DeepSeek: DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1 è un modello testuale ibrido con modalità di ragionamento e risposta diretta nella stessa edizione. Il contesto 128K e il profilo migliorato di uso degli strumenti supportano programmazione, analisi di documenti e ricerca fornita dall'applicazione, restituendo testo o proposte di chiamate a strumenti.

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Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

DeepSeek V3.1 è il modello testuale ibrido di DeepSeek: la stessa edizione denominata supporta risposte con e senza ragionamento attraverso diverse impostazioni del template di chat. Il produttore evidenzia miglioramenti nell'uso degli strumenti, nei compiti degli agenti e nell'efficienza del ragionamento rispetto al modello precedente. Accetta istruzioni scritte e contesto testuale e genera una risposta, codice o contenuto di chiamata a strumenti. L'identità originale V3.1 è separata da Terminus, V3.2 e dalla famiglia V4.

La scheda del modello indica 671 miliardi di parametri totali, 37 miliardi di parametri attivi e un contesto 128K sia per l'edizione di base sia per quella post-addestrata. V3.1 si basa sul V3 originale con addestramento esteso su documenti lunghi prima del post-addestramento. La struttura mixture-of-experts e ad attenzione latente segue l'architettura V3. Questi dati progettuali spiegano il profilo testuale a contesto lungo senza trasformare la dimensione del contesto in una specifica separata del massimo output.

La modalità senza ragionamento prepara una risposta diretta, mentre la modalità con ragionamento avvia una fase di ragionamento prima della risposta. Il template del produttore usa un marcatore di chiusura del ragionamento per le risposte dirette e un marcatore di apertura per il turno di ragionamento attuale. In una conversazione a più turni, il contenuto di ragionamento precedente viene rimosso, mentre le risposte finali e il marcatore di chiusura rimangono nel contesto. Questa è la regola originale della cronologia di V3.1, distinta dalla successiva regola di V3.2 che conserva il ragionamento nei messaggi relativi agli strumenti.

La chiamata standard agli strumenti è documentata in modalità senza ragionamento. L'applicazione fornisce nomi delle funzioni, descrizioni e schemi dei parametri; il modello restituisce il nome dello strumento selezionato e gli argomenti JSON nella rappresentazione delle chiamate a strumenti del produttore. L'applicazione esegue l'operazione e ne restituisce il risultato. Assegna agli strumenti finalità specifiche e mantieni l'osservazione restituita collegata alla chiamata, così che il passaggio successivo del modello disponga di prove anziché presumere che un'azione sia avvenuta.

La ricerca in modalità con ragionamento usa un formato separato e specializzato per agenti di ricerca. DeepSeek documenta uno strumento di ricerca fornito dall'utente per domande che richiedono informazioni esterne o aggiornate, con chiamate e osservazioni ripetute su più turni. La ricerca fa quindi parte del flusso di lavoro circostante e non afferma che una risposta testuale abbia navigato autonomamente sul web. Definisci la domanda, i criteri delle fonti e la risposta finale desiderata prima di avviare il compito di ricerca.

Per la programmazione, fornisci il frammento o i file pertinenti, il comportamento osservato, quello atteso e i vincoli da preservare. Una richiesta esemplificativa è: «Identifica la causa di questo malfunzionamento per l'input fornito, proponi una correzione mirata e spiega la condizione gestita dalla modifica». Per un compito su documenti, assegna etichette alle sezioni di partenza e richiedi un confronto con requisiti espliciti. Richiedi che la risposta finale distingua la conclusione sostenuta dalle fonti da una proposta di azione successiva.

Il produttore addestra V3.1 usando il formato di scala UE8M0 FP8 per pesi e attivazioni. Le raccomandazioni locali identificano anche parametri sensibili alla precisione che devono essere gestiti correttamente. Sono caratteristiche del riferimento pubblicato dal produttore, non un'affermazione sulla precisione o sull'implementazione scelte da ogni applicazione. Un derivato, una variante quantizzata e il successivo checkpoint Terminus restano scelte separate dall'edizione originale denominata V3.1.

Prepara i lavori più lunghi con una domanda chiara, etichette delle fonti e un elaborato finale definito. Distribuisci conversazione, testo di partenza, ragionamento e output entro il contesto documentato e conserva soltanto le prove pertinenti mentre il compito cresce. Per un agente, specifica le azioni consentite e il criterio che determina il completamento del risultato. L'elaborato utile è una risposta testuale esaminabile, una proposta di codice o un'analisi sostenuta dalle fonti, legata all'input e alle osservazioni effettivamente restituite dall'applicazione.

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deepseek-v3.1-thinking

DeepSeek /deepseek-v3.1-thinking

Introduzione

Input accettati: Testo
Risultati: Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

Tipi di input: text
Tipi di output: text
Formato di output: json o SSE

Campo	Tipo	Requisito	Valori e limiti	Predefinito
Campo`model`	Tipo`string`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti deepseek-v3.1-thinking	Predefinito—
Campo`messages`	Tipo`message[]`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1	Predefinito—
Campo`messages[].role`	Tipo`string`	RequisitoObbligatorio	Valori e limiti Dipende dal modello	Predefinito—
Campo`messages[].content`	Tipo`string`	RequisitoFacoltativo	Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale	Predefinito—
Campo`stream`	Tipo`boolean`	RequisitoFacoltativo	Valori e limiti	Predefinitofalse

Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo

Parametro	Contratto
Parametro`content_type`	Contrattoapplication/json
Parametro`required`	Contrattomodel, messages
Parametro`material_types`	Contrattotext
Parametro`messages`	ContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametro`file_material`	ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametro`optional_controls`	Contrattostream
Parametro`control_scope`	ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false.
Parametro`output_modalities`	Contrattotext
Parametro`hosted_operations`	Contrattofalse
Parametro`multimodal_input_binding`	Contrattonull

Alias del metodo: /chat/completions

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Invia l’ID esatto del modello con messages.

La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.

Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida: Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex: Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento: Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Configurazione	Listino delle tariffe	Costo
ConfigurazioneTariffe di base dei token	Listino delle tariffeTariffa base	Costo Input · Token in input $0.000572 / 1K token Output · Token in output $0.0023 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

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curlPython SDK

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"deepseek-v3.1-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT

from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="deepseek-v3.1-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Ricevi e salva i risultati

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json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

Campo	Tipo
Campo`choices[].index`	Tipointeger
Campo`choices[].message.content`	Tipostring\|null
Campo`choices[].message.tool_calls`	Tipotool_call[]
Campo`choices[].message.reasoning_content`	Tipostring
Campo`choices[].message.reasoning_details`	Tipoobject\|array
Campo`choices[].finish_reason`	Tipostring\|null
Campo`usage`	Tipoobject

Errori e passaggi successivi

Risposta	Condizione	Passaggio successivo
Risposta400 · `invalid_request_error`	CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi	Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra deepseek-v3.1-thinking

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

deepseek-v3.1-thinking

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.1

Quali input e risultati sono disponibili?: POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.1-thinking: text → text
Quali campi usa la richiesta?: POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.1-thinking: model, messages, stream
Quali limiti si applicano?: POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.1-thinking: messages.min_items: 1

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