتج تفصيل دقة خاصًا بنقطة الحفظ: لا تتوافق معلمات إسقاط خرج الانتباه مع تنسيق المقياس UE8M0 FP8 المستخدم في إصدار V3.1. هذا اعتبار للتنفيذ المرجعي، وليس تغييرًا للغة المهمة أو وسيطها أو تنسيق الإجابة. وهو سبب للحفاظ على Terminus كإصدار مستقل وتجنّب التعامل مع كل نقاط حفظ V3.1 بوصفها ملفات دقة متطابقة.\n\nللعمل الأطول، وزّع ميزانية المادة المصدرية والمحادثة والإجابة المولّدة ضمن سياق العائلة البالغ 128K. سمِّ أقسام المستند ومقاطع الشيفرة كي تشير النتيجة إلى الأدلة الصحيحة. وفي مهمة متعددة الخطوات، حدّد الإجراءات المسموح بها والمخرج المطلوب ومعيار الإنجاز. النتيجة المفيدة إجابة نصية متّسقة أو مقترح شيفرة أو تحليل تدعمه المصادر، يمكن مراجعته مقابل المدخلات وملاحظات الأدوات الفعلية.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Explain a field rule in English\n\nWrite an English explanation of this validation rule for an integration guide: "retry_count must be a nonnegative integer; retry_after_ms may be omitted; when present, it must be a positive integer." Preserve the field names exactly. Add one valid and one invalid example as plain text, explaining the invalid field without translating identifiers.An English paragraph plus two labelled examples and a specific validation explanation.Check that retry_count accepts zero while retry_after_ms does not.deepseek/deepseek-v3.1-terminusيحسّن DeepSeek V3.1 Terminus الاتّساق اللغوي لنموذج V3.1 النصي وسلوك وكلاء الشيفرة والبحث. يحتفظ بملف التفكير والإجابة المباشرة الهجين، بسياق يبلغ 128K وقالب محدّث لوكيل البحث يبقى منفصلًا عن تنسيقات V3.2 اللاحقة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
DeepSeek V3.1 Terminus هو تحديث DeepSeek لملف نموذج V3.1 النصي. يحتفظ بالقدرات الأصلية مع معالجة المزج غير المرغوب بين الصينية والإنجليزية والرموز غير الطبيعية العرضية وسلوك وكلاء الشيفرة والبحث. المدخل مهمة مكتوبة وسياق مصدري؛ والمخرج نص قد يتضمن شرحًا أو شيفرة مقترحة أو محتوى متعلقًا بالوكلاء. يبقى إصدار Terminus المسمّى مستقلًا عن V3.1 الأصلي وإصدارات الانتباه المتناثر اللاحقة.
ملف V3.1 الموروث هجين: يستطيع نموذج واحد الإجابة في وضع التفكير أو عدم التفكير من خلال قالب محادثته. يدرج جدول نموذج V3.1 المنشور 671 مليار معلمة إجمالًا و37 مليار معلمة نشطة وسياقًا يبلغ 128K. يصف Terminus بنية النموذج نفسها الموجودة في V3 ويحيل إلى V3.1 لقالب المحادثة خارج مسار وكيل البحث المنقّح لديه. تربط هذه المراجع التحديث بالعائلة الأساسية مع الحفاظ على تغييراته الخاصة.
لمساعد برمجة مباشر، يدعم القالب الموروث استدعاءات أدوات قياسية في وضع عدم التفكير، بدوال مسمّاة ووسائط JSON تعتمد على تعريفات الأدوات المقدّمة. يقترح النموذج العملية وينفّذها التطبيق ويعيد الملاحظة. يتبع البحث في وضع التفكير تنسيقًا متخصّصًا لوكيل البحث. يحدّث Terminus قالب البحث ومجموعة الأدوات هذين، لذا ينبغي أن يستخدم مسار البحث مرجع Terminus بدلًا من قالب غير مرتبط من إصدار آخر.
الاتّساق اللغوي فرق عملي في هذا الإصدار. لمهمة مستند بالصينية أو الإنجليزية، حدّد لغة الإجابة والمصطلحات التي يجب أن تحتفظ بتهجئتها الأصلية والمقاطع المصدرية المطلوب استخدامها. ومن أمثلة التكليف: «اكتب الشرح بالإنجليزية، واحتفظ بأسماء المتغيرات المقدّمة وتجنّب ترجمة أسماء حقول API. اسند كل نتيجة إلى المواصفة المقدّمة». يستهدف التحديث تبديل اللغة غير المرغوب، بينما يظل تكليفك هو الذي يحدّد المادة المختلطة اللغات المقصودة.
يستطيع النموذج استخدام أداة بحث يقدّمها المستخدم لأسئلة تتطلب معلومات خارجية أو حديثة. قدّم سؤال البحث ومعايير المصادر المفيدة والمخرج النهائي. ينبغي أن تتضمن مهمة البرمجة المقطع ذا الصلة والسلوك المرصود والنتيجة المتوقعة. أبقِ نتائج الأدوات مرتبطة بالعملية التي أنتجتها، واطلب من الإجابة النهائية تحديد الأدلة وراء تغيير أو استنتاج مقترح.
يسجّل المنتج تفصيل دقة خاصًا بنقطة الحفظ: لا تتوافق معلمات إسقاط خرج الانتباه مع تنسيق المقياس UE8M0 FP8 المستخدم في إصدار V3.1. هذا اعتبار للتنفيذ المرجعي، وليس تغييرًا للغة المهمة أو وسيطها أو تنسيق الإجابة. وهو سبب للحفاظ على Terminus كإصدار مستقل وتجنّب التعامل مع كل نقاط حفظ V3.1 بوصفها ملفات دقة متطابقة.
للعمل الأطول، وزّع ميزانية المادة المصدرية والمحادثة والإجابة المولّدة ضمن سياق العائلة البالغ 128K. سمِّ أقسام المستند ومقاطع الشيفرة كي تشير النتيجة إلى الأدلة الصحيحة. وفي مهمة متعددة الخطوات، حدّد الإجراءات المسموح بها والمخرج المطلوب ومعيار الإنجاز. النتيجة المفيدة إجابة نصية متّسقة أو مقترح شيفرة أو تحليل تدعمه المصادر، يمكن مراجعته مقابل المدخلات وملاحظات الأدوات الفعلية.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود deepseek/deepseek-v3.1-terminus | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring|content_part[]|null | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_calls | النوعtool_call[] | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_call_id | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].name | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_content | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_details | النوعobject|array | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_completion_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلstream_options.include_usage | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop | النوعstring|string[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools | النوعfunction_tool[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].type | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.name | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.description | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.parameters | النوعJSON_schema | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtool_choice | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلparallel_tool_calls | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلresponse_format | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning_effort | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلservice_tier | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلinstructions | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunctions | النوعfunction[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunction_call | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلprompt_cache_options | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmodalities | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
الحقلcache_control.ttl | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |
النص · نص UTF8
messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةmessages | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
المعلمةfile_material | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
المعلمةcontrol_scope | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
المعلمةoutput_modalities | المواصفاتtext |
المعلمةhosted_operations | المواصفاتfalse |
المعلمةmultimodal_input_binding | المواصفاتnull |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.
طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.
يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.001144 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00343 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-v3.1-terminus", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='deepseek/deepseek-v3.1-terminus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='deepseek/deepseek-v3.1-terminus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson أو SSE
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلchoices[].index | النوعinteger |
الحقلchoices[].message.content | النوعstring|null |
الحقلchoices[].message.tool_calls | النوعtool_call[] |
الحقلchoices[].message.reasoning_content | النوعstring |
الحقلchoices[].message.reasoning_details | النوعobject|array |
الحقلchoices[].finish_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.1-terminus
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
deepseek/deepseek-v3.1-terminusيحسّن DeepSeek V3.1 Terminus الاتّساق اللغوي لنموذج V3.1 النصي وسلوك وكلاء الشيفرة والبحث. يحتفظ بملف التفكير والإجابة المباشرة الهجين، بسياق يبلغ 128K وقالب محدّث لوكيل البحث يبقى منفصلًا عن تنسيقات V3.2 اللاحقة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
DeepSeek V3.1 Terminus هو تحديث DeepSeek لملف نموذج V3.1 النصي. يحتفظ بالقدرات الأصلية مع معالجة المزج غير المرغوب بين الصينية والإنجليزية والرموز غير الطبيعية العرضية وسلوك وكلاء الشيفرة والبحث. المدخل مهمة مكتوبة وسياق مصدري؛ والمخرج نص قد يتضمن شرحًا أو شيفرة مقترحة أو محتوى متعلقًا بالوكلاء. يبقى إصدار Terminus المسمّى مستقلًا عن V3.1 الأصلي وإصدارات الانتباه المتناثر اللاحقة.
ملف V3.1 الموروث هجين: يستطيع نموذج واحد الإجابة في وضع التفكير أو عدم التفكير من خلال قالب محادثته. يدرج جدول نموذج V3.1 المنشور 671 مليار معلمة إجمالًا و37 مليار معلمة نشطة وسياقًا يبلغ 128K. يصف Terminus بنية النموذج نفسها الموجودة في V3 ويحيل إلى V3.1 لقالب المحادثة خارج مسار وكيل البحث المنقّح لديه. تربط هذه المراجع التحديث بالعائلة الأساسية مع الحفاظ على تغييراته الخاصة.
لمساعد برمجة مباشر، يدعم القالب الموروث استدعاءات أدوات قياسية في وضع عدم التفكير، بدوال مسمّاة ووسائط JSON تعتمد على تعريفات الأدوات المقدّمة. يقترح النموذج العملية وينفّذها التطبيق ويعيد الملاحظة. يتبع البحث في وضع التفكير تنسيقًا متخصّصًا لوكيل البحث. يحدّث Terminus قالب البحث ومجموعة الأدوات هذين، لذا ينبغي أن يستخدم مسار البحث مرجع Terminus بدلًا من قالب غير مرتبط من إصدار آخر.
الاتّساق اللغوي فرق عملي في هذا الإصدار. لمهمة مستند بالصينية أو الإنجليزية، حدّد لغة الإجابة والمصطلحات التي يجب أن تحتفظ بتهجئتها الأصلية والمقاطع المصدرية المطلوب استخدامها. ومن أمثلة التكليف: «اكتب الشرح بالإنجليزية، واحتفظ بأسماء المتغيرات المقدّمة وتجنّب ترجمة أسماء حقول API. اسند كل نتيجة إلى المواصفة المقدّمة». يستهدف التحديث تبديل اللغة غير المرغوب، بينما يظل تكليفك هو الذي يحدّد المادة المختلطة اللغات المقصودة.
يستطيع النموذج استخدام أداة بحث يقدّمها المستخدم لأسئلة تتطلب معلومات خارجية أو حديثة. قدّم سؤال البحث ومعايير المصادر المفيدة والمخرج النهائي. ينبغي أن تتضمن مهمة البرمجة المقطع ذا الصلة والسلوك المرصود والنتيجة المتوقعة. أبقِ نتائج الأدوات مرتبطة بالعملية التي أنتجتها، واطلب من الإجابة النهائية تحديد الأدلة وراء تغيير أو استنتاج مقترح.
يسجّل المنتج تفصيل دقة خاصًا بنقطة الحفظ: لا تتوافق معلمات إسقاط خرج الانتباه مع تنسيق المقياس UE8M0 FP8 المستخدم في إصدار V3.1. هذا اعتبار للتنفيذ المرجعي، وليس تغييرًا للغة المهمة أو وسيطها أو تنسيق الإجابة. وهو سبب للحفاظ على Terminus كإصدار مستقل وتجنّب التعامل مع كل نقاط حفظ V3.1 بوصفها ملفات دقة متطابقة.
للعمل الأطول، وزّع ميزانية المادة المصدرية والمحادثة والإجابة المولّدة ضمن سياق العائلة البالغ 128K. سمِّ أقسام المستند ومقاطع الشيفرة كي تشير النتيجة إلى الأدلة الصحيحة. وفي مهمة متعددة الخطوات، حدّد الإجراءات المسموح بها والمخرج المطلوب ومعيار الإنجاز. النتيجة المفيدة إجابة نصية متّسقة أو مقترح شيفرة أو تحليل تدعمه المصادر، يمكن مراجعته مقابل المدخلات وملاحظات الأدوات الفعلية.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود deepseek/deepseek-v3.1-terminus | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.001144 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.00343 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "deepseek/deepseek-v3.1-terminus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek/deepseek-v3.1-terminus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek/deepseek-v3.1-terminus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON أو SSE
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.1-terminus
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Explain a field rule in English\n\nWrite an English explanation of this validation rule for an integration guide: "retry_count must be a nonnegative integer; retry_after_ms may be omitted; when present, it must be a positive integer." Preserve the field names exactly. Add one valid and one invalid example as plain text, explaining the invalid field without translating identifiers.An English paragraph plus two labelled examples and a specific validation explanation.Check that retry_count accepts zero while retry_after_ms does not.