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": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "908d1b57d1c3bf33686dce0ebcd2d3f29203bf9cab3c6eb51a7bed26ad45d003", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "hu", "methods": [ { "html": "deepseek-v3.1-thinkingA 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-v3.1-thinking | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Szöveges beszélgetés | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
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 |
Paramétercontrol_scope | SzerződésSzöveges beszélgetés; a stream logikai érték, alapértéke false. |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Metódus álnevei: /chat/completions
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.
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.000572 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0023 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 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-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\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-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"))\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-v3.1-thinking
/chat/completions