DeepSeek V3.1 Terminus は、DeepSeek による V3.1 テキストモデルのプロファイルの更新版です。元の機能を維持しながら、意図しない中国語と英語の混在、まれに発生する異常な文字、コード・検索エージェントの挙動に対処しています。入力は文章で記したタスクと参照資料のコンテキストで、出力は説明、コードの提案、エージェント関連の内容などを含むテキストです。名前付きの Terminus 版は、元の V3.1 や後のスパースアテンションのリリースとは区別されます。
継承した V3.1 プロファイルはハイブリッドであり、1 つのモデルがチャットテンプレートを通じて思考モードと非思考モードの両方で回答できます。V3.1 の公開モデル表には、総パラメーター数 6710 億、アクティブパラメーター数 370 億、コンテキスト長 128K と記載されています。Terminus は、モデル構造が V3 と同じであると説明し、改訂した検索エージェントのワークフロー以外の会話テンプレートについては V3.1 を参照しています。これらの参照は、更新独自の変更を保ちつつ、基盤となるファミリーとのつながりを示します。
直接的なコーディングアシスタントでは、継承したテンプレートが、提供されたツール定義に基づく名前付き関数と JSON 引数を使い、非思考モードで標準のツール呼び出しに対応します。モデルが操作を提案し、アプリケーションが実行して観測結果を返します。思考モードの検索は、専用の検索エージェント形式に従います。Terminus はこの検索テンプレートとツールセットを更新しているため、検索の進行には、別リリースの無関係なテンプレートではなく Terminus の参照資料を使う必要があります。
言語の一貫性は、この版の実用的な違いです。中国語や英語の文書を扱うタスクでは、回答言語、元の表記を維持すべき用語、使用する資料の箇所を指定してください。依頼の例は、「説明は英語で書き、提供された変数名を保持し、API のフィールド名は翻訳しないでください。各所見は提供した仕様に基づいて記述してください」です。この更新は意図しない言語の切り替えを対象としていますが、どのような多言語の混在を意図するかは、引き続き依頼内容で定義します。
モデルは、外部情報や最新情報を必要とする質問に、ユーザーが提供する検索ツールを利用できます。調査する問い、有用な参照元の基準、最終成果物を提供してください。コーディングのタスクには、関連する断片、観測した挙動、期待する結果を含めます。ツールが返した結果と、その結果を生んだ操作の対応関係を保持し、提案する変更や結論の根拠を最終回答で特定するよう求めてください。
メーカーは、チェックポイント固有の精度に関する詳細を記録しています。アテンションの出力射影パラメーターは、V3.1 リリースで使われている UE8M0 FP8 スケール形式に準拠していません。これは参照実装で考慮する事項であり、タスクの言語、モダリティ、回答形式の変更ではありません。Terminus を独自の版として保持し、すべての V3.1 チェックポイントを同一の精度プロファイルとして扱わない理由になります。
長い作業では、資料、会話、生成する回答の量を、ファミリーの 128K コンテキスト内に収めてください。文書のセクションやコードの断片にラベルを付け、結果から正しい根拠を参照できるようにします。複数手順のタスクでは、許可する操作、必要な成果物、完了基準を定義してください。有用な結果は、入力と実際のツール観測結果に照らして確認できる、一貫した文章の回答、コード案、または資料に裏付けられた分析です。
", "aboutText": "DeepSeek V3.1 Terminus は、DeepSeek による V3.1 テキストモデルのプロファイルの更新版です。元の機能を維持しながら、意図しない中国語と英語の混在、まれに発生する異常な文字、コード・検索エージェントの挙動に対処しています。入力は文章で記したタスクと参照資料のコンテキストで、出力は説明、コードの提案、エージェント関連の内容などを含むテキストです。名前付きの Terminus 版は、元の V3.1 や後のスパースアテンションのリリースとは区別されます。\n\n継承した V3.1 プロファイルはハイブリッドであり、1 つのモデルがチャットテンプレートを通じて思考モードと非思考モードの両方で回答できます。V3.1 の公開モデル表には、総パラメーター数 6710 億、アクティブパラメーター数 370 億、コンテキスト長 128K と記載されています。Terminus は、モデル構造が V3 と同じであると説明し、改訂した検索エージェントのワークフロー以外の会話テンプレートについては V3.1 を参照しています。これらの参照は、更新独自の変更を保ちつつ、基盤となるファミリーとのつながりを示します。\n\n直接的なコーディングアシスタントでは、継承したテンプレートが、提供されたツール定義に基づく名前付き関数と JSON 引数を使い、非思考モードで標準のツール呼び出しに対応します。モデルが操作を提案し、アプリケーションが実行して観測結果を返します。思考モードの検索は、専用の検索エージェント形式に従います。Terminus はこの検索テンプレートとツールセットを更新しているため、検索の進行には、別リリースの無関係なテンプレートではなく Terminus の参照資料を使う必要があります。\n\n言語の一貫性は、この版の実用的な違いです。中国語や英語の文書を扱うタスクでは、回答言語、元の表記を維持すべき用語、使用する資料の箇所を指定してください。依頼の例は、「説明は英語で書き、提供された変数名を保持し、API のフィールド名は翻訳しないでください。各所見は提供した仕様に基づいて記述してください」です。この更新は意図しない言語の切り替えを対象としていますが、どのような多言語の混在を意図するかは、引き続き依頼内容で定義します。\n\nモデルは、外部情報や最新情報を必要とする質問に、ユーザーが提供する検索ツールを利用できます。調査する問い、有用な参照元の基準、最終成果物を提供してください。コーディングのタスクには、関連する断片、観測した挙動、期待する結果を含めます。ツールが返した結果と、その結果を生んだ操作の対応関係を保持し、提案する変更や結論の根拠を最終回答で特定するよう求めてください。\n\nメーカーは、チェックポイント固有の精度に関する詳細を記録しています。アテンションの出力射影パラメーターは、V3.1 リリースで使われている UE8M0 FP8 スケール形式に準拠していません。これは参照実装で考慮する事項であり、タスクの言語、モダリティ、回答形式の変更ではありません。Terminus を独自の版として保持し、すべての V3.1 チェックポイントを同一の精度プロファイルとして扱わない理由になります。\n\n長い作業では、資料、会話、生成する回答の量を、ファミリーの 128K コンテキスト内に収めてください。文書のセクションやコードの断片にラベルを付け、結果から正しい根拠を参照できるようにします。複数手順のタスクでは、許可する操作、必要な成果物、完了基準を定義してください。有用な結果は、入力と実際のツール観測結果に照らして確認できる、一貫した文章の回答、コード案、または資料に裏付けられた分析です。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Explain a field rule in English\n\nWrite an English explanation of this validation rule for an integration guide: "retry_count must be a nonnegative integer; retry_after_ms may be omitted; when present, it must be a positive integer." Preserve the field names exactly. Add one valid and one invalid example as plain text, explaining the invalid field without translating identifiers.An English paragraph plus two labelled examples and a specific validation explanation.Check that retry_count accepts zero while retry_after_ms does not.deepseek/deepseek-v3.1-terminusDeepSeek V3.1 Terminus は、V3.1 テキストモデルの言語の一貫性と、コード・検索エージェントの挙動を改善します。思考と直接回答を組み合わせたハイブリッドなプロファイルを維持し、コンテキスト長は 128K です。更新された検索エージェントのテンプレートは、後の V3.2 の形式と区別されます。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
DeepSeek V3.1 Terminus は、DeepSeek による V3.1 テキストモデルのプロファイルの更新版です。元の機能を維持しながら、意図しない中国語と英語の混在、まれに発生する異常な文字、コード・検索エージェントの挙動に対処しています。入力は文章で記したタスクと参照資料のコンテキストで、出力は説明、コードの提案、エージェント関連の内容などを含むテキストです。名前付きの Terminus 版は、元の V3.1 や後のスパースアテンションのリリースとは区別されます。
継承した V3.1 プロファイルはハイブリッドであり、1 つのモデルがチャットテンプレートを通じて思考モードと非思考モードの両方で回答できます。V3.1 の公開モデル表には、総パラメーター数 6710 億、アクティブパラメーター数 370 億、コンテキスト長 128K と記載されています。Terminus は、モデル構造が V3 と同じであると説明し、改訂した検索エージェントのワークフロー以外の会話テンプレートについては V3.1 を参照しています。これらの参照は、更新独自の変更を保ちつつ、基盤となるファミリーとのつながりを示します。
直接的なコーディングアシスタントでは、継承したテンプレートが、提供されたツール定義に基づく名前付き関数と JSON 引数を使い、非思考モードで標準のツール呼び出しに対応します。モデルが操作を提案し、アプリケーションが実行して観測結果を返します。思考モードの検索は、専用の検索エージェント形式に従います。Terminus はこの検索テンプレートとツールセットを更新しているため、検索の進行には、別リリースの無関係なテンプレートではなく Terminus の参照資料を使う必要があります。
言語の一貫性は、この版の実用的な違いです。中国語や英語の文書を扱うタスクでは、回答言語、元の表記を維持すべき用語、使用する資料の箇所を指定してください。依頼の例は、「説明は英語で書き、提供された変数名を保持し、API のフィールド名は翻訳しないでください。各所見は提供した仕様に基づいて記述してください」です。この更新は意図しない言語の切り替えを対象としていますが、どのような多言語の混在を意図するかは、引き続き依頼内容で定義します。
モデルは、外部情報や最新情報を必要とする質問に、ユーザーが提供する検索ツールを利用できます。調査する問い、有用な参照元の基準、最終成果物を提供してください。コーディングのタスクには、関連する断片、観測した挙動、期待する結果を含めます。ツールが返した結果と、その結果を生んだ操作の対応関係を保持し、提案する変更や結論の根拠を最終回答で特定するよう求めてください。
メーカーは、チェックポイント固有の精度に関する詳細を記録しています。アテンションの出力射影パラメーターは、V3.1 リリースで使われている UE8M0 FP8 スケール形式に準拠していません。これは参照実装で考慮する事項であり、タスクの言語、モダリティ、回答形式の変更ではありません。Terminus を独自の版として保持し、すべての V3.1 チェックポイントを同一の精度プロファイルとして扱わない理由になります。
長い作業では、資料、会話、生成する回答の量を、ファミリーの 128K コンテキスト内に収めてください。文書のセクションやコードの断片にラベルを付け、結果から正しい根拠を参照できるようにします。複数手順のタスクでは、許可する操作、必要な成果物、完了基準を定義してください。有用な結果は、入力と実際のツール観測結果に照らして確認できる、一貫した文章の回答、コード案、または資料に裏付けられた分析です。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 deepseek/deepseek-v3.1-terminus | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.001144 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00343 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-v3.1-terminus", "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-v3.1-terminus',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-v3.1-terminus',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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.1-terminus
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
deepseek/deepseek-v3.1-terminusDeepSeek V3.1 Terminus は、V3.1 テキストモデルの言語の一貫性と、コード・検索エージェントの挙動を改善します。思考と直接回答を組み合わせたハイブリッドなプロファイルを維持し、コンテキスト長は 128K です。更新された検索エージェントのテンプレートは、後の V3.2 の形式と区別されます。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
DeepSeek V3.1 Terminus は、DeepSeek による V3.1 テキストモデルのプロファイルの更新版です。元の機能を維持しながら、意図しない中国語と英語の混在、まれに発生する異常な文字、コード・検索エージェントの挙動に対処しています。入力は文章で記したタスクと参照資料のコンテキストで、出力は説明、コードの提案、エージェント関連の内容などを含むテキストです。名前付きの Terminus 版は、元の V3.1 や後のスパースアテンションのリリースとは区別されます。
継承した V3.1 プロファイルはハイブリッドであり、1 つのモデルがチャットテンプレートを通じて思考モードと非思考モードの両方で回答できます。V3.1 の公開モデル表には、総パラメーター数 6710 億、アクティブパラメーター数 370 億、コンテキスト長 128K と記載されています。Terminus は、モデル構造が V3 と同じであると説明し、改訂した検索エージェントのワークフロー以外の会話テンプレートについては V3.1 を参照しています。これらの参照は、更新独自の変更を保ちつつ、基盤となるファミリーとのつながりを示します。
直接的なコーディングアシスタントでは、継承したテンプレートが、提供されたツール定義に基づく名前付き関数と JSON 引数を使い、非思考モードで標準のツール呼び出しに対応します。モデルが操作を提案し、アプリケーションが実行して観測結果を返します。思考モードの検索は、専用の検索エージェント形式に従います。Terminus はこの検索テンプレートとツールセットを更新しているため、検索の進行には、別リリースの無関係なテンプレートではなく Terminus の参照資料を使う必要があります。
言語の一貫性は、この版の実用的な違いです。中国語や英語の文書を扱うタスクでは、回答言語、元の表記を維持すべき用語、使用する資料の箇所を指定してください。依頼の例は、「説明は英語で書き、提供された変数名を保持し、API のフィールド名は翻訳しないでください。各所見は提供した仕様に基づいて記述してください」です。この更新は意図しない言語の切り替えを対象としていますが、どのような多言語の混在を意図するかは、引き続き依頼内容で定義します。
モデルは、外部情報や最新情報を必要とする質問に、ユーザーが提供する検索ツールを利用できます。調査する問い、有用な参照元の基準、最終成果物を提供してください。コーディングのタスクには、関連する断片、観測した挙動、期待する結果を含めます。ツールが返した結果と、その結果を生んだ操作の対応関係を保持し、提案する変更や結論の根拠を最終回答で特定するよう求めてください。
メーカーは、チェックポイント固有の精度に関する詳細を記録しています。アテンションの出力射影パラメーターは、V3.1 リリースで使われている UE8M0 FP8 スケール形式に準拠していません。これは参照実装で考慮する事項であり、タスクの言語、モダリティ、回答形式の変更ではありません。Terminus を独自の版として保持し、すべての V3.1 チェックポイントを同一の精度プロファイルとして扱わない理由になります。
長い作業では、資料、会話、生成する回答の量を、ファミリーの 128K コンテキスト内に収めてください。文書のセクションやコードの断片にラベルを付け、結果から正しい根拠を参照できるようにします。複数手順のタスクでは、許可する操作、必要な成果物、完了基準を定義してください。有用な結果は、入力と実際のツール観測結果に照らして確認できる、一貫した文章の回答、コード案、または資料に裏付けられた分析です。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 deepseek/deepseek-v3.1-terminus | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.001144 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.00343 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "deepseek/deepseek-v3.1-terminus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-v3.1-terminus', '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-v3.1-terminus', '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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.1-terminus
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
英語の技術例
Explain a field rule in English\n\nWrite an English explanation of this validation rule for an integration guide: "retry_count must be a nonnegative integer; retry_after_ms may be omitted; when present, it must be a positive integer." Preserve the field names exactly. Add one valid and one invalid example as plain text, explaining the invalid field without translating identifiers.An English paragraph plus two labelled examples and a specific validation explanation.Check that retry_count accepts zero while retry_after_ms does not.