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DeepSeek: DeepSeek V3.1

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1 es un modelo de texto híbrido con modos de razonamiento y respuesta directa en una misma edición. Su contexto de 128K y su perfil mejorado de uso de herramientas permiten programación, análisis de documentos y búsquedas proporcionadas por la aplicación, con texto o propuestas de llamadas a herramientas como resultado.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

DeepSeek V3.1 es el modelo de texto híbrido de DeepSeek: una misma edición identificada por nombre admite respuestas con y sin razonamiento mediante distintos ajustes de la plantilla de chat. El desarrollador destaca mejoras en el uso de herramientas, las tareas de agentes y la eficiencia del razonamiento respecto de su modelo anterior. Recibe instrucciones escritas y contexto textual, y genera una respuesta, código o contenido de llamadas a herramientas. La identidad original de V3.1 es independiente de Terminus, V3.2 y la familia V4.

La ficha del modelo indica 671 mil millones de parámetros totales, 37 mil millones de parámetros activos y una ventana de contexto de 128K tanto para la edición base como para la edición con posentrenamiento. V3.1 se construye sobre la base original de V3, con entrenamiento ampliado en documentos extensos antes del posentrenamiento. Su estructura de mezcla de expertos y atención latente sigue la arquitectura de V3. Estos datos de diseño explican el perfil de texto de contexto largo sin convertir la cifra de contexto en una especificación independiente de salida máxima.

El modo sin razonamiento prepara una respuesta directa, mientras que el modo de razonamiento inicia una fase de razonamiento antes de la respuesta. La plantilla del desarrollador utiliza un marcador de cierre del razonamiento para las respuestas directas y un marcador de apertura para el turno actual de razonamiento. En una conversación de varios turnos, se descarta el contenido de razonamiento anterior y se mantienen en el contexto las respuestas finales y el marcador de cierre. Esta es la regla original de historial de V3.1, distinta de la regla posterior de V3.2 que conserva el razonamiento entre mensajes relacionados con herramientas.

Las llamadas estándar a herramientas están documentadas en el modo sin razonamiento. La aplicación proporciona nombres de funciones, descripciones y esquemas de parámetros; el modelo devuelve el nombre de una herramienta seleccionada y argumentos JSON en la representación de llamadas a herramientas del desarrollador. La aplicación ejecuta la operación y devuelve su resultado. Asigna propósitos específicos a las herramientas y mantén la observación devuelta vinculada con la llamada para que el siguiente paso del modelo disponga de evidencia en lugar de suponer que ocurrió una acción.

La búsqueda en modo de razonamiento utiliza un formato especializado e independiente de agente de búsqueda. DeepSeek documenta una herramienta de búsqueda proporcionada por el usuario para preguntas que requieren información externa o actualizada, con llamadas y observaciones repetidas durante varios turnos. Por ello, la búsqueda forma parte del flujo de trabajo circundante; no es una afirmación de que una respuesta textual haya navegado por la web de manera independiente. Define la pregunta, los criterios de las fuentes y la respuesta final que necesitas antes de iniciar la tarea de búsqueda.

Para programación, proporciona el fragmento o los archivos pertinentes, el comportamiento observado, el comportamiento esperado y las restricciones que se deben conservar. Un ejemplo de instrucciones es: “Identifica la causa de esta falla para la entrada proporcionada, propone una corrección enfocada y explica la condición que atiende el cambio”. Para una tarea con documentos, identifica las secciones de origen y pide una comparación con requisitos explícitos. Exige que la respuesta final distinga la conclusión respaldada por fuentes de una acción siguiente propuesta.

El desarrollador entrena V3.1 con el formato de escala UE8M0 FP8 para pesos y activaciones. Sus recomendaciones locales también identifican parámetros sensibles a la precisión que deben manejarse correctamente. Estas son características de la referencia publicada del desarrollador, no una afirmación sobre la precisión o la implementación seleccionadas por todas las aplicaciones. Un derivado, una variante cuantizada y el checkpoint posterior Terminus siguen siendo opciones independientes de la edición original denominada V3.1.

Prepara los trabajos más extensos con una pregunta clara, etiquetas de las fuentes y un artefacto final definido. Distribuye la conversación, el texto de origen, el razonamiento y la salida dentro del contexto documentado, y conserva solo la evidencia pertinente conforme crece la tarea. Para un agente, especifica las acciones permitidas y el criterio que marca la finalización del resultado. El entregable útil es una respuesta textual revisable, una propuesta de código o un análisis respaldado por fuentes y vinculado con la entrada y con las observaciones que la aplicación devolvió realmente.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek-v3.1-thinking

deepseek-v3.1-thinking

DeepSeek /deepseek-v3.1-thinking

Inicio

DeepSeek V3.1 es un modelo de texto híbrido con modos de razonamiento y respuesta directa en una misma edición. Su contexto de 128K y su perfil mejorado de uso de herramientas permiten programación, análisis de documentos y búsquedas proporcionadas por la aplicación, con texto o propuestas de llamadas a herramientas como resultado.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
deepseek-v3.1-thinking
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Conversación textual
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetrocontrol_scopeContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false.
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Alias de método: /chat/completions

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.000572 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0023 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

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-v3.1-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-v3.1-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"))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra deepseek-v3.1-thinking

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

deepseek-v3.1-thinking

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.1
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.1-thinking: text → text

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.1-thinking: model, messages, stream

¿Qué límites se aplican?

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

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