모델

DeepSeek: DeepSeek V3.2

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DeepSeek: DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2는 텍스트 추론을 도구 사용 및 긴 컨텍스트 분석과 결합합니다. 희소 어텐션 아키텍처와 업데이트된 대화 형식은 코딩, 검색, 여러 단계의 에이전트 작업을 지원하며, 128K 컨텍스트와 별도의 사고 및 직접 응답 워크플로를 제공합니다.

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

DeepSeek V3.2는 효율적인 긴 컨텍스트 처리를 강조하는 DeepSeek의 추론 및 에이전트 작업용 텍스트 모델입니다. 제작사는 주요 변경 사항을 DeepSeek Sparse Attention, 확장된 강화학습 프레임워크, 에이전트 작업 학습 파이프라인을 중심으로 정리합니다. 작성된 질문과 맥락을 받아 답변, 코드 또는 도구 호출 내용을 포함한 텍스트를 생성합니다. 이전 V3.2 Exp 릴리스 및 별도의 Speciale 추론 변형과 구분됩니다.

DeepSeek Sparse Attention은 잠재 어텐션 아키텍처에 인덱서와 세밀한 토큰 선택 기능을 추가합니다. 긴 시퀀스에서는 인덱서가 주 어텐션 계산에 사용할 이전 토큰 정보를 선택합니다. 보고서는 이를 V3.1 Terminus 대비 아키텍처 변경 사항으로 설명하며, V3.2 Exp와 같은 아키텍처를 사용한다고 명시합니다. 공개된 컨텍스트는 128K토큰으로, 상당한 분량의 출처 자료와 이어지는 작업을 지원합니다. 다만 생성된 추론과 도구 기록도 사용 가능한 컨텍스트를 차지합니다.

사후 학습은 수학, 프로그래밍, 논리적 추론, 일반 에이전트 작업, 에이전트 기반 코딩과 검색 전반에서 사고 및 비사고 응답을 모두 다룹니다. 분야별 전문가가 제공하는 데이터를 최종 모델에 통합한 뒤 혼합 강화학습을 진행합니다. 일반적인 질문에는 직접적인 답변이 적합할 수 있고, 어려운 문제에는 사고 워크플로가 최종 결과를 제시하기 전에 해결책을 발전시킬 수 있습니다. 필요한 답변이나 결과물을 중간 추론과 별개로 지정하세요.

이 에디션의 중요한 변경 사항은 도구를 사용하면서 사고하는 기능입니다. 업데이트된 채팅 형식은 분석과 행동을 서로 무관한 단계로 취급하는 대신 도구 호출 작업 전반에 걸쳐 추론을 이어갈 수 있도록 합니다. 모델이 선택한 작업은 애플리케이션이 실행하고, 그 결과를 다음 단계에 반환합니다. 제작사의 도구 컨텍스트 규칙은 도구 관련 메시지만 추가되는 동안 이전 추론을 유지합니다. 새 사용자 메시지가 도착하면 도구 호출과 결과는 보존하면서 해당 추론을 삭제합니다. 이 동작에는 대화 역할을 올바르게 구분하는 것이 중요합니다.

코딩 작업에는 원문 코드 조각이나 관련 파일, 관측된 문제, 기대하는 결과, 변경 후에도 유지해야 하는 조건을 제공하세요. 예를 들어 다음과 같이 지시할 수 있습니다. “제공된 코드와 도구 결과를 사용해 원인을 찾고, 가장 작은 수정안을 제안한 뒤, 이를 뒷받침하는 검증 결과와 함께 최종 패치를 반환하세요.” 검색 작업에는 질문, 필요한 근거, 답변이 완료되었다고 판단할 기준을 설명하세요. 검색 및 실행 도구는 텍스트 자체가 아니라 이를 사용하는 애플리케이션이 제공합니다.

제작사는 로컬 사용 시 temperature 1.0과 top-p 0.95를 권장합니다. V3.2는 수정된 도구 호출 표현 방식과 전용 메시지 인코더를 도입합니다. developer 역할은 제작사의 검색 에이전트 템플릿 전용이며, 공식 API는 해당 역할을 허용하지 않습니다. 참조 파서는 올바른 형식의 출력을 전제로 하며 잘못된 형식의 결과를 복구하지 않습니다. 애플리케이션이 생성된 필드나 도구 인수를 사용할 때는 이를 바탕으로 작업하기 전에 구조를 확인해야 합니다.

기술 보고서는 긴 추론 과정과 중복된 자체 검증을 실용적인 한계로 지적합니다. 원래 출처 자료가 컨텍스트 안에 들어가더라도 도구 출력과 반복된 추론이 쌓이면 에이전트 작업이 128K 경계에 도달할 수 있습니다. 관련 관측 내용을 간결하게 기록하고 최종 결과물을 명확히 지정하세요. 지식의 정확성이 중요한 작업에는 학습된 지식만으로 모든 사실을 결정하도록 기대하기보다 권위 있는 자료를 첨부하거나 적합한 검색 도구를 제공하세요.

DeepSeek V3.2 Speciale는 많은 연산을 사용하는 별도의 심층 추론 변형이며, 모델 카드에 따르면 도구 호출을 지원하지 않습니다. 이 변형의 기능을 표준 V3.2 도구 프로필의 기능으로 사용해서는 안 됩니다. 마찬가지로 이후 V4 세대와 실험적 선행 모델도 별개의 식별자와 설정 선택지를 갖습니다. 모델과 프롬프트 형식이 중요한 작업을 비교할 때는 지정된 V3.2 에디션을 유지하세요.

실제 출처 기반 분석에서는 자료에 표지를 붙이고, 가정과 누락된 정보를 구분하면서 관련 구절로 뒷받침되는 결론을 요청하세요. 에이전트에는 허용된 함수, 기대하는 최종 결과, 완료 기준을 명시하세요. 이렇게 하면 모델의 추론 및 도구 워크플로를 제공된 근거에 연결된, 검토 가능한 텍스트, 코드 또는 분석 결과물에 맞춰 준비할 수 있습니다.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Repair an overwritten grouped total

Review this Python fragment: totals = {}
for row in rows:
    totals[row['team']] = row['hours']
 For rows with teams A, B, A and hours 2, 3, 4, the last A overwrites the first. Return a minimal accumulation fix, explain the state changes and propose assertions for repeated teams and empty input.

예상 결과

Corrected grouping code, a short state trace and two assertions with concrete inputs.

결과 확인

Repeated teams accumulate all hours while an empty list returns an empty mapping.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek/deepseek-v3.2

deepseek/deepseek-v3.2

DeepSeek /deepseek/deepseek-v3.2

시작하기

DeepSeek V3.2는 텍스트 추론을 도구 사용 및 긴 컨텍스트 분석과 결합합니다. 희소 어텐션 아키텍처와 업데이트된 대화 형식은 코딩, 검색, 여러 단계의 에이전트 작업을 지원하며, 128K 컨텍스트와 별도의 사고 및 직접 응답 워크플로를 제공합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
deepseek/deepseek-v3.2
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
예시: system, user, assistant, tool, function
조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다.
모델에 따라 다름
기본값—
필드messages[].content유형string|content_part[]|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_calls유형tool_call[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요
기본값—
필드messages[].name유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].reasoning_content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요
기본값—
필드messages[].reasoning_details유형object|array요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_completion_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드stream_options.include_usage유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop유형string|string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형function_tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].type유형string요건선택 사항값과 한도
function
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].function.name유형string요건필수값과 한도
적용 조건: 함수 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].function.description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].function.parameters유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드response_format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning_effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도
호환성 필드
기본값—
필드functions유형function[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드function_call유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드modalities유형string[]요건선택 사항값과 한도
text
기본값—
필드provider유형object요건선택 사항값과 한도
조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다
기본값—
필드cache_control.ttl유형string요건선택 사항값과 한도
조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수control_scope명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

수명 주기: synchronous_or_streamed

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.000572 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0016 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00028 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.000572 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0016 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00028 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-v3.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='deepseek/deepseek-v3.2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='deepseek/deepseek-v3.2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.2

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

deepseek/deepseek-v3.2

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages deepseek/deepseek-v3.2

deepseek/deepseek-v3.2

DeepSeek /deepseek/deepseek-v3.2

시작하기

DeepSeek V3.2는 텍스트 추론을 도구 사용 및 긴 컨텍스트 분석과 결합합니다. 희소 어텐션 아키텍처와 업데이트된 대화 형식은 코딩, 검색, 여러 단계의 에이전트 작업을 지원하며, 128K 컨텍스트와 별도의 사고 및 직접 응답 워크플로를 제공합니다.

허용 입력
텍스트
결과
json · sse

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
입력
text
출력
json, sse
출력 형식
JSON 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
deepseek/deepseek-v3.2
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.000572 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0016 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00028 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.000572 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0016 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00028 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "deepseek/deepseek-v3.2",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek/deepseek-v3.2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek/deepseek-v3.2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.2

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

deepseek/deepseek-v3.2

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · deepseek/deepseek-v3.2: text → text

POST /v1/messages · deepseek/deepseek-v3.2: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · deepseek/deepseek-v3.2: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · deepseek/deepseek-v3.2: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · deepseek/deepseek-v3.2: messages.min_items: 1

자세히 보기

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회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

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