DeepSeek: DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2 は、テキスト推論とツール利用、長コンテキスト分析を組み合わせます。スパースアテンションのアーキテクチャと更新された会話形式が、コーディング、検索、複数手順のエージェントタスクを支援します。コンテキスト長は 128K で、思考と直接回答のワークフローが分かれています。
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 V3.2 は、効率的な長コンテキスト処理を重視した、推論とエージェント作業のための DeepSeek のテキストモデルです。メーカーは、DeepSeek Sparse Attention、規模を拡大した強化学習フレームワーク、エージェントタスクを学習させるパイプラインを主要な変更点としてまとめています。文章で記した質問とコンテキストを受け付け、回答、コード、ツール呼び出しの内容などのテキストを生成します。以前の V3.2 Exp リリースや、独立した推論版の Speciale とは異なります。
DeepSeek Sparse Attention は、潜在アテンションのアーキテクチャにインデクサーと細かなトークン選択を追加します。長い系列では、インデクサーが主要なアテンション計算に使う過去のトークン情報を選択します。報告書によると、これが V3.1 Terminus からのアーキテクチャ上の変更であり、V3.2 Exp と同じアーキテクチャを使用しています。公開されているコンテキスト長は 128K トークンで、多量の資料や継続中のタスクに対応しますが、生成される推論やツール履歴も利用可能なコンテキストを消費します。
事後学習は、数学、プログラミング、論理的推論、一般的なエージェントタスク、エージェントによるコーディングと検索について、思考する回答と非思考の回答の両方を対象にしています。各分野のスペシャリストが提供するデータを最終モデルに統合し、その後に混合強化学習を行います。通常の質問には直接の回答が適する場合があり、難しい問題では、思考のワークフローが解法を練ってから最終結果を提示できます。中間の推論とは独立して、必要な回答や成果物を指定してください。
この版の大きな変更点は、ツールを使いながら思考することです。更新されたチャット形式では、分析と行動を無関係な段階として扱わず、ツール呼び出しを伴うタスクを通じて推論を継続できます。モデルが選択した操作はアプリケーションが実行し、その結果を次の手順に返します。メーカーのツールコンテキストのルールでは、追加されるのがツール関連のメッセージだけである間は過去の推論を保持し、新しいユーザーメッセージが届くと、ツール呼び出しとその結果を保持しながら、その推論を破棄します。この挙動には、会話のロールを正しく区別することが重要です。
コーディングでは、ソースの断片や関連ファイル、観測した問題、期待する結果、変更後も維持すべき条件を提供してください。依頼の例は、「提供したコードとツールの結果を使って原因を特定し、最小限の修正を提案し、その裏付けとなる検証結果とともに最終パッチを返してください」です。検索タスクでは、質問、必要な根拠、何をもって回答完了とするかを説明します。検索ツールや実行ツールは、テキスト自体ではなく、周辺のアプリケーションが提供します。
メーカーは、ローカルでの利用に temperature 1.0 と top-p 0.95 を推奨しています。V3.2 では、ツール呼び出しの表現を改訂し、専用のメッセージエンコーダーを導入しています。developer ロールはメーカーの検索エージェント用テンプレートに予約されており、公式 API はこのロールを受け付けません。参照パーサーは正しい形式の出力を前提とし、不正な形式の結果を修復しません。アプリケーションが生成されたフィールドやツール引数を使う場合は、それに基づいて動作する前に構造を確認する必要があります。
技術報告書は、長い推論過程と冗長な自己検証を実用上の制約として挙げています。元の資料が収まっていても、ツール出力と繰り返す推論が蓄積することで、エージェントタスクは 128K の境界に達する可能性があります。関連する観測結果を簡潔に記録し、最終成果物を明示してください。正確な知識が重要な作業では、学習済みの知識だけであらゆる事実が定まると期待せず、信頼できる資料を添付するか、適切な検索ツールを提供します。
DeepSeek V3.2 Speciale は、計算量の多い深い推論に向けた独立した版であり、モデルカードではツール呼び出しに対応していません。その機能を、標準の V3.2 のツールプロファイルとして使うべきではありません。同様に、後の V4 世代や実験的な前身も、別の識別情報と設定の選択肢を持ちます。モデルとプロンプト形式が重要なタスクを比較する際は、名前付きの V3.2 版を保持してください。
実用的な資料に基づく分析では、資料にラベルを付け、前提条件と不足情報を区別したうえで、関連箇所によって裏付けられた結論を求めてください。エージェントでは、許可する関数、期待する最終結果、完了基準を明示します。これにより、モデルの推論とツールのワークフローを、提供した根拠に結び付いた、確認可能な文章、コード、分析の成果物に向けて準備できます。
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions deepseek-v3.2-thinking
deepseek-v3.2-thinkingはじめに
DeepSeek V3.2 は、テキスト推論とツール利用、長コンテキスト分析を組み合わせます。スパースアテンションのアーキテクチャと更新された会話形式が、コーディング、検索、複数手順のエージェントタスクを支援します。コンテキスト長は 128K で、思考と直接回答のワークフローが分かれています。
- 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-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 $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
set -eu
: "${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-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-v3.2-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-thinking
メソッドパスのエイリアス
/chat/completions
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