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  "aboutHtml": "<p>DeepSeek V3.1은 DeepSeek의 하이브리드 텍스트 모델입니다. 같은 이름의 버전이 서로 다른 채팅 템플릿 설정을 통해 사고 응답과 비사고 응답을 지원합니다. 제작사는 이전 모델보다 개선된 도구 사용, 에이전트 작업, 추론 효율을 강조합니다. 글로 작성된 지시와 텍스트 컨텍스트를 입력받아 답변, 코드, 도구 호출 내용을 생성합니다. 원래 V3.1은 Terminus, V3.2, V4 제품군과 구분됩니다.</p><p>모델 카드에는 기반 버전과 후속 훈련 버전 모두 전체 파라미터 671B 개, 활성 파라미터 37B 개, 128K 컨텍스트가 명시되어 있습니다. V3.1은 원래 V3 기반 모델에 긴 문서 확장 훈련을 수행한 뒤 후속 훈련을 진행합니다. 전문가 혼합과 잠재 어텐션 구조는 V3 아키텍처를 따릅니다. 이러한 설계 정보는 긴 컨텍스트의 텍스트 프로필을 설명하지만 컨텍스트 수치를 별도의 최대 출력 사양으로 바꾸지는 않습니다.</p><p>비사고 모드는 직접 응답을 준비하고, 사고 모드는 답변 전에 추론 단계를 시작합니다. 제작사 템플릿은 직접 응답에 닫는 사고 마커를 사용하고, 현재 추론 턴에 여는 사고 마커를 사용합니다. 여러 턴 대화에서는 이전 추론 내용을 제거하지만 최종 답변과 닫는 마커는 컨텍스트에 남깁니다. 이는 원래 V3.1의 이력 규칙이며, 도구 관련 메시지 사이에서 추론을 보존하는 이후 V3.2 규칙과 구분됩니다.</p><p>표준 도구 호출은 비사고 모드에 문서화되어 있습니다. 애플리케이션이 함수 이름, 설명, 파라미터 스키마를 제공하면 모델은 제작사의 도구 호출 표현 형식으로 선택한 도구 이름과 JSON 인수를 반환합니다. 애플리케이션이 작업을 실행하고 결과를 돌려줍니다. 각 도구의 목적을 구체적으로 정하고 반환된 관찰을 해당 호출과 연결하여, 다음 모델 단계가 작업이 수행되었다는 가정이 아니라 근거를 갖도록 하세요.</p><p>사고 모드의 검색은 별도의 특화된 검색 에이전트 형식을 사용합니다. DeepSeek은 외부 정보나 최신 정보가 필요한 질문을 위해 사용자가 제공하는 검색 도구를 문서화하며, 여러 턴에 걸친 반복 호출과 관찰을 설명합니다. 따라서 검색은 주변 작업 흐름의 일부이며 텍스트 응답이 독립적으로 웹을 탐색했다는 뜻이 아닙니다. 검색 작업을 시작하기 전에 질문, 출처 기준, 필요한 최종 답변을 정의하세요.</p><p>코딩에서는 관련 코드 조각이나 파일, 관찰된 동작, 예상 동작, 유지할 제약 조건을 제공하세요. 예시 요청은 다음과 같습니다. “제공된 입력에서 이 오류가 발생하는 원인을 파악하고, 핵심 수정안을 제안하고, 변경이 처리하는 조건을 설명해 주세요.” 문서 작업에서는 원문 섹션에 식별자를 붙이고 명시적인 요구 사항과 비교하도록 요청하세요. 최종 답변이 원문으로 뒷받침되는 결론과 제안하는 다음 작업을 구분하도록 요구하세요.</p><p>제작사는 가중치와 활성값에 UE8M0 FP8 스케일 형식을 사용해 V3.1을 훈련합니다. 로컬 권장 사항에서는 올바르게 처리해야 하는 정밀도 민감 파라미터도 지정합니다. 이는 공개된 제작사 참조 구현의 특성이며, 모든 애플리케이션이 선택한 정밀도나 구현에 대한 주장이 아닙니다. 파생 모델, 양자화 변형, 이후 Terminus 체크포인트는 원래 V3.1 버전과 별개의 선택입니다.</p><p>긴 작업에서는 명확한 질문, 원문 식별자, 정의된 최종 산출물을 준비하세요. 대화, 원문 텍스트, 추론, 출력을 문서화된 컨텍스트 안에 배분하고 작업이 커질수록 관련 근거만 유지하세요. 에이전트에는 허용된 작업과 결과 완료 기준을 지정하세요. 유용한 산출물은 입력 및 애플리케이션이 실제로 반환한 관찰과 연결된, 검토 가능한 텍스트 답변, 코드 제안, 출처 기반 분석입니다.</p>",
  "aboutText": "DeepSeek V3.1은 DeepSeek의 하이브리드 텍스트 모델입니다. 같은 이름의 버전이 서로 다른 채팅 템플릿 설정을 통해 사고 응답과 비사고 응답을 지원합니다. 제작사는 이전 모델보다 개선된 도구 사용, 에이전트 작업, 추론 효율을 강조합니다. 글로 작성된 지시와 텍스트 컨텍스트를 입력받아 답변, 코드, 도구 호출 내용을 생성합니다. 원래 V3.1은 Terminus, V3.2, V4 제품군과 구분됩니다.\n\n모델 카드에는 기반 버전과 후속 훈련 버전 모두 전체 파라미터 671B 개, 활성 파라미터 37B 개, 128K 컨텍스트가 명시되어 있습니다. V3.1은 원래 V3 기반 모델에 긴 문서 확장 훈련을 수행한 뒤 후속 훈련을 진행합니다. 전문가 혼합과 잠재 어텐션 구조는 V3 아키텍처를 따릅니다. 이러한 설계 정보는 긴 컨텍스트의 텍스트 프로필을 설명하지만 컨텍스트 수치를 별도의 최대 출력 사양으로 바꾸지는 않습니다.\n\n비사고 모드는 직접 응답을 준비하고, 사고 모드는 답변 전에 추론 단계를 시작합니다. 제작사 템플릿은 직접 응답에 닫는 사고 마커를 사용하고, 현재 추론 턴에 여는 사고 마커를 사용합니다. 여러 턴 대화에서는 이전 추론 내용을 제거하지만 최종 답변과 닫는 마커는 컨텍스트에 남깁니다. 이는 원래 V3.1의 이력 규칙이며, 도구 관련 메시지 사이에서 추론을 보존하는 이후 V3.2 규칙과 구분됩니다.\n\n표준 도구 호출은 비사고 모드에 문서화되어 있습니다. 애플리케이션이 함수 이름, 설명, 파라미터 스키마를 제공하면 모델은 제작사의 도구 호출 표현 형식으로 선택한 도구 이름과 JSON 인수를 반환합니다. 애플리케이션이 작업을 실행하고 결과를 돌려줍니다. 각 도구의 목적을 구체적으로 정하고 반환된 관찰을 해당 호출과 연결하여, 다음 모델 단계가 작업이 수행되었다는 가정이 아니라 근거를 갖도록 하세요.\n\n사고 모드의 검색은 별도의 특화된 검색 에이전트 형식을 사용합니다. DeepSeek은 외부 정보나 최신 정보가 필요한 질문을 위해 사용자가 제공하는 검색 도구를 문서화하며, 여러 턴에 걸친 반복 호출과 관찰을 설명합니다. 따라서 검색은 주변 작업 흐름의 일부이며 텍스트 응답이 독립적으로 웹을 탐색했다는 뜻이 아닙니다. 검색 작업을 시작하기 전에 질문, 출처 기준, 필요한 최종 답변을 정의하세요.\n\n코딩에서는 관련 코드 조각이나 파일, 관찰된 동작, 예상 동작, 유지할 제약 조건을 제공하세요. 예시 요청은 다음과 같습니다. “제공된 입력에서 이 오류가 발생하는 원인을 파악하고, 핵심 수정안을 제안하고, 변경이 처리하는 조건을 설명해 주세요.” 문서 작업에서는 원문 섹션에 식별자를 붙이고 명시적인 요구 사항과 비교하도록 요청하세요. 최종 답변이 원문으로 뒷받침되는 결론과 제안하는 다음 작업을 구분하도록 요구하세요.\n\n제작사는 가중치와 활성값에 UE8M0 FP8 스케일 형식을 사용해 V3.1을 훈련합니다. 로컬 권장 사항에서는 올바르게 처리해야 하는 정밀도 민감 파라미터도 지정합니다. 이는 공개된 제작사 참조 구현의 특성이며, 모든 애플리케이션이 선택한 정밀도나 구현에 대한 주장이 아닙니다. 파생 모델, 양자화 변형, 이후 Terminus 체크포인트는 원래 V3.1 버전과 별개의 선택입니다.\n\n긴 작업에서는 명확한 질문, 원문 식별자, 정의된 최종 산출물을 준비하세요. 대화, 원문 텍스트, 추론, 출력을 문서화된 컨텍스트 안에 배분하고 작업이 커질수록 관련 근거만 유지하세요. 에이전트에는 허용된 작업과 결과 완료 기준을 지정하세요. 유용한 산출물은 입력 및 애플리케이션이 실제로 반환한 관찰과 연결된, 검토 가능한 텍스트 답변, 코드 제안, 출처 기반 분석입니다.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>DeepSeek V3.1은 DeepSeek의 하이브리드 텍스트 모델입니다. 같은 이름의 버전이 서로 다른 채팅 템플릿 설정을 통해 사고 응답과 비사고 응답을 지원합니다. 제작사는 이전 모델보다 개선된 도구 사용, 에이전트 작업, 추론 효율을 강조합니다. 글로 작성된 지시와 텍스트 컨텍스트를 입력받아 답변, 코드, 도구 호출 내용을 생성합니다. 원래 V3.1은 Terminus, V3.2, V4 제품군과 구분됩니다.</p><p>모델 카드에는 기반 버전과 후속 훈련 버전 모두 전체 파라미터 671B 개, 활성 파라미터 37B 개, 128K 컨텍스트가 명시되어 있습니다. V3.1은 원래 V3 기반 모델에 긴 문서 확장 훈련을 수행한 뒤 후속 훈련을 진행합니다. 전문가 혼합과 잠재 어텐션 구조는 V3 아키텍처를 따릅니다. 이러한 설계 정보는 긴 컨텍스트의 텍스트 프로필을 설명하지만 컨텍스트 수치를 별도의 최대 출력 사양으로 바꾸지는 않습니다.</p><p>비사고 모드는 직접 응답을 준비하고, 사고 모드는 답변 전에 추론 단계를 시작합니다. 제작사 템플릿은 직접 응답에 닫는 사고 마커를 사용하고, 현재 추론 턴에 여는 사고 마커를 사용합니다. 여러 턴 대화에서는 이전 추론 내용을 제거하지만 최종 답변과 닫는 마커는 컨텍스트에 남깁니다. 이는 원래 V3.1의 이력 규칙이며, 도구 관련 메시지 사이에서 추론을 보존하는 이후 V3.2 규칙과 구분됩니다.</p><p>표준 도구 호출은 비사고 모드에 문서화되어 있습니다. 애플리케이션이 함수 이름, 설명, 파라미터 스키마를 제공하면 모델은 제작사의 도구 호출 표현 형식으로 선택한 도구 이름과 JSON 인수를 반환합니다. 애플리케이션이 작업을 실행하고 결과를 돌려줍니다. 각 도구의 목적을 구체적으로 정하고 반환된 관찰을 해당 호출과 연결하여, 다음 모델 단계가 작업이 수행되었다는 가정이 아니라 근거를 갖도록 하세요.</p><p>사고 모드의 검색은 별도의 특화된 검색 에이전트 형식을 사용합니다. DeepSeek은 외부 정보나 최신 정보가 필요한 질문을 위해 사용자가 제공하는 검색 도구를 문서화하며, 여러 턴에 걸친 반복 호출과 관찰을 설명합니다. 따라서 검색은 주변 작업 흐름의 일부이며 텍스트 응답이 독립적으로 웹을 탐색했다는 뜻이 아닙니다. 검색 작업을 시작하기 전에 질문, 출처 기준, 필요한 최종 답변을 정의하세요.</p><p>코딩에서는 관련 코드 조각이나 파일, 관찰된 동작, 예상 동작, 유지할 제약 조건을 제공하세요. 예시 요청은 다음과 같습니다. “제공된 입력에서 이 오류가 발생하는 원인을 파악하고, 핵심 수정안을 제안하고, 변경이 처리하는 조건을 설명해 주세요.” 문서 작업에서는 원문 섹션에 식별자를 붙이고 명시적인 요구 사항과 비교하도록 요청하세요. 최종 답변이 원문으로 뒷받침되는 결론과 제안하는 다음 작업을 구분하도록 요구하세요.</p><p>제작사는 가중치와 활성값에 UE8M0 FP8 스케일 형식을 사용해 V3.1을 훈련합니다. 로컬 권장 사항에서는 올바르게 처리해야 하는 정밀도 민감 파라미터도 지정합니다. 이는 공개된 제작사 참조 구현의 특성이며, 모든 애플리케이션이 선택한 정밀도나 구현에 대한 주장이 아닙니다. 파생 모델, 양자화 변형, 이후 Terminus 체크포인트는 원래 V3.1 버전과 별개의 선택입니다.</p><p>긴 작업에서는 명확한 질문, 원문 식별자, 정의된 최종 산출물을 준비하세요. 대화, 원문 텍스트, 추론, 출력을 문서화된 컨텍스트 안에 배분하고 작업이 커질수록 관련 근거만 유지하세요. 에이전트에는 허용된 작업과 결과 완료 기준을 지정하세요. 유용한 산출물은 입력 및 애플리케이션이 실제로 반환한 관찰과 연결된, 검토 가능한 텍스트 답변, 코드 제안, 출처 기반 분석입니다.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>출력 형식</dt><dd>json 또는 SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>deepseek-v3.1-thinking</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" 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class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>입력 자료 조합</summary><p class=\"note-s\"><b>텍스트</b> · UTF8 텍스트</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>메서드 매개변수와 수명 주기</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>매개변수</th><th>명세</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>role/content 형식의 메시지 배열</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>메서드 별칭: <code>/chat/completions</code></p><p>수명 주기: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.</p><p class=\"note-s\">컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.</p><p class=\"note-s\">텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">요금</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.</p><dl data-price-conditions><dt>빠른 모드</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">빠른 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>Flex 모드</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">flex 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>최대 추론 수준</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot 요금</h4><h4>설정별 가격</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>설정</th><th>요금표</th><th>요금</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>토큰의 기본 단가</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>기본 요금</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰</span> <b>$0.000572</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0.0023</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1215-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1215-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1215-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1215-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=\"코드 복사\"><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 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@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-1215-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1215-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-v3.1-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\">결과 수신 및 저장</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">json 또는 SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>완료된 결과 모두 보관</h5><p class=\"note-s\">반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.</p><p class=\"note-s\">각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>응답 필드</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>오류와 다음 단계</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>응답</th><th>조건</th><th>다음 단계</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">별칭</h3><h4>모델 별칭</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=deepseek-v3.1-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.1-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.1-thinking</code></a></span></p><h4>메서드 경로 별칭</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>관련 호출용 ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=deepseek-v3.1-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.1-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.1-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.1-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": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음",
                "http_status": 400,
                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
                "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": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8 텍스트"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.",
              "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 또는 SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "deepseek-v3.1-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": "텍스트 대화"
              },
              {
                "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": [
            "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."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.",
            "file_material": "실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "role/content 형식의 메시지 배열",
            "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": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "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": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "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-v3.1-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-v3.1-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": 0.572,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 2.3,
        "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": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "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": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "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-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.000572000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
            "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": "0.0023000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
            "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"
          },
          {
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          {
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    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
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  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/deepseek-v3-1-thinking/",
    "description": "DeepSeek V3.1은 한 버전에서 사고 모드와 직접 응답 모드를 제공하는 하이브리드 텍스트 모델입니다. 128K 컨텍스트와 개선된 도구 사용 프로필로 코딩, 문서 분석, 애플리케이션이 제공하는 검색을 지원하며, 텍스트나 제안된 도구 호출을 결과로 반환합니다.",
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    "title": "DeepSeek: DeepSeek V3.1 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ko/deepseek-v3-1-thinking/"
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  "rawModel": {
    "about": "DeepSeek V3.1은 DeepSeek의 하이브리드 텍스트 모델입니다. 같은 이름의 버전이 서로 다른 채팅 템플릿 설정을 통해 사고 응답과 비사고 응답을 지원합니다. 제작사는 이전 모델보다 개선된 도구 사용, 에이전트 작업, 추론 효율을 강조합니다. 글로 작성된 지시와 텍스트 컨텍스트를 입력받아 답변, 코드, 도구 호출 내용을 생성합니다. 원래 V3.1은 Terminus, V3.2, V4 제품군과 구분됩니다.\n\n모델 카드에는 기반 버전과 후속 훈련 버전 모두 전체 파라미터 671B 개, 활성 파라미터 37B 개, 128K 컨텍스트가 명시되어 있습니다. V3.1은 원래 V3 기반 모델에 긴 문서 확장 훈련을 수행한 뒤 후속 훈련을 진행합니다. 전문가 혼합과 잠재 어텐션 구조는 V3 아키텍처를 따릅니다. 이러한 설계 정보는 긴 컨텍스트의 텍스트 프로필을 설명하지만 컨텍스트 수치를 별도의 최대 출력 사양으로 바꾸지는 않습니다.\n\n비사고 모드는 직접 응답을 준비하고, 사고 모드는 답변 전에 추론 단계를 시작합니다. 제작사 템플릿은 직접 응답에 닫는 사고 마커를 사용하고, 현재 추론 턴에 여는 사고 마커를 사용합니다. 여러 턴 대화에서는 이전 추론 내용을 제거하지만 최종 답변과 닫는 마커는 컨텍스트에 남깁니다. 이는 원래 V3.1의 이력 규칙이며, 도구 관련 메시지 사이에서 추론을 보존하는 이후 V3.2 규칙과 구분됩니다.\n\n표준 도구 호출은 비사고 모드에 문서화되어 있습니다. 애플리케이션이 함수 이름, 설명, 파라미터 스키마를 제공하면 모델은 제작사의 도구 호출 표현 형식으로 선택한 도구 이름과 JSON 인수를 반환합니다. 애플리케이션이 작업을 실행하고 결과를 돌려줍니다. 각 도구의 목적을 구체적으로 정하고 반환된 관찰을 해당 호출과 연결하여, 다음 모델 단계가 작업이 수행되었다는 가정이 아니라 근거를 갖도록 하세요.\n\n사고 모드의 검색은 별도의 특화된 검색 에이전트 형식을 사용합니다. DeepSeek은 외부 정보나 최신 정보가 필요한 질문을 위해 사용자가 제공하는 검색 도구를 문서화하며, 여러 턴에 걸친 반복 호출과 관찰을 설명합니다. 따라서 검색은 주변 작업 흐름의 일부이며 텍스트 응답이 독립적으로 웹을 탐색했다는 뜻이 아닙니다. 검색 작업을 시작하기 전에 질문, 출처 기준, 필요한 최종 답변을 정의하세요.\n\n코딩에서는 관련 코드 조각이나 파일, 관찰된 동작, 예상 동작, 유지할 제약 조건을 제공하세요. 예시 요청은 다음과 같습니다. “제공된 입력에서 이 오류가 발생하는 원인을 파악하고, 핵심 수정안을 제안하고, 변경이 처리하는 조건을 설명해 주세요.” 문서 작업에서는 원문 섹션에 식별자를 붙이고 명시적인 요구 사항과 비교하도록 요청하세요. 최종 답변이 원문으로 뒷받침되는 결론과 제안하는 다음 작업을 구분하도록 요구하세요.\n\n제작사는 가중치와 활성값에 UE8M0 FP8 스케일 형식을 사용해 V3.1을 훈련합니다. 로컬 권장 사항에서는 올바르게 처리해야 하는 정밀도 민감 파라미터도 지정합니다. 이는 공개된 제작사 참조 구현의 특성이며, 모든 애플리케이션이 선택한 정밀도나 구현에 대한 주장이 아닙니다. 파생 모델, 양자화 변형, 이후 Terminus 체크포인트는 원래 V3.1 버전과 별개의 선택입니다.\n\n긴 작업에서는 명확한 질문, 원문 식별자, 정의된 최종 산출물을 준비하세요. 대화, 원문 텍스트, 추론, 출력을 문서화된 컨텍스트 안에 배분하고 작업이 커질수록 관련 근거만 유지하세요. 에이전트에는 허용된 작업과 결과 완료 기준을 지정하세요. 유용한 산출물은 입력 및 애플리케이션이 실제로 반환한 관찰과 연결된, 검토 가능한 텍스트 답변, 코드 제안, 출처 기반 분석입니다.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "DeepSeek",
    "capabilities": {
      "context_length": 163840,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
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    "card_routes": [
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        "label": "Ultra",
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          }
        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
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    ],
    "kind": "text",
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          "data": {
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              {
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                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
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              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
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            "lifecycle": {
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              "job_read": null,
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              "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다."
            },
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            "outputs": {
              "all_results": "각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
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                {
                  "description": null,
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                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
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                "enum": null,
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              {
                "availability": "model_dependent",
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              },
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              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
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                "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": [
            "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."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.",
            "file_material": "실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "role/content 형식의 메시지 배열",
            "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": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "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": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "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-v3.1-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-v3.1-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": 0.572,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 2.3,
        "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": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "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": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "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-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.000572000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
            "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": "0.0023000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
            "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",
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      "out_label": null,
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    },
    "short": "DeepSeek V3.1은 한 버전에서 사고 모드와 직접 응답 모드를 제공하는 하이브리드 텍스트 모델입니다. 128K 컨텍스트와 개선된 도구 사용 프로필로 코딩, 문서 분석, 애플리케이션이 제공하는 검색을 지원하며, 텍스트나 제안된 도구 호출을 결과로 반환합니다."
  },
  "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."
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        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "DeepSeek V3.1은 한 버전에서 사고 모드와 직접 응답 모드를 제공하는 하이브리드 텍스트 모델입니다. 128K 컨텍스트와 개선된 도구 사용 프로필로 코딩, 문서 분석, 애플리케이션이 제공하는 검색을 지원하며, 텍스트나 제안된 도구 호출을 결과로 반환합니다.",
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