Source: https://ailoot.ai/models/ja/deepseek-v3-2-exp-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/deepseek-v3-2-exp-thinking/ Language: ja # DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/deepseek-v3-2-exp-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/deepseek-v3-2-exp-thinking/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp](https://ailoot.ai/models/ja/deepseek-v3-2-exp-thinking/) DeepSeek V3.2 Exp は、V3.1 Terminus を基盤とするスパースアテンション版です。推論、コーディング、エージェントのタスクでテキストを処理しながら、より効率的な長コンテキストのアテンションを探求します。メーカーのコンテキスト長は 128K で、正式な V3.2 リリースとは独立した識別情報を持ちます。 - [**Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.2-exp-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/deepseek-v3-2-exp-thinking/#method-0) 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 V3.2 Exp は、V3.1 Terminus を基盤とする DeepSeek の実験的なテキストモデルです。特徴的な変更は DeepSeek Sparse Attention で、長いテキストシーケンスの学習と推論をより効率化する研究のために導入されました。タスクはテキストを中心とし、文章の指示とコンテキストから、テキストの回答、コード、エージェント関連の出力を生成します。これは疎な注意の研究エディションで、最終版 V3.2 や、その後のツールを使う thinking 形式とは区別されます。 DSA は軽量なインデクサーと細かなトークン選択を使い、主要な注意計算を、選択した過去のトークン情報に集中させます。DeepSeek は、アーキテクチャの変更を切り分けるため、実験用の学習設定を意図的に V3.1 Terminus とそろえました。V3.2 の報告書は、最終版 V3.2 と V3.2 Exp がこのアーキテクチャを共有することを確認し、128K コンテキストの Terminus 基盤から学習を継続したと説明しています。公開された実験用プロファイルも、その 128K の長いコンテキスト設定を使います。 開発元の実験用カードは、以前のモデルのタスク特性を維持しつつ、推論とエージェント作業を対象に含めています。根拠では、ツールを使わない推論と、エージェントによるツール利用を別のワークフローとして扱っています。明確な質問、関係する元のコンテキスト、求める最終形式を準備してください。ツールを使う場合は、アプリケーションが定義を提供して結果を返します。モデルが提案する操作と、実行済みの操作は同じではありません。 最終版 V3.2 のカードでは、ツール呼び出し形式が改訂され、ツールを使う thinking が明示的に説明されています。これらは最終リリースの更新であり、その全てを実験版の対話仕様として扱うべきではありません。V3.2 Exp では、このエディション独自のメッセージ形式と、Terminus から受け継いだタスクの文脈を維持します。名前が似ているという理由で、その後の全ての設定やロールを同じものと考えないでください。 長い文書の比較では、それぞれの出典にラベルを付け、質問に関係する節を示します。依頼例は、「この要件と実装案を比較し、不一致を一つずつ特定して、根拠となる箇所を引用してください。最後に、優先順の修正一覧を示してください」です。コードでは、失敗する動作、関係する断片、期待する結果を渡し、明確な説明を伴う焦点の合った変更を求めます。資料の構成と完了条件は、長いコンテキストのタスクを使える成果物へ導きます。 開発元の参照実装には、疎な注意のインデクサーが含まれます。カードには重要な実装修正も記録されています。インデクサーの RoPE は非インターリーブ配置を使い、潜在注意モジュールはインターリーブ配置を前提とします。これは、モデルを忠実に実行するための開発元参照実装上の詳細であり、異なるユーザープロンプトや新しい機能ではありません。モデル名だけでは、各実装が実験的アーキテクチャをどう扱うかの全てを説明できないことも示しています。 継続するエージェントのタスクでは、元のテキスト、会話、生成された推論、ツールによる観測を合わせて予算化する必要があります。有用な観測を整理し、最終回答では根拠、仮定、提案する操作を区別するよう求めてください。出典に依存する事実を求める場合は、広い学習知識に頼るのではなく、権威ある資料や適切なツールを提供します。出力は、タスクと入力に照らして確認できるテキスト、コード、分析記録です。 **Ailoot Ultra · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.2-exp-thinking` [`deepseek-v3.2-exp-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=deepseek-v3.2-exp-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-exp-thinking&fmt=chat) DeepSeek /`deepseek-v3.2-exp-thinking` ### はじめに DeepSeek V3.2 Exp は、V3.1 Terminus を基盤とするスパースアテンション版です。推論、コーディング、エージェントのタスクでテキストを処理しながら、より効率的な長コンテキストのアテンションを探求します。メーカーのコンテキスト長は 128K で、正式な V3.2 リリースとは独立した識別情報を持ちます。 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-v3.2-exp-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 **$0.00058** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.00086** / 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 **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · OpenAI チャット curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"deepseek-v3.2-exp-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 ``` ```python 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-v3.2-exp-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-v3.2-exp-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=deepseek-v3.2-exp-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-exp-thinking&fmt=chat) #### 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-v3.2-exp-thinking`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=deepseek-v3.2-exp-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.2-exp-thinking&fmt=chat) FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-exp-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-v3.2-exp-thinking`: `model`, `messages`, `stream` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.2-exp-thinking`: `messages.min_items`: `1` AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。