{
  "aboutHtml": "<p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p>",
  "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": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "9674a353887d8fc3eca39a11cd4f8de745a0ccff5d3170226e50b9dd521c3a3f",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "kk",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">DS</span><h2 id=\"sheet-title\">DeepSeek: DeepSeek V3.2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>DeepSeek /</span><code>deepseek-v3.2-thinking</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID көшіру</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Модель карточкасының бөлімдері\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Бастау</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Кіріс деректері мен әдістер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифтер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Мысалдар</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Нәтижелер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Балама атаулар</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API әдістері\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.2-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\">Бастау</h3><p class=\"mdesc-full\">DeepSeek 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.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін</dd></div><div><dt>Нәтижелер</dt><dd>Мәтін</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Модель туралы</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI чаты</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>json немесе SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th><th>Талап</th><th>Мәндер мен шектеулер</th><th>Әдепкі</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>deepseek-v3.2-thinking</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>message[]</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Элементтердің ең аз саны: 1</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div class=\"note-s\">Модельге байланысты</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Мына жағдайда қолданылады: Мәтіндік әңгіме</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Кіріс материалдарының үйлесімдері</summary><p class=\"note-s\"><b>Мәтін</b> · UTF8 мәтіні</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Параметр талаптары</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>Мәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>Әдістің балама атаулары: <code>/chat/completions</code></p><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.</p><p class=\"note-s\">Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.</p><p class=\"note-s\">Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.</p><dl data-price-conditions><dt>Жылдам режим</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">Жылдам режим таңдалғанда</span></dd><dt>Икемді режим</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">flex режимі таңдалғанда</span></dd><dt>Ой қорытудың ең жоғары деңгейі</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot мөлшерлемелері</h4><h4>Баптаулар бойынша бағалар</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Баптау</th><th>Мөлшерлемелер кестесі</th><th>Төлем</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Баптау\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Баптау</span>Токендердің базалық тарифтері</th><td data-cell-label=\"Мөлшерлемелер кестесі\"><span class=\"card-cell-label\">Мөлшерлемелер кестесі</span>Негізгі мөлшерлеме</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · Кіріс токендері</span> <b>$0.00058</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>$0.00086</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI чаты</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1217-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1217-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1217-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1217-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1217-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1217-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-v3.2-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-1217-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1217-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-v3.2-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\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI чаты</h4><p class=\"note-s\">json немесе SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Барлық дайын нәтижені сақтау</h5><p class=\"note-s\">Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">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.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Жауап өрістері</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Қателер және келесі қадамдар</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Жауап</th><th>Шарт</th><th>Келесі қадам</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Балама атаулар</h3><h4>Модельдердің балама атаулары</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=deepseek-v3.2-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.2-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.2-thinking</code></a></span></p><h4>Әдіс жолдарының балама атаулары</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>Шақыруға арналған байланысты ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=deepseek-v3.2-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.2-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.2-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek-v3.2-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek-v3.2-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.2-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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "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": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8 мәтіні"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "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.",
              "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 немесе SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "deepseek-v3.2-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": "Мәтіндік әңгіме"
              },
              {
                "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": [
            "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."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Мәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.",
            "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы",
            "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": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00058000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
                "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": "0.00086000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
                "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-v3.2-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-v3.2-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": 0.58,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI чаты",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0.86,
        "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": "0.00058000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
                "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": "0.00086000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
                "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-v3.2-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00058000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
            "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": "0.00086000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
            "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_id": "deepseek-v3.2-thinking",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "cc4ca88594a34c8069963f9bf625f9e6e0da93cc2cef6c0173c1e1c49ebef9dd",
    "input_html_sha256": "176ce9e97449bf7ff98778d5ccf4c358bff2d9acc405101793de3a4a85324254",
    "private_audit_sha256": "419503381dd27c971a969a0099c365def603202972eedb640f9024b164924eed",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/deepseek-v3-2-thinking/",
    "description": "DeepSeek 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.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/deepseek-v3-2-thinking/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V3.2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/deepseek-v3-2-thinking/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "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.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "DeepSeek",
    "capabilities": {
      "context_length": 163840,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00058000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
            "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": "0.00086000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
            "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"
          }
        ],
        "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "deepseek-v3.2-thinking",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "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": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8 мәтіні"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "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.",
              "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 немесе SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "deepseek-v3.2-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": "Мәтіндік әңгіме"
              },
              {
                "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": [
            "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."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Мәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.",
            "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы",
            "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": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00058000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
                "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": "0.00086000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
                "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-v3.2-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-v3.2-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": 0.58,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI чаты",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0.86,
        "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": "0.00058000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
                "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": "0.00086000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
                "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-v3.2-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00058000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
            "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": "0.00086000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
            "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-v3.2-thinking",
        "request_model_id": "deepseek-v3.2-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "DeepSeek: DeepSeek V3.2",
    "price": {
      "in": 0.58,
      "in_label": null,
      "out": 0.86,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.58,
      "sort_out": 0.86,
      "varies": false
    },
    "short": "DeepSeek 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."
  },
  "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": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "DeepSeek 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.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "1c37606481ac92f823f57198e2bf54becc20766e140b2b40d96d4c3bbbb5cfb3",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "7207f6ee7a9506fd87aa33a6784583a7f60bb58327a4fbcf0e2c6ea3de8cd44a"
}