{
  "aboutHtml": "<p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p>",
  "aboutText": "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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。",
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aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.1-thinking\">Chat</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">はじめに</h3><p class=\"mdesc-full\">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。</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>対応する入力</dt><dd>テキスト</dd></div><div><dt>結果</dt><dd>テキスト</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>モデルについて</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>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。</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailootで利用可能 · 入力とメソッド</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI チャット</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>入力の種類</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>出力の種類</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>出力形式</dt><dd>jsonまたはSSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th><th>要件</th><th>値と制限</th><th>デフォルト</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>必須</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>deepseek-v3.1-thinking</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span 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class=\"card-cell-label\">仕様</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>role/content形式のメッセージ配列</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>メソッドのエイリアス: <code>/chat/completions</code></p><p>ライフサイクル: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。</p><p class=\"note-s\">コンテキスト長は出力上限ではありません。</p><p class=\"note-s\">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。</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">料金</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>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。</p><dl data-price-conditions><dt>高速モード</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">高速モードが選択されている場合</span></dd><dt>Flex モード</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">flex モードが選択されている場合</span></dd><dt>最大推論量</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailootの料金</h4><h4>設定別の価格</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>設定</th><th>料金表</th><th>料金</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"設定\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">設定</span>トークンの基本単価</th><td data-cell-label=\"料金表\"><span class=\"card-cell-label\">料金表</span>基本料金</td><td data-cell-label=\"料金\"><span class=\"card-cell-label\">料金</span><div><span>入力 · 入力トークン</span> <b>$0.000572</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>出力 · 出力トークン</span> <b>$0.0023</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ読み取り</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み、1時間</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。<a href=\"/docs/ja/billing/reserve/\">金額の確保と精算の仕組み →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">リクエスト例</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI チャット</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1215-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1215-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1215-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1215-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1215-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1215-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;:&quot;deepseek-v3.1-thinking&quot;,&quot;messages&quot;:[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}],&quot;stream&quot;:false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;choices&quot;,[]):\n    if x.get(&quot;message&quot;,{}).get(&quot;content&quot;): print(x[&quot;message&quot;][&quot;content&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1215-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1215-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=&quot;deepseek-v3.1-thinking&quot;, messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=&quot;json&quot;))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">結果を受け取って保存</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI チャット</h4><p class=\"note-s\">jsonまたはSSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>完了した結果をすべて保存</h5><p class=\"note-s\">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。</p><p class=\"note-s\">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。</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>元のレスポンスを確認する場合</h5><p class=\"note-s\">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。</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>レスポンスのフィールド</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>エラーと次の手順</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>レスポンス</th><th>条件</th><th>次の手順</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"レスポンス\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">レスポンス</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"条件\"><span class=\"card-cell-label\">条件</span>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</td><td data-cell-label=\"次の手順\"><span class=\"card-cell-label\">次の手順</span>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。</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">エイリアス</h3><h4>モデルのエイリアス</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=deepseek-v3.1-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.1-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.1-thinking</code></a></span></p><h4>メソッドパスのエイリアス</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>関連する呼び出し用ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=deepseek-v3.1-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.1-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.1-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.1-thinking",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "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",
                "http_status": 400,
                "recovery": "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。",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "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。"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8テキスト"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "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。",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "jsonまたはSSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "deepseek-v3.1-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "テキストでの対話"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "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。"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。",
            "file_material": "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",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "role/content形式のメッセージ配列",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.572,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI チャット",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 2.3,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
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            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
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                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
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                "native_quantity": 1,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
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                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
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                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
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          }
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        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra",
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          },
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          {
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  "model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
  "nativeProvenance": {
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    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ja/deepseek-v3-1-thinking/",
    "description": "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。",
    "locale": "ja",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ja/deepseek-v3-1-thinking/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V3.1 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ja/deepseek-v3-1-thinking/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n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。",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "DeepSeek",
    "capabilities": {
      "context_length": 163840,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
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        "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。"
      }
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    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "deepseek-v3.1-thinking",
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      {
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          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
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            },
            "errors": [
              {
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                "condition": "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",
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                "recovery": "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。",
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            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
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            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
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                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
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              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "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。"
            },
            "material_combinations": [
              {
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                "required_material": "UTF8テキスト"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "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。",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
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                  "type": "string|null"
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                {
                  "description": null,
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                },
                {
                  "description": null,
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                {
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            "parameters": [
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                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
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                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
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              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
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                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "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。"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。",
            "file_material": "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",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "role/content形式のメッセージ配列",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
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          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
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                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
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                "label": "Cache read",
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                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from 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\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.572,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI チャット",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 2.3,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.000572000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0023000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "DeepSeek: DeepSeek V3.1",
    "price": {
      "in": 0.572,
      "in_label": null,
      "out": 2.3,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.572,
      "sort_out": 2.3,
      "varies": false
    },
    "short": "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。"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
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