DeepSeek V3-0324 est la mise à jour nommée du modèle de texte V3 de DeepSeek. Sa fiche présente des améliorations du raisonnement, du développement front-end, de la rédaction en chinois, de l’analyse de rapports avec recherche et de l’appel de fonctions. La tâche s’appuie sur des consignes écrites et des contenus sources pour produire du texte : code, passage réécrit, rapport ou enregistrement au format défini. Cette édition reste distincte du V3 d’origine et de l’édition hybride V3.1 ultérieure.
Le développement front-end fait l’objet d’une attention particulière : DeepSeek décrit du code plus directement exécutable et une meilleure présentation des pages web et des interfaces de jeux. Pour une tâche concrète, fournissez le comportement attendu, le contenu et la mise en page cible, ainsi que le code pertinent. Exemple de consigne : « Implémente le parcours de formulaire décrit, conserve ces noms de champs et rends la hiérarchie visuelle claire. Renvoie le composant et explique comment chaque état requis est représenté. » L’implémentation générée doit encore être inspectée dans l’application où elle sera utilisée.
La rédaction en chinois bénéficie d’un style et d’une qualité de contenu améliorés, particulièrement dans les passages de longueur moyenne à longue, avec une réécriture interactive sur plusieurs échanges. La fiche met aussi en avant la traduction et la rédaction de lettres. Précisez le public, le ton, les faits obligatoires et les parties modifiables. Pour une révision, indiquez le passage à modifier et le sens à préserver au lieu de demander un remplacement sans lien avec l’original. Le résultat peut ainsi servir de lettre, de brouillon d’article ou d’explication réécrite conforme à la consigne fournie.
La fiche du producteur documente un appel de fonctions amélioré et prend en charge la sortie JSON ainsi que la complétion FIM. Une définition de fonction précise l’opération et ses arguments ; le modèle propose un appel, puis l’application qui l’intègre l’exécute et en renvoie le résultat. Pour un enregistrement JSON, indiquez les champs et un exemple clair du contenu attendu. Pour une complétion fill-in-the-middle, fournissez le préfixe et, éventuellement, le suffixe, puis demandez au modèle de compléter le texte ou le code intermédiaire. Ces parcours de sortie sont distincts ; une consigne rédigée en prose n’active pas automatiquement tous ces mécanismes.
La fiche source fournit des formats de préparation des documents et des réponses fondées sur une recherche. Un document comprend un nom, un contenu clairement délimité et la question à traiter. Les résultats de recherche sont indexés, et le modèle de réponse du producteur demande des références aux sources à côté des affirmations qu’elles étayent. Étiquetez vos documents et explicitez la comparaison ou la conclusion attendue. Les résultats externes doivent provenir des sources fournies ou d’un outil intégré au parcours ; un rapport rédigé ne prouve pas qu’une recherche a eu lieu.
Le producteur documente une correspondance des températures propre à son déploiement : une valeur de modèle de 0.3 correspond à une valeur API de 1.0 dans sa référence. Pour les valeurs API de 0 à 1, la valeur du modèle est égale à 0.3 fois la valeur API ; pour les valeurs supérieures à 1 et jusqu’à 2, elle correspond à la valeur API moins 0.7. Préservez la distinction entre ces réglages du producteur lorsque vous comparez les paramètres. Cette correspondance appartient au parcours DeepSeek documenté et ne permet pas de déduire le traitement des paramètres d’une autre application.
V3-0324 utilise la même structure que V3, dont le tableau de famille publié indique un contexte de 128K et une architecture à mélange d’experts. Organisez les sources dans les limites du contexte applicable et laissez de la place à la réponse demandée. Un ensemble volumineux de sources ne définit pas à lui seul son objectif : précisez si la tâche consiste à extraire des faits, expliquer, comparer, réécrire ou produire du code. Cette mise à jour nommée conserve ses améliorations propres et ne doit pas hériter du modèle de consigne hybride introduit plus tard dans V3.1.
Pour obtenir un livrable final utile, précisez la langue de réponse, les détails obligatoires et le critère de vérification. Un rapport peut citer les passages fournis ; une réécriture peut préserver les faits approuvés tout en améliorant l’enchaînement ; une tâche de programmation peut fournir une implémentation ciblée et son explication. Distinguez les changements proposés des actions ou des validations effectivement réalisées par l’application. Le résultat est un texte, du code ou un enregistrement structuré vérifiable, fondé sur les exigences et les éléments fournis dans la tâche.
", "aboutText": "DeepSeek V3-0324 est la mise à jour nommée du modèle de texte V3 de DeepSeek. Sa fiche présente des améliorations du raisonnement, du développement front-end, de la rédaction en chinois, de l’analyse de rapports avec recherche et de l’appel de fonctions. La tâche s’appuie sur des consignes écrites et des contenus sources pour produire du texte : code, passage réécrit, rapport ou enregistrement au format défini. Cette édition reste distincte du V3 d’origine et de l’édition hybride V3.1 ultérieure.\n\nLe développement front-end fait l’objet d’une attention particulière : DeepSeek décrit du code plus directement exécutable et une meilleure présentation des pages web et des interfaces de jeux. Pour une tâche concrète, fournissez le comportement attendu, le contenu et la mise en page cible, ainsi que le code pertinent. Exemple de consigne : « Implémente le parcours de formulaire décrit, conserve ces noms de champs et rends la hiérarchie visuelle claire. Renvoie le composant et explique comment chaque état requis est représenté. » L’implémentation générée doit encore être inspectée dans l’application où elle sera utilisée.\n\nLa rédaction en chinois bénéficie d’un style et d’une qualité de contenu améliorés, particulièrement dans les passages de longueur moyenne à longue, avec une réécriture interactive sur plusieurs échanges. La fiche met aussi en avant la traduction et la rédaction de lettres. Précisez le public, le ton, les faits obligatoires et les parties modifiables. Pour une révision, indiquez le passage à modifier et le sens à préserver au lieu de demander un remplacement sans lien avec l’original. Le résultat peut ainsi servir de lettre, de brouillon d’article ou d’explication réécrite conforme à la consigne fournie.\n\nLa fiche du producteur documente un appel de fonctions amélioré et prend en charge la sortie JSON ainsi que la complétion FIM. Une définition de fonction précise l’opération et ses arguments ; le modèle propose un appel, puis l’application qui l’intègre l’exécute et en renvoie le résultat. Pour un enregistrement JSON, indiquez les champs et un exemple clair du contenu attendu. Pour une complétion fill-in-the-middle, fournissez le préfixe et, éventuellement, le suffixe, puis demandez au modèle de compléter le texte ou le code intermédiaire. Ces parcours de sortie sont distincts ; une consigne rédigée en prose n’active pas automatiquement tous ces mécanismes.\n\nLa fiche source fournit des formats de préparation des documents et des réponses fondées sur une recherche. Un document comprend un nom, un contenu clairement délimité et la question à traiter. Les résultats de recherche sont indexés, et le modèle de réponse du producteur demande des références aux sources à côté des affirmations qu’elles étayent. Étiquetez vos documents et explicitez la comparaison ou la conclusion attendue. Les résultats externes doivent provenir des sources fournies ou d’un outil intégré au parcours ; un rapport rédigé ne prouve pas qu’une recherche a eu lieu.\n\nLe producteur documente une correspondance des températures propre à son déploiement : une valeur de modèle de 0.3 correspond à une valeur API de 1.0 dans sa référence. Pour les valeurs API de 0 à 1, la valeur du modèle est égale à 0.3 fois la valeur API ; pour les valeurs supérieures à 1 et jusqu’à 2, elle correspond à la valeur API moins 0.7. Préservez la distinction entre ces réglages du producteur lorsque vous comparez les paramètres. Cette correspondance appartient au parcours DeepSeek documenté et ne permet pas de déduire le traitement des paramètres d’une autre application.\n\nV3-0324 utilise la même structure que V3, dont le tableau de famille publié indique un contexte de 128K et une architecture à mélange d’experts. Organisez les sources dans les limites du contexte applicable et laissez de la place à la réponse demandée. Un ensemble volumineux de sources ne définit pas à lui seul son objectif : précisez si la tâche consiste à extraire des faits, expliquer, comparer, réécrire ou produire du code. Cette mise à jour nommée conserve ses améliorations propres et ne doit pas hériter du modèle de consigne hybride introduit plus tard dans V3.1.\n\nPour obtenir un livrable final utile, précisez la langue de réponse, les détails obligatoires et le critère de vérification. Un rapport peut citer les passages fournis ; une réécriture peut préserver les faits approuvés tout en améliorant l’enchaînement ; une tâche de programmation peut fournir une implémentation ciblée et son explication. Distinguez les changements proposés des actions ou des validations effectivement réalisées par l’application. Le résultat est un texte, du code ou un enregistrement structuré vérifiable, fondé sur les exigences et les éléments fournis dans la tâche.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Rewrite a factual Chinese notice\n\nRewrite this notice in natural, polite Chinese for customers: '本周五18点系统维护。订单查询停用30分钟。已付款订单不受影响。不要重复付款。' Keep all four facts, make the sequence easy to follow and add a short heading. Return the revised notice followed by a one-sentence explanation of the editorial changes.A Chinese heading and notice followed by one concise change note.Check Friday 18:00, 30 minutes, paid-order status and the no-repeat-payment instruction remain intact.deepseek/deepseek-chat-v3-0324DeepSeek V3-0324 affine le modèle de texte V3 pour le raisonnement, le code front-end, la rédaction en chinois et la révision itérative. Il améliore l’appel de fonctions et documente la sortie JSON ainsi que la complétion fill-in-the-middle, tout en conservant une identité distincte du V3 d’origine.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
DeepSeek V3-0324 est la mise à jour nommée du modèle de texte V3 de DeepSeek. Sa fiche présente des améliorations du raisonnement, du développement front-end, de la rédaction en chinois, de l’analyse de rapports avec recherche et de l’appel de fonctions. La tâche s’appuie sur des consignes écrites et des contenus sources pour produire du texte : code, passage réécrit, rapport ou enregistrement au format défini. Cette édition reste distincte du V3 d’origine et de l’édition hybride V3.1 ultérieure.
Le développement front-end fait l’objet d’une attention particulière : DeepSeek décrit du code plus directement exécutable et une meilleure présentation des pages web et des interfaces de jeux. Pour une tâche concrète, fournissez le comportement attendu, le contenu et la mise en page cible, ainsi que le code pertinent. Exemple de consigne : « Implémente le parcours de formulaire décrit, conserve ces noms de champs et rends la hiérarchie visuelle claire. Renvoie le composant et explique comment chaque état requis est représenté. » L’implémentation générée doit encore être inspectée dans l’application où elle sera utilisée.
La rédaction en chinois bénéficie d’un style et d’une qualité de contenu améliorés, particulièrement dans les passages de longueur moyenne à longue, avec une réécriture interactive sur plusieurs échanges. La fiche met aussi en avant la traduction et la rédaction de lettres. Précisez le public, le ton, les faits obligatoires et les parties modifiables. Pour une révision, indiquez le passage à modifier et le sens à préserver au lieu de demander un remplacement sans lien avec l’original. Le résultat peut ainsi servir de lettre, de brouillon d’article ou d’explication réécrite conforme à la consigne fournie.
La fiche du producteur documente un appel de fonctions amélioré et prend en charge la sortie JSON ainsi que la complétion FIM. Une définition de fonction précise l’opération et ses arguments ; le modèle propose un appel, puis l’application qui l’intègre l’exécute et en renvoie le résultat. Pour un enregistrement JSON, indiquez les champs et un exemple clair du contenu attendu. Pour une complétion fill-in-the-middle, fournissez le préfixe et, éventuellement, le suffixe, puis demandez au modèle de compléter le texte ou le code intermédiaire. Ces parcours de sortie sont distincts ; une consigne rédigée en prose n’active pas automatiquement tous ces mécanismes.
La fiche source fournit des formats de préparation des documents et des réponses fondées sur une recherche. Un document comprend un nom, un contenu clairement délimité et la question à traiter. Les résultats de recherche sont indexés, et le modèle de réponse du producteur demande des références aux sources à côté des affirmations qu’elles étayent. Étiquetez vos documents et explicitez la comparaison ou la conclusion attendue. Les résultats externes doivent provenir des sources fournies ou d’un outil intégré au parcours ; un rapport rédigé ne prouve pas qu’une recherche a eu lieu.
Le producteur documente une correspondance des températures propre à son déploiement : une valeur de modèle de 0.3 correspond à une valeur API de 1.0 dans sa référence. Pour les valeurs API de 0 à 1, la valeur du modèle est égale à 0.3 fois la valeur API ; pour les valeurs supérieures à 1 et jusqu’à 2, elle correspond à la valeur API moins 0.7. Préservez la distinction entre ces réglages du producteur lorsque vous comparez les paramètres. Cette correspondance appartient au parcours DeepSeek documenté et ne permet pas de déduire le traitement des paramètres d’une autre application.
V3-0324 utilise la même structure que V3, dont le tableau de famille publié indique un contexte de 128K et une architecture à mélange d’experts. Organisez les sources dans les limites du contexte applicable et laissez de la place à la réponse demandée. Un ensemble volumineux de sources ne définit pas à lui seul son objectif : précisez si la tâche consiste à extraire des faits, expliquer, comparer, réécrire ou produire du code. Cette mise à jour nommée conserve ses améliorations propres et ne doit pas hériter du modèle de consigne hybride introduit plus tard dans V3.1.
Pour obtenir un livrable final utile, précisez la langue de réponse, les détails obligatoires et le critère de vérification. Un rapport peut citer les passages fournis ; une réécriture peut préserver les faits approuvés tout en améliorant l’enchaînement ; une tâche de programmation peut fournir une implémentation ciblée et son explication. Distinguez les changements proposés des actions ou des validations effectivement réalisées par l’application. Le résultat est un texte, du code ou un enregistrement structuré vérifiable, fondé sur les exigences et les éléments fournis dans la tâche.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites deepseek/deepseek-chat-v3-0324 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00058 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.002286 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00022 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00058 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.002286 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00022 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324", "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-chat-v3-0324',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-chat-v3-0324',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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-chat-v3-0324
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
deepseek/deepseek-chat-v3-0324DeepSeek V3-0324 affine le modèle de texte V3 pour le raisonnement, le code front-end, la rédaction en chinois et la révision itérative. Il améliore l’appel de fonctions et documente la sortie JSON ainsi que la complétion fill-in-the-middle, tout en conservant une identité distincte du V3 d’origine.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
DeepSeek V3-0324 est la mise à jour nommée du modèle de texte V3 de DeepSeek. Sa fiche présente des améliorations du raisonnement, du développement front-end, de la rédaction en chinois, de l’analyse de rapports avec recherche et de l’appel de fonctions. La tâche s’appuie sur des consignes écrites et des contenus sources pour produire du texte : code, passage réécrit, rapport ou enregistrement au format défini. Cette édition reste distincte du V3 d’origine et de l’édition hybride V3.1 ultérieure.
Le développement front-end fait l’objet d’une attention particulière : DeepSeek décrit du code plus directement exécutable et une meilleure présentation des pages web et des interfaces de jeux. Pour une tâche concrète, fournissez le comportement attendu, le contenu et la mise en page cible, ainsi que le code pertinent. Exemple de consigne : « Implémente le parcours de formulaire décrit, conserve ces noms de champs et rends la hiérarchie visuelle claire. Renvoie le composant et explique comment chaque état requis est représenté. » L’implémentation générée doit encore être inspectée dans l’application où elle sera utilisée.
La rédaction en chinois bénéficie d’un style et d’une qualité de contenu améliorés, particulièrement dans les passages de longueur moyenne à longue, avec une réécriture interactive sur plusieurs échanges. La fiche met aussi en avant la traduction et la rédaction de lettres. Précisez le public, le ton, les faits obligatoires et les parties modifiables. Pour une révision, indiquez le passage à modifier et le sens à préserver au lieu de demander un remplacement sans lien avec l’original. Le résultat peut ainsi servir de lettre, de brouillon d’article ou d’explication réécrite conforme à la consigne fournie.
La fiche du producteur documente un appel de fonctions amélioré et prend en charge la sortie JSON ainsi que la complétion FIM. Une définition de fonction précise l’opération et ses arguments ; le modèle propose un appel, puis l’application qui l’intègre l’exécute et en renvoie le résultat. Pour un enregistrement JSON, indiquez les champs et un exemple clair du contenu attendu. Pour une complétion fill-in-the-middle, fournissez le préfixe et, éventuellement, le suffixe, puis demandez au modèle de compléter le texte ou le code intermédiaire. Ces parcours de sortie sont distincts ; une consigne rédigée en prose n’active pas automatiquement tous ces mécanismes.
La fiche source fournit des formats de préparation des documents et des réponses fondées sur une recherche. Un document comprend un nom, un contenu clairement délimité et la question à traiter. Les résultats de recherche sont indexés, et le modèle de réponse du producteur demande des références aux sources à côté des affirmations qu’elles étayent. Étiquetez vos documents et explicitez la comparaison ou la conclusion attendue. Les résultats externes doivent provenir des sources fournies ou d’un outil intégré au parcours ; un rapport rédigé ne prouve pas qu’une recherche a eu lieu.
Le producteur documente une correspondance des températures propre à son déploiement : une valeur de modèle de 0.3 correspond à une valeur API de 1.0 dans sa référence. Pour les valeurs API de 0 à 1, la valeur du modèle est égale à 0.3 fois la valeur API ; pour les valeurs supérieures à 1 et jusqu’à 2, elle correspond à la valeur API moins 0.7. Préservez la distinction entre ces réglages du producteur lorsque vous comparez les paramètres. Cette correspondance appartient au parcours DeepSeek documenté et ne permet pas de déduire le traitement des paramètres d’une autre application.
V3-0324 utilise la même structure que V3, dont le tableau de famille publié indique un contexte de 128K et une architecture à mélange d’experts. Organisez les sources dans les limites du contexte applicable et laissez de la place à la réponse demandée. Un ensemble volumineux de sources ne définit pas à lui seul son objectif : précisez si la tâche consiste à extraire des faits, expliquer, comparer, réécrire ou produire du code. Cette mise à jour nommée conserve ses améliorations propres et ne doit pas hériter du modèle de consigne hybride introduit plus tard dans V3.1.
Pour obtenir un livrable final utile, précisez la langue de réponse, les détails obligatoires et le critère de vérification. Un rapport peut citer les passages fournis ; une réécriture peut préserver les faits approuvés tout en améliorant l’enchaînement ; une tâche de programmation peut fournir une implémentation ciblée et son explication. Distinguez les changements proposés des actions ou des validations effectivement réalisées par l’application. Le résultat est un texte, du code ou un enregistrement structuré vérifiable, fondé sur les exigences et les éléments fournis dans la tâche.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites deepseek/deepseek-chat-v3-0324 | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00058 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.002286 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00022 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.00058 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.002286 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00022 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-chat-v3-0324', '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-chat-v3-0324', '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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-chat-v3-0324
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Rewrite a factual Chinese notice\n\nRewrite this notice in natural, polite Chinese for customers: '本周五18点系统维护。订单查询停用30分钟。已付款订单不受影响。不要重复付款。' Keep all four facts, make the sequence easy to follow and add a short heading. Return the revised notice followed by a one-sentence explanation of the editorial changes.A Chinese heading and notice followed by one concise change note.Check Friday 18:00, 30 minutes, paid-order status and the no-repeat-payment instruction remain intact.