A DeepSeek V3.1 a DeepSeek hibrid szöveges modellje: ugyanaz a név szerint meghatározott kiadás eltérő csevegésisablon-beállításokkal gondolkodó és nem gondolkodó válaszokat is támogat. A fejlesztő a korábbi modellhez képest javított eszközhasználatot, ügynöki feladatokat és következtetési hatékonyságot emel ki. Írott utasításokat és szöveges kontextust fogad, és választ, kódot vagy eszközhívási tartalmat generál. Az eredeti V3.1 azonosság elkülönül a Terminus, a V3.2 és a V4 családtól.
A modellkártya összesen 671 milliárd paramétert, 37 milliárd aktív paramétert és 128K kontextust sorol fel az alap- és az utótanított kiadáshoz egyaránt. A V3.1 az eredeti V3 alapra épül, hosszú dokumentumokon végzett kiterjesztett tanítással az utótanítás előtt. Szakértőkeverékes és látens figyelmi szerkezete a V3 architektúrát követi. Ezek a tervezési tények magyarázzák a hosszú kontextusú szöveges profilt anélkül, hogy a kontextusadatot külön maximáliskimenet-specifikációvá tennék.
A nem gondolkodó mód közvetlen választ készít, a gondolkodó mód pedig következtetési szakaszt indít a válasz előtt. A fejlesztő sablonja a közvetlen válaszokhoz záró gondolkodási jelölőt, az aktuális következtetési fordulóhoz pedig nyitó gondolkodási jelölőt használ. Többfordulós beszélgetésben a korábbi következtetési tartalom kiesik, míg a végső válaszok és a záró jelölő a kontextusban maradnak. Ez az eredeti V3.1 előzményszabálya, amely eltér a későbbi V3.2 szabálytól, amely az eszközhöz kapcsolódó üzeneteken át megőrzi a következtetést.
A szabványos eszközhívás nem gondolkodó módban dokumentált. Az alkalmazás függvényneveket, leírásokat és paramétersémákat ad meg; a modell a fejlesztő eszközhívási reprezentációjában ad vissza egy kiválasztott eszköznevet és JSON argumentumokat. Az alkalmazás végrehajtja a műveletet, és visszaadja az eredményét. Adjon az eszközöknek konkrét célokat, és tartsa a visszakapott megfigyelést a híváshoz kapcsolva, hogy a modell következő lépése bizonyítékra épüljön, ne arra a feltételezésre, hogy a művelet megtörtént.
A gondolkodó módú keresés külön, speciális keresőügynöki formátumot használ. A DeepSeek a külső vagy aktuális információkat igénylő kérdésekhez felhasználó által biztosított keresőeszközt dokumentál, több fordulón át ismétlődő hívásokkal és megfigyelésekkel. A keresés így a környező munkafolyamat része, nem olyan állítás, hogy egy szöveges válasz önállóan böngészte a webet. A keresési feladat megkezdése előtt határozza meg a kérdést, a forrásokra vonatkozó szempontokat és a szükséges végső választ.
Programozáshoz adja meg a releváns részletet vagy fájlokat, a megfigyelt és az elvárt működést, valamint a megőrzendő korlátokat. Szemléltető feladatleírás: „Azonosítsd e hiba okát a megadott bemenetnél, javasolj célzott javítást, és magyarázd el a módosítás által kezelt feltételt.” Dokumentumfeladatnál címkézze meg a forrásszakaszokat, és kérjen kifejezett követelmények szerinti összehasonlítást. Követelje meg, hogy a végső válasz megkülönböztesse a forrással alátámasztott következtetést a javasolt következő művelettől.
A fejlesztő a V3.1 tanításakor UE8M0 FP8 skálaformátumot használ a súlyokhoz és az aktivációkhoz. Helyi ajánlásai olyan pontosságérzékeny paramétereket is azonosítanak, amelyeket helyesen kell kezelni. Ezek a közzétett fejlesztői referencia jellemzői, nem állítások minden alkalmazás kiválasztott pontosságáról vagy megvalósításáról. Egy származtatott modell, egy kvantált változat és a későbbi Terminus ellenőrzőpont külön választás marad az eredeti, név szerint meghatározott V3.1 kiadáshoz képest.
Hosszabb munkát világos kérdéssel, forráscímkékkel és meghatározott végső eredménnyel készítsen elő. A beszélgetést, a forrásszöveget, a következtetést és a kimenetet a dokumentált kontextuson belül tervezze meg, és a feladat bővülésével csak a releváns bizonyítékokat tartsa meg. Ügynöknél határozza meg az engedélyezett műveleteket és az eredmény befejezését jelző feltételt. A hasznos végtermék ellenőrizhető szöveges válasz, kódjavaslat vagy forrással alátámasztott elemzés, amely a bemenethez és az alkalmazás által ténylegesen visszaadott megfigyelésekhez kapcsolódik.
", "aboutText": "A DeepSeek V3.1 a DeepSeek hibrid szöveges modellje: ugyanaz a név szerint meghatározott kiadás eltérő csevegésisablon-beállításokkal gondolkodó és nem gondolkodó válaszokat is támogat. A fejlesztő a korábbi modellhez képest javított eszközhasználatot, ügynöki feladatokat és következtetési hatékonyságot emel ki. Írott utasításokat és szöveges kontextust fogad, és választ, kódot vagy eszközhívási tartalmat generál. Az eredeti V3.1 azonosság elkülönül a Terminus, a V3.2 és a V4 családtól.\n\nA modellkártya összesen 671 milliárd paramétert, 37 milliárd aktív paramétert és 128K kontextust sorol fel az alap- és az utótanított kiadáshoz egyaránt. A V3.1 az eredeti V3 alapra épül, hosszú dokumentumokon végzett kiterjesztett tanítással az utótanítás előtt. Szakértőkeverékes és látens figyelmi szerkezete a V3 architektúrát követi. Ezek a tervezési tények magyarázzák a hosszú kontextusú szöveges profilt anélkül, hogy a kontextusadatot külön maximáliskimenet-specifikációvá tennék.\n\nA nem gondolkodó mód közvetlen választ készít, a gondolkodó mód pedig következtetési szakaszt indít a válasz előtt. A fejlesztő sablonja a közvetlen válaszokhoz záró gondolkodási jelölőt, az aktuális következtetési fordulóhoz pedig nyitó gondolkodási jelölőt használ. Többfordulós beszélgetésben a korábbi következtetési tartalom kiesik, míg a végső válaszok és a záró jelölő a kontextusban maradnak. Ez az eredeti V3.1 előzményszabálya, amely eltér a későbbi V3.2 szabálytól, amely az eszközhöz kapcsolódó üzeneteken át megőrzi a következtetést.\n\nA szabványos eszközhívás nem gondolkodó módban dokumentált. Az alkalmazás függvényneveket, leírásokat és paramétersémákat ad meg; a modell a fejlesztő eszközhívási reprezentációjában ad vissza egy kiválasztott eszköznevet és JSON argumentumokat. Az alkalmazás végrehajtja a műveletet, és visszaadja az eredményét. Adjon az eszközöknek konkrét célokat, és tartsa a visszakapott megfigyelést a híváshoz kapcsolva, hogy a modell következő lépése bizonyítékra épüljön, ne arra a feltételezésre, hogy a művelet megtörtént.\n\nA gondolkodó módú keresés külön, speciális keresőügynöki formátumot használ. A DeepSeek a külső vagy aktuális információkat igénylő kérdésekhez felhasználó által biztosított keresőeszközt dokumentál, több fordulón át ismétlődő hívásokkal és megfigyelésekkel. A keresés így a környező munkafolyamat része, nem olyan állítás, hogy egy szöveges válasz önállóan böngészte a webet. A keresési feladat megkezdése előtt határozza meg a kérdést, a forrásokra vonatkozó szempontokat és a szükséges végső választ.\n\nProgramozáshoz adja meg a releváns részletet vagy fájlokat, a megfigyelt és az elvárt működést, valamint a megőrzendő korlátokat. Szemléltető feladatleírás: „Azonosítsd e hiba okát a megadott bemenetnél, javasolj célzott javítást, és magyarázd el a módosítás által kezelt feltételt.” Dokumentumfeladatnál címkézze meg a forrásszakaszokat, és kérjen kifejezett követelmények szerinti összehasonlítást. Követelje meg, hogy a végső válasz megkülönböztesse a forrással alátámasztott következtetést a javasolt következő művelettől.\n\nA fejlesztő a V3.1 tanításakor UE8M0 FP8 skálaformátumot használ a súlyokhoz és az aktivációkhoz. Helyi ajánlásai olyan pontosságérzékeny paramétereket is azonosítanak, amelyeket helyesen kell kezelni. Ezek a közzétett fejlesztői referencia jellemzői, nem állítások minden alkalmazás kiválasztott pontosságáról vagy megvalósításáról. Egy származtatott modell, egy kvantált változat és a későbbi Terminus ellenőrzőpont külön választás marad az eredeti, név szerint meghatározott V3.1 kiadáshoz képest.\n\nHosszabb munkát világos kérdéssel, forráscímkékkel és meghatározott végső eredménnyel készítsen elő. A beszélgetést, a forrásszöveget, a következtetést és a kimenetet a dokumentált kontextuson belül tervezze meg, és a feladat bővülésével csak a releváns bizonyítékokat tartsa meg. Ügynöknél határozza meg az engedélyezett műveleteket és az eredmény befejezését jelző feltételt. A hasznos végtermék ellenőrizhető szöveges válasz, kódjavaslat vagy forrással alátámasztott elemzés, amely a bemenethez és az alkalmazás által ténylegesen visszaadott megfigyelésekhez kapcsolódik.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Fix a pagination boundary\n\nFind the bug in this Python pagination helper: def page(items, offset, limit): return items[offset:limit]. For items=[10,20,30,40,50], offset=2 and limit=2, the expected result is [30,40]. Return a focused patch and tests for a nonzero offset, an empty list and a page extending past the list end.A corrected function and three runnable unit-test examples with explicit expected results.Check that the slice endpoint is derived from offset plus limit and all three boundary cases preserve list slicing behavior.deepseek/deepseek-chat-v3.1A DeepSeek V3.1 hibrid szöveges modell, amely egyetlen kiadásban kínál gondolkodási és közvetlen válaszadási módokat. 128K kontextusa és továbbfejlesztett eszközhasználati profilja programozást, dokumentumelemzést és alkalmazás által biztosított keresést támogat, szöveges eredménnyel vagy javasolt eszközhívásokkal.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A DeepSeek V3.1 a DeepSeek hibrid szöveges modellje: ugyanaz a név szerint meghatározott kiadás eltérő csevegésisablon-beállításokkal gondolkodó és nem gondolkodó válaszokat is támogat. A fejlesztő a korábbi modellhez képest javított eszközhasználatot, ügynöki feladatokat és következtetési hatékonyságot emel ki. Írott utasításokat és szöveges kontextust fogad, és választ, kódot vagy eszközhívási tartalmat generál. Az eredeti V3.1 azonosság elkülönül a Terminus, a V3.2 és a V4 családtól.
A modellkártya összesen 671 milliárd paramétert, 37 milliárd aktív paramétert és 128K kontextust sorol fel az alap- és az utótanított kiadáshoz egyaránt. A V3.1 az eredeti V3 alapra épül, hosszú dokumentumokon végzett kiterjesztett tanítással az utótanítás előtt. Szakértőkeverékes és látens figyelmi szerkezete a V3 architektúrát követi. Ezek a tervezési tények magyarázzák a hosszú kontextusú szöveges profilt anélkül, hogy a kontextusadatot külön maximáliskimenet-specifikációvá tennék.
A nem gondolkodó mód közvetlen választ készít, a gondolkodó mód pedig következtetési szakaszt indít a válasz előtt. A fejlesztő sablonja a közvetlen válaszokhoz záró gondolkodási jelölőt, az aktuális következtetési fordulóhoz pedig nyitó gondolkodási jelölőt használ. Többfordulós beszélgetésben a korábbi következtetési tartalom kiesik, míg a végső válaszok és a záró jelölő a kontextusban maradnak. Ez az eredeti V3.1 előzményszabálya, amely eltér a későbbi V3.2 szabálytól, amely az eszközhöz kapcsolódó üzeneteken át megőrzi a következtetést.
A szabványos eszközhívás nem gondolkodó módban dokumentált. Az alkalmazás függvényneveket, leírásokat és paramétersémákat ad meg; a modell a fejlesztő eszközhívási reprezentációjában ad vissza egy kiválasztott eszköznevet és JSON argumentumokat. Az alkalmazás végrehajtja a műveletet, és visszaadja az eredményét. Adjon az eszközöknek konkrét célokat, és tartsa a visszakapott megfigyelést a híváshoz kapcsolva, hogy a modell következő lépése bizonyítékra épüljön, ne arra a feltételezésre, hogy a művelet megtörtént.
A gondolkodó módú keresés külön, speciális keresőügynöki formátumot használ. A DeepSeek a külső vagy aktuális információkat igénylő kérdésekhez felhasználó által biztosított keresőeszközt dokumentál, több fordulón át ismétlődő hívásokkal és megfigyelésekkel. A keresés így a környező munkafolyamat része, nem olyan állítás, hogy egy szöveges válasz önállóan böngészte a webet. A keresési feladat megkezdése előtt határozza meg a kérdést, a forrásokra vonatkozó szempontokat és a szükséges végső választ.
Programozáshoz adja meg a releváns részletet vagy fájlokat, a megfigyelt és az elvárt működést, valamint a megőrzendő korlátokat. Szemléltető feladatleírás: „Azonosítsd e hiba okát a megadott bemenetnél, javasolj célzott javítást, és magyarázd el a módosítás által kezelt feltételt.” Dokumentumfeladatnál címkézze meg a forrásszakaszokat, és kérjen kifejezett követelmények szerinti összehasonlítást. Követelje meg, hogy a végső válasz megkülönböztesse a forrással alátámasztott következtetést a javasolt következő művelettől.
A fejlesztő a V3.1 tanításakor UE8M0 FP8 skálaformátumot használ a súlyokhoz és az aktivációkhoz. Helyi ajánlásai olyan pontosságérzékeny paramétereket is azonosítanak, amelyeket helyesen kell kezelni. Ezek a közzétett fejlesztői referencia jellemzői, nem állítások minden alkalmazás kiválasztott pontosságáról vagy megvalósításáról. Egy származtatott modell, egy kvantált változat és a későbbi Terminus ellenőrzőpont külön választás marad az eredeti, név szerint meghatározott V3.1 kiadáshoz képest.
Hosszabb munkát világos kérdéssel, forráscímkékkel és meghatározott végső eredménnyel készítsen elő. A beszélgetést, a forrásszöveget, a következtetést és a kimenetet a dokumentált kontextuson belül tervezze meg, és a feladat bővülésével csak a releváns bizonyítékokat tartsa meg. Ügynöknél határozza meg az engedélyezett műveleteket és az eredmény befejezését jelző feltételt. A hasznos végtermék ellenőrizhető szöveges válasz, kódjavaslat vagy forrással alátámasztott elemzés, amely a bemenethez és az alkalmazás által ténylegesen visszaadott megfigyelésekhez kapcsolódik.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok deepseek/deepseek-chat-v3.1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000572 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0023 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00026 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000572 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0023 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00026 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${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-v3.1", "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-v3.1',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-v3.1',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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-chat-v3.1
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
deepseek/deepseek-chat-v3.1A DeepSeek V3.1 hibrid szöveges modell, amely egyetlen kiadásban kínál gondolkodási és közvetlen válaszadási módokat. 128K kontextusa és továbbfejlesztett eszközhasználati profilja programozást, dokumentumelemzést és alkalmazás által biztosított keresést támogat, szöveges eredménnyel vagy javasolt eszközhívásokkal.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A DeepSeek V3.1 a DeepSeek hibrid szöveges modellje: ugyanaz a név szerint meghatározott kiadás eltérő csevegésisablon-beállításokkal gondolkodó és nem gondolkodó válaszokat is támogat. A fejlesztő a korábbi modellhez képest javított eszközhasználatot, ügynöki feladatokat és következtetési hatékonyságot emel ki. Írott utasításokat és szöveges kontextust fogad, és választ, kódot vagy eszközhívási tartalmat generál. Az eredeti V3.1 azonosság elkülönül a Terminus, a V3.2 és a V4 családtól.
A modellkártya összesen 671 milliárd paramétert, 37 milliárd aktív paramétert és 128K kontextust sorol fel az alap- és az utótanított kiadáshoz egyaránt. A V3.1 az eredeti V3 alapra épül, hosszú dokumentumokon végzett kiterjesztett tanítással az utótanítás előtt. Szakértőkeverékes és látens figyelmi szerkezete a V3 architektúrát követi. Ezek a tervezési tények magyarázzák a hosszú kontextusú szöveges profilt anélkül, hogy a kontextusadatot külön maximáliskimenet-specifikációvá tennék.
A nem gondolkodó mód közvetlen választ készít, a gondolkodó mód pedig következtetési szakaszt indít a válasz előtt. A fejlesztő sablonja a közvetlen válaszokhoz záró gondolkodási jelölőt, az aktuális következtetési fordulóhoz pedig nyitó gondolkodási jelölőt használ. Többfordulós beszélgetésben a korábbi következtetési tartalom kiesik, míg a végső válaszok és a záró jelölő a kontextusban maradnak. Ez az eredeti V3.1 előzményszabálya, amely eltér a későbbi V3.2 szabálytól, amely az eszközhöz kapcsolódó üzeneteken át megőrzi a következtetést.
A szabványos eszközhívás nem gondolkodó módban dokumentált. Az alkalmazás függvényneveket, leírásokat és paramétersémákat ad meg; a modell a fejlesztő eszközhívási reprezentációjában ad vissza egy kiválasztott eszköznevet és JSON argumentumokat. Az alkalmazás végrehajtja a műveletet, és visszaadja az eredményét. Adjon az eszközöknek konkrét célokat, és tartsa a visszakapott megfigyelést a híváshoz kapcsolva, hogy a modell következő lépése bizonyítékra épüljön, ne arra a feltételezésre, hogy a művelet megtörtént.
A gondolkodó módú keresés külön, speciális keresőügynöki formátumot használ. A DeepSeek a külső vagy aktuális információkat igénylő kérdésekhez felhasználó által biztosított keresőeszközt dokumentál, több fordulón át ismétlődő hívásokkal és megfigyelésekkel. A keresés így a környező munkafolyamat része, nem olyan állítás, hogy egy szöveges válasz önállóan böngészte a webet. A keresési feladat megkezdése előtt határozza meg a kérdést, a forrásokra vonatkozó szempontokat és a szükséges végső választ.
Programozáshoz adja meg a releváns részletet vagy fájlokat, a megfigyelt és az elvárt működést, valamint a megőrzendő korlátokat. Szemléltető feladatleírás: „Azonosítsd e hiba okát a megadott bemenetnél, javasolj célzott javítást, és magyarázd el a módosítás által kezelt feltételt.” Dokumentumfeladatnál címkézze meg a forrásszakaszokat, és kérjen kifejezett követelmények szerinti összehasonlítást. Követelje meg, hogy a végső válasz megkülönböztesse a forrással alátámasztott következtetést a javasolt következő művelettől.
A fejlesztő a V3.1 tanításakor UE8M0 FP8 skálaformátumot használ a súlyokhoz és az aktivációkhoz. Helyi ajánlásai olyan pontosságérzékeny paramétereket is azonosítanak, amelyeket helyesen kell kezelni. Ezek a közzétett fejlesztői referencia jellemzői, nem állítások minden alkalmazás kiválasztott pontosságáról vagy megvalósításáról. Egy származtatott modell, egy kvantált változat és a későbbi Terminus ellenőrzőpont külön választás marad az eredeti, név szerint meghatározott V3.1 kiadáshoz képest.
Hosszabb munkát világos kérdéssel, forráscímkékkel és meghatározott végső eredménnyel készítsen elő. A beszélgetést, a forrásszöveget, a következtetést és a kimenetet a dokumentált kontextuson belül tervezze meg, és a feladat bővülésével csak a releváns bizonyítékokat tartsa meg. Ügynöknél határozza meg az engedélyezett műveleteket és az eredmény befejezését jelző feltételt. A hasznos végtermék ellenőrizhető szöveges válasz, kódjavaslat vagy forrással alátámasztott elemzés, amely a bemenethez és az alkalmazás által ténylegesen visszaadott megfigyelésekhez kapcsolódik.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok deepseek/deepseek-chat-v3.1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000572 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0023 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00026 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000572 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0023 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00026 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "deepseek/deepseek-chat-v3.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-v3.1', '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-v3.1', '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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-chat-v3.1
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Fix a pagination boundary\n\nFind the bug in this Python pagination helper: def page(items, offset, limit): return items[offset:limit]. For items=[10,20,30,40,50], offset=2 and limit=2, the expected result is [30,40]. Return a focused patch and tests for a nonzero offset, an empty list and a page extending past the list end.A corrected function and three runnable unit-test examples with explicit expected results.Check that the slice endpoint is derived from offset plus limit and all three boundary cases preserve list slicing behavior.