DeepSeek V3.2 — DeepSeek компаниясының ұзын контексті тиімді өңдеуге баса назар аударатын, ой қорытуға және агент жұмысына арналған мәтіндік моделі. Өндіруші оның негізгі өзгерістерін DeepSeek Sparse Attention, ауқымы кеңейтілген нығайтпалы оқыту жүйесі және агенттік тапсырмаларды оқыту конвейері төңірегінде ұйымдастырады. Ол жазбаша сұрақтар мен контексті қабылдап, жауапты, кодты немесе құрал шақыру мазмұнын қамтитын мәтін шығарады. Ол бұрынғы V3.2 Exp шығарылымынан және бөлек Speciale ой қорыту нұсқасынан өзгеше.
DeepSeek Sparse Attention жасырын зейін архитектурасына индекстеу модулі мен токендерді ұсақ деңгейде іріктеуді қосады. Ұзын тізбек үшін индекстеу модулі негізгі зейін есептеуінде пайдаланылатын алдыңғы токендердің ақпаратын таңдайды. Есепте бұл V3.1 Terminus-пен салыстырғандағы архитектуралық өзгеріс екені және V3.2 Exp архитектурасымен бірдей архитектура қолданылатыны айтылған. Оның жарияланған контексті 128K токен, бұл көлемді бастапқы материал мен жалғасатын тапсырманы қолдайды; сонымен бірге жасалған ой қорыту мен құрал тарихы да қолжетімді контексті жұмсайды.
Кейінгі оқыту математика, бағдарламалау, логикалық ой қорыту, жалпы агент тапсырмалары, агенттік кодтау және іздеу бойынша ой қорытуы бар әрі ой қорытусыз жауаптарды қамтиды. Сала мамандары соңғы модельге біріктірілетін деректерді береді, содан кейін аралас нығайтпалы оқыту жүргізіледі. Кәдімгі сұрақ үшін тікелей жауап орынды болуы мүмкін; күрделі мәселе үшін ой қорыту үдерісі соңғы нәтижені ұсынар алдында шешім әзірлей алады. Қажетті жауапты немесе материалды аралық ой қорытудан тәуелсіз анықтаңыз.
Нұсқадағы елеулі өзгеріс — құралдармен бірге ой қорыту. Жаңартылған чат пішімі талдау мен әрекетті өзара қатысы жоқ кезеңдер деп қарастырудың орнына, құрал шақырылатын тапсырма барысында ой қорытуды жалғастыруға мүмкіндік береді. Модель таңдаған операцияны қолданба орындайды және оның нәтижесін келесі қадам үшін қайтарады. Өндірушінің құрал контексті ережесі тек құралға қатысты хабарлар қосылып жатқанда бұрынғы ой қорытуды сақтайды; жаңа пайдаланушы хабары келгенде, құрал шақырулары мен нәтижелерін сақтай отырып, сол ой қорытуды алып тастайды. Диалог рөлдерін дұрыс ажырату бұл жұмыс тәртібі үшін маңызды.
Кодтау үшін бастапқы код үзіндісін немесе қатысты файлдарды, байқалған мәселені, күтілетін нәтижені және өзгеріс сақтауға тиіс шарттарды беріңіз. Тапсырма мысалы: «Себепті табу үшін берілген код пен құрал нәтижелерін қолдан, ең шағын түзетуді ұсын және оны растайтын тексеру нәтижесімен бірге соңғы патчты қайтар». Іздеу тапсырмасы үшін сұрақты, қажетті дәлелдерді және ненің аяқталған жауап болып саналатынын сипаттаңыз. Іздеу мен орындау құралдарын мәтіннің өзі емес, оны қоршаған қолданба береді.
Өндіруші жергілікті қолдану үшін temperature 1.0 және top-p 0.95 мәндерін ұсынады. V3.2 құрал шақырудың жаңартылған жазылу пішімін және арнайы хабар кодтағышын енгізеді. Оның developer рөлі өндірушінің іздеу агенті үлгісіне арналған, ал ресми API бұл рөлді қабылдамайды. Анықтамалық парсер дұрыс пішімделген шығысты күтеді және қате пішімделген нәтижелерді түзетпейді; қолданба жасалған өрістерді немесе құрал аргументтерін пайдаланғанда, соларға сай әрекет жасамас бұрын олардың құрылымын тексеруі керек.
Техникалық есепте ұзақ ой қорыту траекториялары мен артық өзін-өзі тексеру практикалық шектеулер ретінде көрсетілген. Бастапқы материалдың өзі сыйғанның өзінде агент тапсырмасы 128K шегіне жетуі мүмкін, өйткені құрал шығыстары мен қайталанатын ой қорыту жиналады. Қатысты бақылау нәтижелерінің ықшам жазбасын сақтап, соңғы материалды анық көрсетіңіз. Білімнің дәлдігі маңызды жұмыс үшін модельдің оқыту кезіндегі білімі әр фактіні анықтайды деп күтпей, беделді материалды тіркеңіз немесе тиісті іздеу құралын беріңіз.
DeepSeek V3.2 Speciale — көп есептеу ресурсын пайдаланатын, терең ой қорытуға арналған бөлек нұсқа; модель карточкасында оның құрал шақыруды қолдамайтыны көрсетілген. Оның мүмкіндіктерін стандартты V3.2 құрал профилі ретінде қолдануға болмайды. Сол сияқты кейінгі V4 буыны мен оған дейінгі эксперименттік нұсқаның атаулары және конфигурация таңдаулары бөлек. Модель мен промпт пішімі маңызды тапсырмаларды салыстырғанда атаулы V3.2 нұсқасын сақтаңыз.
Дереккөзге негізделген практикалық талдау үшін материалдарды белгілеп, жорамалдар мен жетіспейтін ақпаратты бөлек сақтай отырып, қатысты үзінділермен расталған қорытынды сұраңыз. Агент үшін рұқсат етілген функцияларды, күтілетін соңғы нәтижені және аяқталу өлшемін көрсетіңіз. Бұл модельдің ой қорыту мен құрал қолдану үдерісін берілген дәлелдермен байланысқан, тексеруге болатын мәтіндік, кодтық немесе талдамалық материал төңірегінде дайындайды.
", "aboutText": "DeepSeek V3.2 — DeepSeek компаниясының ұзын контексті тиімді өңдеуге баса назар аударатын, ой қорытуға және агент жұмысына арналған мәтіндік моделі. Өндіруші оның негізгі өзгерістерін DeepSeek Sparse Attention, ауқымы кеңейтілген нығайтпалы оқыту жүйесі және агенттік тапсырмаларды оқыту конвейері төңірегінде ұйымдастырады. Ол жазбаша сұрақтар мен контексті қабылдап, жауапты, кодты немесе құрал шақыру мазмұнын қамтитын мәтін шығарады. Ол бұрынғы V3.2 Exp шығарылымынан және бөлек Speciale ой қорыту нұсқасынан өзгеше.\n\nDeepSeek Sparse Attention жасырын зейін архитектурасына индекстеу модулі мен токендерді ұсақ деңгейде іріктеуді қосады. Ұзын тізбек үшін индекстеу модулі негізгі зейін есептеуінде пайдаланылатын алдыңғы токендердің ақпаратын таңдайды. Есепте бұл V3.1 Terminus-пен салыстырғандағы архитектуралық өзгеріс екені және V3.2 Exp архитектурасымен бірдей архитектура қолданылатыны айтылған. Оның жарияланған контексті 128K токен, бұл көлемді бастапқы материал мен жалғасатын тапсырманы қолдайды; сонымен бірге жасалған ой қорыту мен құрал тарихы да қолжетімді контексті жұмсайды.\n\nКейінгі оқыту математика, бағдарламалау, логикалық ой қорыту, жалпы агент тапсырмалары, агенттік кодтау және іздеу бойынша ой қорытуы бар әрі ой қорытусыз жауаптарды қамтиды. Сала мамандары соңғы модельге біріктірілетін деректерді береді, содан кейін аралас нығайтпалы оқыту жүргізіледі. Кәдімгі сұрақ үшін тікелей жауап орынды болуы мүмкін; күрделі мәселе үшін ой қорыту үдерісі соңғы нәтижені ұсынар алдында шешім әзірлей алады. Қажетті жауапты немесе материалды аралық ой қорытудан тәуелсіз анықтаңыз.\n\nНұсқадағы елеулі өзгеріс — құралдармен бірге ой қорыту. Жаңартылған чат пішімі талдау мен әрекетті өзара қатысы жоқ кезеңдер деп қарастырудың орнына, құрал шақырылатын тапсырма барысында ой қорытуды жалғастыруға мүмкіндік береді. Модель таңдаған операцияны қолданба орындайды және оның нәтижесін келесі қадам үшін қайтарады. Өндірушінің құрал контексті ережесі тек құралға қатысты хабарлар қосылып жатқанда бұрынғы ой қорытуды сақтайды; жаңа пайдаланушы хабары келгенде, құрал шақырулары мен нәтижелерін сақтай отырып, сол ой қорытуды алып тастайды. Диалог рөлдерін дұрыс ажырату бұл жұмыс тәртібі үшін маңызды.\n\nКодтау үшін бастапқы код үзіндісін немесе қатысты файлдарды, байқалған мәселені, күтілетін нәтижені және өзгеріс сақтауға тиіс шарттарды беріңіз. Тапсырма мысалы: «Себепті табу үшін берілген код пен құрал нәтижелерін қолдан, ең шағын түзетуді ұсын және оны растайтын тексеру нәтижесімен бірге соңғы патчты қайтар». Іздеу тапсырмасы үшін сұрақты, қажетті дәлелдерді және ненің аяқталған жауап болып саналатынын сипаттаңыз. Іздеу мен орындау құралдарын мәтіннің өзі емес, оны қоршаған қолданба береді.\n\nӨндіруші жергілікті қолдану үшін temperature 1.0 және top-p 0.95 мәндерін ұсынады. V3.2 құрал шақырудың жаңартылған жазылу пішімін және арнайы хабар кодтағышын енгізеді. Оның developer рөлі өндірушінің іздеу агенті үлгісіне арналған, ал ресми API бұл рөлді қабылдамайды. Анықтамалық парсер дұрыс пішімделген шығысты күтеді және қате пішімделген нәтижелерді түзетпейді; қолданба жасалған өрістерді немесе құрал аргументтерін пайдаланғанда, соларға сай әрекет жасамас бұрын олардың құрылымын тексеруі керек.\n\nТехникалық есепте ұзақ ой қорыту траекториялары мен артық өзін-өзі тексеру практикалық шектеулер ретінде көрсетілген. Бастапқы материалдың өзі сыйғанның өзінде агент тапсырмасы 128K шегіне жетуі мүмкін, өйткені құрал шығыстары мен қайталанатын ой қорыту жиналады. Қатысты бақылау нәтижелерінің ықшам жазбасын сақтап, соңғы материалды анық көрсетіңіз. Білімнің дәлдігі маңызды жұмыс үшін модельдің оқыту кезіндегі білімі әр фактіні анықтайды деп күтпей, беделді материалды тіркеңіз немесе тиісті іздеу құралын беріңіз.\n\nDeepSeek V3.2 Speciale — көп есептеу ресурсын пайдаланатын, терең ой қорытуға арналған бөлек нұсқа; модель карточкасында оның құрал шақыруды қолдамайтыны көрсетілген. Оның мүмкіндіктерін стандартты V3.2 құрал профилі ретінде қолдануға болмайды. Сол сияқты кейінгі V4 буыны мен оған дейінгі эксперименттік нұсқаның атаулары және конфигурация таңдаулары бөлек. Модель мен промпт пішімі маңызды тапсырмаларды салыстырғанда атаулы V3.2 нұсқасын сақтаңыз.\n\nДереккөзге негізделген практикалық талдау үшін материалдарды белгілеп, жорамалдар мен жетіспейтін ақпаратты бөлек сақтай отырып, қатысты үзінділермен расталған қорытынды сұраңыз. Агент үшін рұқсат етілген функцияларды, күтілетін соңғы нәтижені және аяқталу өлшемін көрсетіңіз. Бұл модельдің ой қорыту мен құрал қолдану үдерісін берілген дәлелдермен байланысқан, тексеруге болатын мәтіндік, кодтық немесе талдамалық материал төңірегінде дайындайды.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Repair an overwritten grouped total\n\nReview this Python fragment: totals = {}\nfor row in rows:\n totals[row['team']] = row['hours']\n For rows with teams A, B, A and hours 2, 3, 4, the last A overwrites the first. Return a minimal accumulation fix, explain the state changes and propose assertions for repeated teams and empty input.Corrected grouping code, a short state trace and two assertions with concrete inputs.Repeated teams accumulate all hours while an empty list returns an empty mapping.deepseek/deepseek-v3.2DeepSeek V3.2 мәтінмен ой қорытуды құрал қолданумен және ұзын контекст талдауымен біріктіреді. Оның сирек зейін архитектурасы мен жаңартылған диалог пішімі кодтауды, іздеуді және көп қадамды агент тапсырмаларын қолдайды; контексті 128K, ал ой қорыту және тікелей жауап беру үдерістері бөлек.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
DeepSeek V3.2 — DeepSeek компаниясының ұзын контексті тиімді өңдеуге баса назар аударатын, ой қорытуға және агент жұмысына арналған мәтіндік моделі. Өндіруші оның негізгі өзгерістерін DeepSeek Sparse Attention, ауқымы кеңейтілген нығайтпалы оқыту жүйесі және агенттік тапсырмаларды оқыту конвейері төңірегінде ұйымдастырады. Ол жазбаша сұрақтар мен контексті қабылдап, жауапты, кодты немесе құрал шақыру мазмұнын қамтитын мәтін шығарады. Ол бұрынғы V3.2 Exp шығарылымынан және бөлек Speciale ой қорыту нұсқасынан өзгеше.
DeepSeek Sparse Attention жасырын зейін архитектурасына индекстеу модулі мен токендерді ұсақ деңгейде іріктеуді қосады. Ұзын тізбек үшін индекстеу модулі негізгі зейін есептеуінде пайдаланылатын алдыңғы токендердің ақпаратын таңдайды. Есепте бұл V3.1 Terminus-пен салыстырғандағы архитектуралық өзгеріс екені және V3.2 Exp архитектурасымен бірдей архитектура қолданылатыны айтылған. Оның жарияланған контексті 128K токен, бұл көлемді бастапқы материал мен жалғасатын тапсырманы қолдайды; сонымен бірге жасалған ой қорыту мен құрал тарихы да қолжетімді контексті жұмсайды.
Кейінгі оқыту математика, бағдарламалау, логикалық ой қорыту, жалпы агент тапсырмалары, агенттік кодтау және іздеу бойынша ой қорытуы бар әрі ой қорытусыз жауаптарды қамтиды. Сала мамандары соңғы модельге біріктірілетін деректерді береді, содан кейін аралас нығайтпалы оқыту жүргізіледі. Кәдімгі сұрақ үшін тікелей жауап орынды болуы мүмкін; күрделі мәселе үшін ой қорыту үдерісі соңғы нәтижені ұсынар алдында шешім әзірлей алады. Қажетті жауапты немесе материалды аралық ой қорытудан тәуелсіз анықтаңыз.
Нұсқадағы елеулі өзгеріс — құралдармен бірге ой қорыту. Жаңартылған чат пішімі талдау мен әрекетті өзара қатысы жоқ кезеңдер деп қарастырудың орнына, құрал шақырылатын тапсырма барысында ой қорытуды жалғастыруға мүмкіндік береді. Модель таңдаған операцияны қолданба орындайды және оның нәтижесін келесі қадам үшін қайтарады. Өндірушінің құрал контексті ережесі тек құралға қатысты хабарлар қосылып жатқанда бұрынғы ой қорытуды сақтайды; жаңа пайдаланушы хабары келгенде, құрал шақырулары мен нәтижелерін сақтай отырып, сол ой қорытуды алып тастайды. Диалог рөлдерін дұрыс ажырату бұл жұмыс тәртібі үшін маңызды.
Кодтау үшін бастапқы код үзіндісін немесе қатысты файлдарды, байқалған мәселені, күтілетін нәтижені және өзгеріс сақтауға тиіс шарттарды беріңіз. Тапсырма мысалы: «Себепті табу үшін берілген код пен құрал нәтижелерін қолдан, ең шағын түзетуді ұсын және оны растайтын тексеру нәтижесімен бірге соңғы патчты қайтар». Іздеу тапсырмасы үшін сұрақты, қажетті дәлелдерді және ненің аяқталған жауап болып саналатынын сипаттаңыз. Іздеу мен орындау құралдарын мәтіннің өзі емес, оны қоршаған қолданба береді.
Өндіруші жергілікті қолдану үшін temperature 1.0 және top-p 0.95 мәндерін ұсынады. V3.2 құрал шақырудың жаңартылған жазылу пішімін және арнайы хабар кодтағышын енгізеді. Оның developer рөлі өндірушінің іздеу агенті үлгісіне арналған, ал ресми API бұл рөлді қабылдамайды. Анықтамалық парсер дұрыс пішімделген шығысты күтеді және қате пішімделген нәтижелерді түзетпейді; қолданба жасалған өрістерді немесе құрал аргументтерін пайдаланғанда, соларға сай әрекет жасамас бұрын олардың құрылымын тексеруі керек.
Техникалық есепте ұзақ ой қорыту траекториялары мен артық өзін-өзі тексеру практикалық шектеулер ретінде көрсетілген. Бастапқы материалдың өзі сыйғанның өзінде агент тапсырмасы 128K шегіне жетуі мүмкін, өйткені құрал шығыстары мен қайталанатын ой қорыту жиналады. Қатысты бақылау нәтижелерінің ықшам жазбасын сақтап, соңғы материалды анық көрсетіңіз. Білімнің дәлдігі маңызды жұмыс үшін модельдің оқыту кезіндегі білімі әр фактіні анықтайды деп күтпей, беделді материалды тіркеңіз немесе тиісті іздеу құралын беріңіз.
DeepSeek V3.2 Speciale — көп есептеу ресурсын пайдаланатын, терең ой қорытуға арналған бөлек нұсқа; модель карточкасында оның құрал шақыруды қолдамайтыны көрсетілген. Оның мүмкіндіктерін стандартты V3.2 құрал профилі ретінде қолдануға болмайды. Сол сияқты кейінгі V4 буыны мен оған дейінгі эксперименттік нұсқаның атаулары және конфигурация таңдаулары бөлек. Модель мен промпт пішімі маңызды тапсырмаларды салыстырғанда атаулы V3.2 нұсқасын сақтаңыз.
Дереккөзге негізделген практикалық талдау үшін материалдарды белгілеп, жорамалдар мен жетіспейтін ақпаратты бөлек сақтай отырып, қатысты үзінділермен расталған қорытынды сұраңыз. Агент үшін рұқсат етілген функцияларды, күтілетін соңғы нәтижені және аяқталу өлшемін көрсетіңіз. Бұл модельдің ой қорыту мен құрал қолдану үдерісін берілген дәлелдермен байланысқан, тексеруге болатын мәтіндік, кодтық немесе талдамалық материал төңірегінде дайындайды.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер deepseek/deepseek-v3.2 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.000572 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0016 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00028 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.000572 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0016 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00028 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-v3.2", "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-v3.2',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-v3.2',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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.2
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
deepseek/deepseek-v3.2DeepSeek V3.2 мәтінмен ой қорытуды құрал қолданумен және ұзын контекст талдауымен біріктіреді. Оның сирек зейін архитектурасы мен жаңартылған диалог пішімі кодтауды, іздеуді және көп қадамды агент тапсырмаларын қолдайды; контексті 128K, ал ой қорыту және тікелей жауап беру үдерістері бөлек.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
DeepSeek V3.2 — DeepSeek компаниясының ұзын контексті тиімді өңдеуге баса назар аударатын, ой қорытуға және агент жұмысына арналған мәтіндік моделі. Өндіруші оның негізгі өзгерістерін DeepSeek Sparse Attention, ауқымы кеңейтілген нығайтпалы оқыту жүйесі және агенттік тапсырмаларды оқыту конвейері төңірегінде ұйымдастырады. Ол жазбаша сұрақтар мен контексті қабылдап, жауапты, кодты немесе құрал шақыру мазмұнын қамтитын мәтін шығарады. Ол бұрынғы V3.2 Exp шығарылымынан және бөлек Speciale ой қорыту нұсқасынан өзгеше.
DeepSeek Sparse Attention жасырын зейін архитектурасына индекстеу модулі мен токендерді ұсақ деңгейде іріктеуді қосады. Ұзын тізбек үшін индекстеу модулі негізгі зейін есептеуінде пайдаланылатын алдыңғы токендердің ақпаратын таңдайды. Есепте бұл V3.1 Terminus-пен салыстырғандағы архитектуралық өзгеріс екені және V3.2 Exp архитектурасымен бірдей архитектура қолданылатыны айтылған. Оның жарияланған контексті 128K токен, бұл көлемді бастапқы материал мен жалғасатын тапсырманы қолдайды; сонымен бірге жасалған ой қорыту мен құрал тарихы да қолжетімді контексті жұмсайды.
Кейінгі оқыту математика, бағдарламалау, логикалық ой қорыту, жалпы агент тапсырмалары, агенттік кодтау және іздеу бойынша ой қорытуы бар әрі ой қорытусыз жауаптарды қамтиды. Сала мамандары соңғы модельге біріктірілетін деректерді береді, содан кейін аралас нығайтпалы оқыту жүргізіледі. Кәдімгі сұрақ үшін тікелей жауап орынды болуы мүмкін; күрделі мәселе үшін ой қорыту үдерісі соңғы нәтижені ұсынар алдында шешім әзірлей алады. Қажетті жауапты немесе материалды аралық ой қорытудан тәуелсіз анықтаңыз.
Нұсқадағы елеулі өзгеріс — құралдармен бірге ой қорыту. Жаңартылған чат пішімі талдау мен әрекетті өзара қатысы жоқ кезеңдер деп қарастырудың орнына, құрал шақырылатын тапсырма барысында ой қорытуды жалғастыруға мүмкіндік береді. Модель таңдаған операцияны қолданба орындайды және оның нәтижесін келесі қадам үшін қайтарады. Өндірушінің құрал контексті ережесі тек құралға қатысты хабарлар қосылып жатқанда бұрынғы ой қорытуды сақтайды; жаңа пайдаланушы хабары келгенде, құрал шақырулары мен нәтижелерін сақтай отырып, сол ой қорытуды алып тастайды. Диалог рөлдерін дұрыс ажырату бұл жұмыс тәртібі үшін маңызды.
Кодтау үшін бастапқы код үзіндісін немесе қатысты файлдарды, байқалған мәселені, күтілетін нәтижені және өзгеріс сақтауға тиіс шарттарды беріңіз. Тапсырма мысалы: «Себепті табу үшін берілген код пен құрал нәтижелерін қолдан, ең шағын түзетуді ұсын және оны растайтын тексеру нәтижесімен бірге соңғы патчты қайтар». Іздеу тапсырмасы үшін сұрақты, қажетті дәлелдерді және ненің аяқталған жауап болып саналатынын сипаттаңыз. Іздеу мен орындау құралдарын мәтіннің өзі емес, оны қоршаған қолданба береді.
Өндіруші жергілікті қолдану үшін temperature 1.0 және top-p 0.95 мәндерін ұсынады. V3.2 құрал шақырудың жаңартылған жазылу пішімін және арнайы хабар кодтағышын енгізеді. Оның developer рөлі өндірушінің іздеу агенті үлгісіне арналған, ал ресми API бұл рөлді қабылдамайды. Анықтамалық парсер дұрыс пішімделген шығысты күтеді және қате пішімделген нәтижелерді түзетпейді; қолданба жасалған өрістерді немесе құрал аргументтерін пайдаланғанда, соларға сай әрекет жасамас бұрын олардың құрылымын тексеруі керек.
Техникалық есепте ұзақ ой қорыту траекториялары мен артық өзін-өзі тексеру практикалық шектеулер ретінде көрсетілген. Бастапқы материалдың өзі сыйғанның өзінде агент тапсырмасы 128K шегіне жетуі мүмкін, өйткені құрал шығыстары мен қайталанатын ой қорыту жиналады. Қатысты бақылау нәтижелерінің ықшам жазбасын сақтап, соңғы материалды анық көрсетіңіз. Білімнің дәлдігі маңызды жұмыс үшін модельдің оқыту кезіндегі білімі әр фактіні анықтайды деп күтпей, беделді материалды тіркеңіз немесе тиісті іздеу құралын беріңіз.
DeepSeek V3.2 Speciale — көп есептеу ресурсын пайдаланатын, терең ой қорытуға арналған бөлек нұсқа; модель карточкасында оның құрал шақыруды қолдамайтыны көрсетілген. Оның мүмкіндіктерін стандартты V3.2 құрал профилі ретінде қолдануға болмайды. Сол сияқты кейінгі V4 буыны мен оған дейінгі эксперименттік нұсқаның атаулары және конфигурация таңдаулары бөлек. Модель мен промпт пішімі маңызды тапсырмаларды салыстырғанда атаулы V3.2 нұсқасын сақтаңыз.
Дереккөзге негізделген практикалық талдау үшін материалдарды белгілеп, жорамалдар мен жетіспейтін ақпаратты бөлек сақтай отырып, қатысты үзінділермен расталған қорытынды сұраңыз. Агент үшін рұқсат етілген функцияларды, күтілетін соңғы нәтижені және аяқталу өлшемін көрсетіңіз. Бұл модельдің ой қорыту мен құрал қолдану үдерісін берілген дәлелдермен байланысқан, тексеруге болатын мәтіндік, кодтық немесе талдамалық материал төңірегінде дайындайды.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер deepseek/deepseek-v3.2 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.000572 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0016 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00028 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.000572 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0016 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00028 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "deepseek/deepseek-v3.2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-v3.2', '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-v3.2', '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 немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.2
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Repair an overwritten grouped total\n\nReview this Python fragment: totals = {}\nfor row in rows:\n totals[row['team']] = row['hours']\n For rows with teams A, B, A and hours 2, 3, 4, the last A overwrites the first. Return a minimal accumulation fix, explain the state changes and propose assertions for repeated teams and empty input.Corrected grouping code, a short state trace and two assertions with concrete inputs.Repeated teams accumulate all hours while an empty list returns an empty mapping.