{
  "aboutHtml": "<p>DeepSeek V3.1 הוא מודל הטקסט ההיברידי של DeepSeek: אותה מהדורה בעלת שם תומכת בתשובות עם חשיבה וללא חשיבה באמצעות הגדרות שונות של תבנית השיחה. היצרן מדגיש שימוש משופר בכלים, משימות סוכנים ויעילות הסקה ביחס למודל הקודם שלו. הוא מקבל הוראות כתובות והקשר טקסטואלי ומייצר תשובה, קוד או תוכן קריאה לכלי. זהותו של V3.1 המקורי נפרדת מ-Terminus, מ-V3.2 וממשפחת V4.</p><p>כרטיס המודל מציין 671 מיליארד פרמטרים בסך הכול, 37 מיליארד פרמטרים פעילים והקשר של 128K הן למהדורת הבסיס והן למהדורה שאחרי האימון המשלים. V3.1 מבוסס על בסיס V3 המקורי עם אימון מורחב על מסמכים ארוכים לפני האימון המשלים. מבנה תערובת המומחים והקשב הסמוי שלו ממשיך את ארכיטקטורת V3. עובדות תכנון אלה מסבירות את פרופיל הטקסט בעל ההקשר הארוך, בלי להפוך את נתון ההקשר למפרט נפרד של פלט מרבי.</p><p>מצב ללא חשיבה מכין תשובה ישירה, ואילו מצב חשיבה מתחיל שלב הסקה לפני התשובה. תבנית היצרן משתמשת בסמן סגירת חשיבה לתשובות ישירות ובסמן פתיחת חשיבה לסבב ההסקה הנוכחי. בשיחה מרובת סבבים, תוכן הסקה קודם מושמט בעוד שהתשובות הסופיות וסמן הסגירה נשארים בהקשר. זהו כלל ההיסטוריה של V3.1 המקורי, הנבדל מהכלל המאוחר של V3.2 המשמר הסקה לאורך הודעות הקשורות לכלים.</p><p>קריאה רגילה לכלים מתועדת במצב ללא חשיבה. היישום מספק שמות פונקציות, תיאורים וסכמות פרמטרים; המודל מחזיר שם כלי שנבחר וארגומנטים ב-JSON בייצוג הקריאה לכלי של היצרן. היישום מבצע את הפעולה ומחזיר את תוצאתה. הגדירו לכלים מטרות מסוימות ושמרו את התצפית שהוחזרה מקושרת לקריאה, כדי שלשלב הבא של המודל תהיה ראיה במקום הנחה שפעולה התרחשה.</p><p>חיפוש במצב חשיבה משתמש בפורמט נפרד וייעודי של סוכן חיפוש. DeepSeek מתעדת כלי חיפוש שמספק המשתמש לשאלות הדורשות מידע חיצוני או עדכני, עם קריאות ותצפיות חוזרות לאורך כמה סבבים. לכן חיפוש הוא חלק מתהליך העבודה הסובב, ולא טענה שתשובת טקסט גלשה ברשת באופן עצמאי. הגדירו את השאלה, את הקריטריונים למקורות ואת התשובה הסופית הדרושה לכם לפני תחילת משימת החיפוש.</p><p>בתכנות, ספקו את הקטע או הקבצים הרלוונטיים, את ההתנהגות שנצפתה, את ההתנהגות הצפויה ואת האילוצים שיש לשמר. תדריך לדוגמה הוא: ״זהו את הגורם לכשל הזה עבור הקלט שסופק, הציעו תיקון ממוקד והסבירו את התנאי שבו השינוי מטפל.״ במשימת מסמכים, סמנו חלקי מקור ובקשו השוואה לדרישות מפורשות. דרשו שהתשובה הסופית תבחין בין מסקנה הנתמכת במקור לבין פעולת המשך מוצעת.</p><p>היצרן מאמן את V3.1 באמצעות פורמט סולם UE8M0 FP8 למשקולות ולאקטיבציות. המלצותיו לשימוש מקומי מזהות גם פרמטרים הרגישים לדיוק שיש לטפל בהם כראוי. אלה מאפייני מימוש הייחוס שפרסם היצרן, ולא טענה לגבי הדיוק או המימוש שנבחרו בכל יישום. נגזרת, גרסה מכומתת וגרסת המודל השמורה המאוחרת Terminus נשארות אפשרויות נפרדות מהמהדורה המקורית בעלת השם V3.1.</p><p>הכינו עבודה ארוכה יותר עם שאלה ברורה, סימוני מקורות ותוצר סופי מוגדר. תקצבו שיחה, טקסט מקור, הסקה ופלט בתוך ההקשר המתועד ושמרו רק ראיות רלוונטיות כשהמשימה גדלה. לסוכן, הגדירו את הפעולות המותרות ואת הקריטריון המסמן שהתוצאה הושלמה. התוצר המועיל הוא תשובה טקסטואלית שניתנת לבדיקה, הצעת קוד או ניתוח הנתמך במקורות, המקושרים לקלט ולתצפיות שהיישום החזיר בפועל.</p>",
  "aboutText": "DeepSeek V3.1 הוא מודל הטקסט ההיברידי של DeepSeek: אותה מהדורה בעלת שם תומכת בתשובות עם חשיבה וללא חשיבה באמצעות הגדרות שונות של תבנית השיחה. היצרן מדגיש שימוש משופר בכלים, משימות סוכנים ויעילות הסקה ביחס למודל הקודם שלו. הוא מקבל הוראות כתובות והקשר טקסטואלי ומייצר תשובה, קוד או תוכן קריאה לכלי. זהותו של V3.1 המקורי נפרדת מ-Terminus, מ-V3.2 וממשפחת V4.\n\nכרטיס המודל מציין 671 מיליארד פרמטרים בסך הכול, 37 מיליארד פרמטרים פעילים והקשר של 128K הן למהדורת הבסיס והן למהדורה שאחרי האימון המשלים. V3.1 מבוסס על בסיס V3 המקורי עם אימון מורחב על מסמכים ארוכים לפני האימון המשלים. מבנה תערובת המומחים והקשב הסמוי שלו ממשיך את ארכיטקטורת V3. עובדות תכנון אלה מסבירות את פרופיל הטקסט בעל ההקשר הארוך, בלי להפוך את נתון ההקשר למפרט נפרד של פלט מרבי.\n\nמצב ללא חשיבה מכין תשובה ישירה, ואילו מצב חשיבה מתחיל שלב הסקה לפני התשובה. תבנית היצרן משתמשת בסמן סגירת חשיבה לתשובות ישירות ובסמן פתיחת חשיבה לסבב ההסקה הנוכחי. בשיחה מרובת סבבים, תוכן הסקה קודם מושמט בעוד שהתשובות הסופיות וסמן הסגירה נשארים בהקשר. זהו כלל ההיסטוריה של V3.1 המקורי, הנבדל מהכלל המאוחר של V3.2 המשמר הסקה לאורך הודעות הקשורות לכלים.\n\nקריאה רגילה לכלים מתועדת במצב ללא חשיבה. היישום מספק שמות פונקציות, תיאורים וסכמות פרמטרים; המודל מחזיר שם כלי שנבחר וארגומנטים ב-JSON בייצוג הקריאה לכלי של היצרן. היישום מבצע את הפעולה ומחזיר את תוצאתה. הגדירו לכלים מטרות מסוימות ושמרו את התצפית שהוחזרה מקושרת לקריאה, כדי שלשלב הבא של המודל תהיה ראיה במקום הנחה שפעולה התרחשה.\n\nחיפוש במצב חשיבה משתמש בפורמט נפרד וייעודי של סוכן חיפוש. DeepSeek מתעדת כלי חיפוש שמספק המשתמש לשאלות הדורשות מידע חיצוני או עדכני, עם קריאות ותצפיות חוזרות לאורך כמה סבבים. לכן חיפוש הוא חלק מתהליך העבודה הסובב, ולא טענה שתשובת טקסט גלשה ברשת באופן עצמאי. הגדירו את השאלה, את הקריטריונים למקורות ואת התשובה הסופית הדרושה לכם לפני תחילת משימת החיפוש.\n\nבתכנות, ספקו את הקטע או הקבצים הרלוונטיים, את ההתנהגות שנצפתה, את ההתנהגות הצפויה ואת האילוצים שיש לשמר. תדריך לדוגמה הוא: ״זהו את הגורם לכשל הזה עבור הקלט שסופק, הציעו תיקון ממוקד והסבירו את התנאי שבו השינוי מטפל.״ במשימת מסמכים, סמנו חלקי מקור ובקשו השוואה לדרישות מפורשות. דרשו שהתשובה הסופית תבחין בין מסקנה הנתמכת במקור לבין פעולת המשך מוצעת.\n\nהיצרן מאמן את V3.1 באמצעות פורמט סולם UE8M0 FP8 למשקולות ולאקטיבציות. המלצותיו לשימוש מקומי מזהות גם פרמטרים הרגישים לדיוק שיש לטפל בהם כראוי. אלה מאפייני מימוש הייחוס שפרסם היצרן, ולא טענה לגבי הדיוק או המימוש שנבחרו בכל יישום. נגזרת, גרסה מכומתת וגרסת המודל השמורה המאוחרת Terminus נשארות אפשרויות נפרדות מהמהדורה המקורית בעלת השם V3.1.\n\nהכינו עבודה ארוכה יותר עם שאלה ברורה, סימוני מקורות ותוצר סופי מוגדר. תקצבו שיחה, טקסט מקור, הסקה ופלט בתוך ההקשר המתועד ושמרו רק ראיות רלוונטיות כשהמשימה גדלה. לסוכן, הגדירו את הפעולות המותרות ואת הקריטריון המסמן שהתוצאה הושלמה. התוצר המועיל הוא תשובה טקסטואלית שניתנת לבדיקה, הצעת קוד או ניתוח הנתמך במקורות, המקושרים לקלט ולתצפיות שהיישום החזיר בפועל.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "d384d3170e45002dd6e4dcf275b963b479530a3351777cfa595695155ca7292d",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "he",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">DS</span><h2 id=\"sheet-title\">DeepSeek: DeepSeek V3.1</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>DeepSeek /</span><code>deepseek-v3.1-thinking</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">העתקת ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"חלקי כרטיס המודל\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">התחלה</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">קלט ושיטות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">תעריפים</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">דוגמאות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">תוצאות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">כינויים</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"שיטות API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.1-thinking\">Chat</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">התחלה</h3><p class=\"mdesc-full\">DeepSeek V3.1 הוא מודל טקסט היברידי עם מצבי חשיבה ותשובה ישירה במהדורה אחת. הקשר של 128K ופרופיל שימוש משופר בכלים תומכים בתכנות, בניתוח מסמכים ובחיפוש שמספק היישום, כאשר התוצאה היא טקסט או קריאות מוצעות לכלים.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>סוגי קלט נתמכים</dt><dd>טקסט</dd></div><div><dt>תוצאות</dt><dd>טקסט</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>על המודל</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>DeepSeek V3.1 הוא מודל הטקסט ההיברידי של DeepSeek: אותה מהדורה בעלת שם תומכת בתשובות עם חשיבה וללא חשיבה באמצעות הגדרות שונות של תבנית השיחה. היצרן מדגיש שימוש משופר בכלים, משימות סוכנים ויעילות הסקה ביחס למודל הקודם שלו. הוא מקבל הוראות כתובות והקשר טקסטואלי ומייצר תשובה, קוד או תוכן קריאה לכלי. זהותו של V3.1 המקורי נפרדת מ-Terminus, מ-V3.2 וממשפחת V4.</p><p>כרטיס המודל מציין 671 מיליארד פרמטרים בסך הכול, 37 מיליארד פרמטרים פעילים והקשר של 128K הן למהדורת הבסיס והן למהדורה שאחרי האימון המשלים. V3.1 מבוסס על בסיס V3 המקורי עם אימון מורחב על מסמכים ארוכים לפני האימון המשלים. מבנה תערובת המומחים והקשב הסמוי שלו ממשיך את ארכיטקטורת V3. עובדות תכנון אלה מסבירות את פרופיל הטקסט בעל ההקשר הארוך, בלי להפוך את נתון ההקשר למפרט נפרד של פלט מרבי.</p><p>מצב ללא חשיבה מכין תשובה ישירה, ואילו מצב חשיבה מתחיל שלב הסקה לפני התשובה. תבנית היצרן משתמשת בסמן סגירת חשיבה לתשובות ישירות ובסמן פתיחת חשיבה לסבב ההסקה הנוכחי. בשיחה מרובת סבבים, תוכן הסקה קודם מושמט בעוד שהתשובות הסופיות וסמן הסגירה נשארים בהקשר. זהו כלל ההיסטוריה של V3.1 המקורי, הנבדל מהכלל המאוחר של V3.2 המשמר הסקה לאורך הודעות הקשורות לכלים.</p><p>קריאה רגילה לכלים מתועדת במצב ללא חשיבה. היישום מספק שמות פונקציות, תיאורים וסכמות פרמטרים; המודל מחזיר שם כלי שנבחר וארגומנטים ב-JSON בייצוג הקריאה לכלי של היצרן. היישום מבצע את הפעולה ומחזיר את תוצאתה. הגדירו לכלים מטרות מסוימות ושמרו את התצפית שהוחזרה מקושרת לקריאה, כדי שלשלב הבא של המודל תהיה ראיה במקום הנחה שפעולה התרחשה.</p><p>חיפוש במצב חשיבה משתמש בפורמט נפרד וייעודי של סוכן חיפוש. DeepSeek מתעדת כלי חיפוש שמספק המשתמש לשאלות הדורשות מידע חיצוני או עדכני, עם קריאות ותצפיות חוזרות לאורך כמה סבבים. לכן חיפוש הוא חלק מתהליך העבודה הסובב, ולא טענה שתשובת טקסט גלשה ברשת באופן עצמאי. הגדירו את השאלה, את הקריטריונים למקורות ואת התשובה הסופית הדרושה לכם לפני תחילת משימת החיפוש.</p><p>בתכנות, ספקו את הקטע או הקבצים הרלוונטיים, את ההתנהגות שנצפתה, את ההתנהגות הצפויה ואת האילוצים שיש לשמר. תדריך לדוגמה הוא: ״זהו את הגורם לכשל הזה עבור הקלט שסופק, הציעו תיקון ממוקד והסבירו את התנאי שבו השינוי מטפל.״ במשימת מסמכים, סמנו חלקי מקור ובקשו השוואה לדרישות מפורשות. דרשו שהתשובה הסופית תבחין בין מסקנה הנתמכת במקור לבין פעולת המשך מוצעת.</p><p>היצרן מאמן את V3.1 באמצעות פורמט סולם UE8M0 FP8 למשקולות ולאקטיבציות. המלצותיו לשימוש מקומי מזהות גם פרמטרים הרגישים לדיוק שיש לטפל בהם כראוי. אלה מאפייני מימוש הייחוס שפרסם היצרן, ולא טענה לגבי הדיוק או המימוש שנבחרו בכל יישום. נגזרת, גרסה מכומתת וגרסת המודל השמורה המאוחרת Terminus נשארות אפשרויות נפרדות מהמהדורה המקורית בעלת השם V3.1.</p><p>הכינו עבודה ארוכה יותר עם שאלה ברורה, סימוני מקורות ותוצר סופי מוגדר. תקצבו שיחה, טקסט מקור, הסקה ופלט בתוך ההקשר המתועד ושמרו רק ראיות רלוונטיות כשהמשימה גדלה. לסוכן, הגדירו את הפעולות המותרות ואת הקריטריון המסמן שהתוצאה הושלמה. התוצר המועיל הוא תשובה טקסטואלית שניתנת לבדיקה, הצעת קוד או ניתוח הנתמך במקורות, המקושרים לקלט ולתצפיות שהיישום החזיר בפועל.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>סוגי קלט</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>סוגי פלט</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>פורמט פלט</dt><dd>json או SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th><th>דרישה</th><th>ערכים ומגבלות</th><th>ברירת מחדל</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>deepseek-v3.1-thinking</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>message[]</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div class=\"note-s\">תלוי במודל</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>חל כאשר: שיחת טקסט</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>שילובים של חומרי קלט</summary><p class=\"note-s\"><b>טקסט</b> · טקסט UTF8</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>פרמטרים ומחזור חיים של השיטה</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>פרמטר</th><th>מפרט</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>מערך הודעות במבנה role/content</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>מסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>שיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>כינויים לשיטה: <code>/chat/completions</code></p><p>מחזור חיים: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.</p><p class=\"note-s\">אורך ההקשר אינו תקרת פלט.</p><p class=\"note-s\">קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">תעריפים</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.</p><dl data-price-conditions><dt>מצב מהיר</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב מהיר</span></dd><dt>מצב Flex</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב flex</span></dd><dt>מאמץ חשיבה מרבי</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>תעריפי Ailoot</h4><h4>מחירים לפי תצורה</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>תצורה</th><th>טבלת תעריפים</th><th>חיוב</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תצורה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תצורה</span>תעריפי הבסיס לטוקנים</th><td data-cell-label=\"טבלת תעריפים\"><span class=\"card-cell-label\">טבלת תעריפים</span>תעריף בסיס</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט · טוקני קלט</span> <b>$0.000572</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>פלט · טוקני פלט</span> <b>$0.0023</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · קריאה מהמטמון</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. <a href=\"/docs/he/billing/reserve/\">איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">דוגמאות לבקשות</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"אפשרויות קוד\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1215-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1215-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1215-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1215-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"העתקת הקוד\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1215-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1215-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;:&quot;deepseek-v3.1-thinking&quot;,&quot;messages&quot;:[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}],&quot;stream&quot;:false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;choices&quot;,[]):\n    if x.get(&quot;message&quot;,{}).get(&quot;content&quot;): print(x[&quot;message&quot;][&quot;content&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1215-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1215-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=&quot;deepseek-v3.1-thinking&quot;, messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=&quot;json&quot;))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">קבלה ושמירה של תוצאות</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">json או SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>שמירת כל התוצאות שהושלמו</h5><p class=\"note-s\">שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.</p><p class=\"note-s\">שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>כשצריך לבדוק את התגובה המקורית</h5><p class=\"note-s\">שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>שדות התגובה</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>שגיאות והשלבים הבאים</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>תגובה</th><th>תנאי</th><th>השלב הבא</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span>⁦400⁩ · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">כינויים</h3><h4>כינויים למודל</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=deepseek-v3.1-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.1-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.1-thinking</code></a></span></p><h4>כינויים לנתיבי שיטות</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>מזהי מודלים קשורים IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=deepseek-v3.1-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.1-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.1-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.1-thinking",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים",
                "http_status": 400,
                "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "טקסט UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json או SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "deepseek-v3.1-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "שיחת טקסט"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.",
            "אורך ההקשר אינו תקרת פלט.",
            "קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "שיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.",
            "file_material": "מסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "מערך הודעות במבנה role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-v3.1-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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-v3.1-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.572,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 2.3,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.000572000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0023000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "58abb6bd0cd80258176f6157715a87cbe9e6e44b2726ad6dc07245f0c00954f4",
    "input_html_sha256": "1d1dcab316f4b155dbc6437a9ce4a6f0992fba98623933434a78d5dac08de39d",
    "private_audit_sha256": "b77d5981e49d8d3abbac316101a2e3cf46acd69c4130a058ac1de32d6561a2c0",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/deepseek-v3-1-thinking/",
    "description": "DeepSeek V3.1 הוא מודל טקסט היברידי עם מצבי חשיבה ותשובה ישירה במהדורה אחת. הקשר של 128K ופרופיל שימוש משופר בכלים תומכים בתכנות, בניתוח מסמכים ובחיפוש שמספק היישום, כאשר התוצאה היא טקסט או קריאות מוצעות לכלים.",
    "locale": "he",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/deepseek-v3-1-thinking/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V3.1 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/he/deepseek-v3-1-thinking/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "DeepSeek V3.1 הוא מודל הטקסט ההיברידי של DeepSeek: אותה מהדורה בעלת שם תומכת בתשובות עם חשיבה וללא חשיבה באמצעות הגדרות שונות של תבנית השיחה. היצרן מדגיש שימוש משופר בכלים, משימות סוכנים ויעילות הסקה ביחס למודל הקודם שלו. הוא מקבל הוראות כתובות והקשר טקסטואלי ומייצר תשובה, קוד או תוכן קריאה לכלי. זהותו של V3.1 המקורי נפרדת מ-Terminus, מ-V3.2 וממשפחת V4.\n\nכרטיס המודל מציין 671 מיליארד פרמטרים בסך הכול, 37 מיליארד פרמטרים פעילים והקשר של 128K הן למהדורת הבסיס והן למהדורה שאחרי האימון המשלים. V3.1 מבוסס על בסיס V3 המקורי עם אימון מורחב על מסמכים ארוכים לפני האימון המשלים. מבנה תערובת המומחים והקשב הסמוי שלו ממשיך את ארכיטקטורת V3. עובדות תכנון אלה מסבירות את פרופיל הטקסט בעל ההקשר הארוך, בלי להפוך את נתון ההקשר למפרט נפרד של פלט מרבי.\n\nמצב ללא חשיבה מכין תשובה ישירה, ואילו מצב חשיבה מתחיל שלב הסקה לפני התשובה. תבנית היצרן משתמשת בסמן סגירת חשיבה לתשובות ישירות ובסמן פתיחת חשיבה לסבב ההסקה הנוכחי. בשיחה מרובת סבבים, תוכן הסקה קודם מושמט בעוד שהתשובות הסופיות וסמן הסגירה נשארים בהקשר. זהו כלל ההיסטוריה של V3.1 המקורי, הנבדל מהכלל המאוחר של V3.2 המשמר הסקה לאורך הודעות הקשורות לכלים.\n\nקריאה רגילה לכלים מתועדת במצב ללא חשיבה. היישום מספק שמות פונקציות, תיאורים וסכמות פרמטרים; המודל מחזיר שם כלי שנבחר וארגומנטים ב-JSON בייצוג הקריאה לכלי של היצרן. היישום מבצע את הפעולה ומחזיר את תוצאתה. הגדירו לכלים מטרות מסוימות ושמרו את התצפית שהוחזרה מקושרת לקריאה, כדי שלשלב הבא של המודל תהיה ראיה במקום הנחה שפעולה התרחשה.\n\nחיפוש במצב חשיבה משתמש בפורמט נפרד וייעודי של סוכן חיפוש. DeepSeek מתעדת כלי חיפוש שמספק המשתמש לשאלות הדורשות מידע חיצוני או עדכני, עם קריאות ותצפיות חוזרות לאורך כמה סבבים. לכן חיפוש הוא חלק מתהליך העבודה הסובב, ולא טענה שתשובת טקסט גלשה ברשת באופן עצמאי. הגדירו את השאלה, את הקריטריונים למקורות ואת התשובה הסופית הדרושה לכם לפני תחילת משימת החיפוש.\n\nבתכנות, ספקו את הקטע או הקבצים הרלוונטיים, את ההתנהגות שנצפתה, את ההתנהגות הצפויה ואת האילוצים שיש לשמר. תדריך לדוגמה הוא: ״זהו את הגורם לכשל הזה עבור הקלט שסופק, הציעו תיקון ממוקד והסבירו את התנאי שבו השינוי מטפל.״ במשימת מסמכים, סמנו חלקי מקור ובקשו השוואה לדרישות מפורשות. דרשו שהתשובה הסופית תבחין בין מסקנה הנתמכת במקור לבין פעולת המשך מוצעת.\n\nהיצרן מאמן את V3.1 באמצעות פורמט סולם UE8M0 FP8 למשקולות ולאקטיבציות. המלצותיו לשימוש מקומי מזהות גם פרמטרים הרגישים לדיוק שיש לטפל בהם כראוי. אלה מאפייני מימוש הייחוס שפרסם היצרן, ולא טענה לגבי הדיוק או המימוש שנבחרו בכל יישום. נגזרת, גרסה מכומתת וגרסת המודל השמורה המאוחרת Terminus נשארות אפשרויות נפרדות מהמהדורה המקורית בעלת השם V3.1.\n\nהכינו עבודה ארוכה יותר עם שאלה ברורה, סימוני מקורות ותוצר סופי מוגדר. תקצבו שיחה, טקסט מקור, הסקה ופלט בתוך ההקשר המתועד ושמרו רק ראיות רלוונטיות כשהמשימה גדלה. לסוכן, הגדירו את הפעולות המותרות ואת הקריטריון המסמן שהתוצאה הושלמה. התוצר המועיל הוא תשובה טקסטואלית שניתנת לבדיקה, הצעת קוד או ניתוח הנתמך במקורות, המקושרים לקלט ולתצפיות שהיישום החזיר בפועל.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "DeepSeek",
    "capabilities": {
      "context_length": 163840,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.000572000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0023000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "התמחור המלא של התצורה מופיע בפרטים."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "deepseek-v3.1-thinking",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים",
                "http_status": 400,
                "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "טקסט UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json או SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "deepseek-v3.1-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "שיחת טקסט"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.",
            "אורך ההקשר אינו תקרת פלט.",
            "קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "שיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.",
            "file_material": "מסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "מערך הודעות במבנה role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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-v3.1-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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-v3.1-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.572,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 2.3,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.000572000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0023000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "DeepSeek: DeepSeek V3.1",
    "price": {
      "in": 0.572,
      "in_label": null,
      "out": 2.3,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.572,
      "sort_out": 2.3,
      "varies": false
    },
    "short": "DeepSeek V3.1 הוא מודל טקסט היברידי עם מצבי חשיבה ותשובה ישירה במהדורה אחת. הקשר של 128K ופרופיל שימוש משופר בכלים תומכים בתכנות, בניתוח מסמכים ובחיפוש שמספק היישום, כאשר התוצאה היא טקסט או קריאות מוצעות לכלים."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "DeepSeek V3.1 הוא מודל טקסט היברידי עם מצבי חשיבה ותשובה ישירה במהדורה אחת. הקשר של 128K ופרופיל שימוש משופר בכלים תומכים בתכנות, בניתוח מסמכים ובחיפוש שמספק היישום, כאשר התוצאה היא טקסט או קריאות מוצעות לכלים.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "5abe02d09cc85e1967ae3798e745740d09cee15552f4923e876492af40c6cb18",
    "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910"
  },
  "sourceRevision": "8a03ba450c640795b00962d19d4c1545cc805debca7d54bd9d9f9214bbcd5b6e"
}