モデル

DeepSeek: DeepSeek V3.1

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1は、一つの版で思考モードと直接回答モードを備えるハイブリッドなテキストモデルです。128Kコンテキストと改善されたツール利用プロファイルにより、コーディング、文書分析、アプリケーションが提供する検索に対応し、テキストやツール呼び出し案を返します。

モデルについて

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はDeepSeekのハイブリッドなテキストモデルです。同じ名称の版が、チャットテンプレートの設定により思考あり・思考なしの回答に対応します。開発元は以前のモデルに対し、ツール利用、エージェントタスク、推論効率が改善したと説明しています。文章の指示とテキストの文脈を受け取り、回答、コード、ツール呼び出し内容を生成します。初代V3.1の識別情報は、Terminus、V3.2、V4ファミリーと区別されます。

モデルカードには、基盤版と事後学習版の両方について、総パラメータ数671B、有効パラメータ数37B、128Kコンテキストが記載されています。V3.1は初代V3の基盤に、長文書の追加学習を施してから事後学習を行います。混合エキスパートと潜在アテンションの構造はV3アーキテクチャを引き継ぎます。これらの設計情報は長いコンテキストを扱うテキストプロファイルを説明するもので、コンテキスト値を別の最大出力仕様へ読み替えるものではありません。

思考なしモードは直接回答を準備し、思考モードは回答前に推論段階を開始します。開発元のテンプレートでは、直接回答に思考終了マーカーを使い、現在の推論ターンには思考開始マーカーを使います。複数ターンの会話では、以前の推論内容を除き、最終回答と終了マーカーをコンテキストに残します。これは初代V3.1の履歴ルールであり、ツール関連メッセージをまたいで推論を保持する後発V3.2のルールとは異なります。

標準のツール呼び出しは、思考なしモードで説明されています。アプリケーションが関数名、説明、パラメータスキーマを提供し、モデルは開発元のツール呼び出し表現で、選択したツール名とJSON引数を返します。アプリケーションが操作を実行し、結果を返します。ツールの目的を具体的に定め、返された観察結果を呼び出しと関連付けて保持してください。次のモデルの段階が、操作を行ったという仮定ではなく証拠を持てるようにします。

思考モードの検索には、別の専用検索エージェント形式を使います。DeepSeekは、外部情報や最新情報が必要な質問向けに、ユーザーが用意する検索ツールと、複数ターンにわたる反復呼び出し・観察の方法を説明しています。したがって検索は周辺ワークフローの一部であり、テキスト回答が独立してウェブを閲覧したことを意味しません。検索タスクを始める前に、質問、資料の採用基準、必要な最終回答を定義してください。

コーディングでは、関連する断片やファイル、観測した動作、期待する動作、保持すべき制約を示します。依頼例は「提供した入力でこの失敗が起きる原因を特定し、焦点を絞った修正を提案し、その変更が扱う条件を説明してください」です。文書タスクでは、資料の節にラベルを付け、明示した要件との比較を求めます。最終回答では、資料に裏付けられた結論と次の操作案を区別するよう求めてください。

開発元は、重みと活性化にUE8M0 FP8スケール形式を用いてV3.1を学習しています。ローカル環境向けの推奨事項には、正しく扱う必要がある精度に敏感なパラメータも示されています。これらは公開された開発元の参照実装の特性であり、すべてのアプリケーションが選んだ精度や実装についての主張ではありません。派生版、量子化版、後発のTerminusチェックポイントは、名称で指定された初代V3.1版とは別の選択肢です。

長い作業では、明確な質問、資料ラベル、定義した最終成果物を準備します。会話、資料テキスト、推論、出力を記載されたコンテキスト内に収め、タスクが広がっても関連する証拠だけを保持してください。エージェントには許可する操作と、結果を完了とする基準を指定します。実用的な成果物は、入力およびアプリケーションが実際に返した観察結果に結び付く、確認可能な文章の回答、コード案、資料に基づく分析です。

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions deepseek-v3.1-thinking

deepseek-v3.1-thinking

DeepSeek /deepseek-v3.1-thinking

はじめに

DeepSeek V3.1は、一つの版で思考モードと直接回答モードを備えるハイブリッドなテキストモデルです。128Kコンテキストと改善されたツール利用プロファイルにより、コーディング、文書分析、アプリケーションが提供する検索に対応し、テキストやツール呼び出し案を返します。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
jsonまたは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-v3.1-thinking
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
モデルによる
デフォルト—
フィールドmessages[].content種類string要件任意値と制限
適用条件: テキストでの対話
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
入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

メソッドのパラメータとライフサイクル
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
パラメータcontrol_scope仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。
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

メソッドのエイリアス: /chat/completions

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

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。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

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 $0.000572 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0023 / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

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"))

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

完了した結果をすべて保存

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。

元のレスポンスを確認する場合

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。

レスポンスのフィールド
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
エラーと次の手順
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。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra deepseek-v3.1-thinking

メソッドパスのエイリアス

/chat/completions

関連する呼び出し用ID

deepseek-v3.1-thinking

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.1
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.1-thinking: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.1-thinking: model, messages, stream

どの制限が適用されますか?

POST /v1/chat/completions · deepseek-v3.1-thinking: messages.min_items: 1

詳細を見る

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