DeepSeek V3.1 Terminus yra DeepSeek V3.1 tekstinio modelio profilio atnaujinimas. Jis išlaiko pradines galimybes ir sprendžia nepageidaujamo kinų bei anglų kalbų maišymo, retkarčiais pasitaikančių neįprastų simbolių ir programavimo bei paieškos agentų veikimo problemas. Įvestis yra rašytinė užduotis ir šaltinio kontekstas; išvestis – tekstas, kuris gali apimti paaiškinimą, siūlomą kodą arba su agentais susijusį turinį. Įvardytas Terminus leidimas lieka atskirtas nuo pradinio V3.1 ir vėlesnių retojo dėmesio leidimų.
Paveldėtas V3.1 profilis yra hibridinis: vienas modelis per savo pokalbio šabloną gali atsakyti su samprotavimu arba be jo. Paskelbtoje V3.1 modelio lentelėje nurodytas bendras 671 milijardo parametrų skaičius, 37 milijardai aktyvių parametrų ir 128K kontekstas. Terminus apraše nurodoma tokia pati modelio struktūra kaip V3; pokalbio šablonui pateikiama nuoroda į V3.1, išskyrus patikslintą paieškos agento darbo procesą. Šios nuorodos susieja atnaujinimą su pagrindine šeima, išsaugodamos jo paties pakeitimus.
Tiesioginiam programavimo asistentui paveldėtas šablonas palaiko standartinius įrankių kvietimus režimu be samprotavimo, naudojant įvardytas funkcijas ir JSON argumentus pagal pateiktas įrankių apibrėžtis. Modelis pasiūlo operaciją, programa ją įvykdo ir grąžina stebėjimą. Paieška samprotavimo režimu naudoja specializuotą paieškos agento formatą. Terminus atnaujina tą paieškos šabloną ir įrankių rinkinį, todėl paieškos eiga turėtų naudoti Terminus pavyzdį, o ne nesusijusį kito leidimo šabloną.
Kalbos nuoseklumas yra praktinis šio leidimo skirtumas. Kinų arba anglų kalbos dokumento užduočiai nurodykite atsakymo kalbą, terminus, kurių pradinę rašybą būtina išlaikyti, ir naudotinas šaltinio ištraukas. Pavyzdinė užduotis: „Paaiškinimą parašykite anglų kalba, išsaugokite pateiktus kintamųjų pavadinimus ir neverskite API laukų pavadinimų. Kiekvieną išvadą pagrįskite pateikta specifikacija.“ Atnaujinimas skirtas nepageidaujamam kalbos perjungimui mažinti, o jūsų užduotis vis tiek apibrėžia, kokia mišriakalbė medžiaga yra sąmoningai naudojama.
Modelis gali naudoti naudotojo pateiktą paieškos įrankį klausimams, kuriems reikia išorinės arba aktualios informacijos. Pateikite tyrimo klausimą, naudingų šaltinių kriterijus ir galutinį rezultatą. Programavimo užduotis turėtų apimti svarbų fragmentą, pastebėtą veikimą ir numatomą rezultatą. Įrankių grąžintus rezultatus išlaikykite susietus su juos sukūrusia operacija ir paprašykite galutiniame atsakyme įvardyti siūlomą pakeitimą arba išvadą pagrindžiančius įrodymus.
Gamintojas užfiksuoja konkrečiam modelio kontroliniam taškui būdingą tikslumo detalę: dėmesio išvesties projekcijos parametrai neatitinka V3.1 leidime naudojamo UE8M0 FP8 mastelio formato. Tai pavyzdinio įgyvendinimo aspektas, o ne užduoties kalbos, modalumo arba atsakymo formato pakeitimas. Tai priežastis išlaikyti Terminus kaip atskirą leidimą ir nelaikyti visų V3.1 kontrolinių taškų vienodais tikslumo profiliais.
Ilgesniam darbui šaltinių medžiagą, pokalbį ir sugeneruotą atsakymą suplanuokite taip, kad tilptų į šeimos 128K kontekstą. Sužymėkite dokumentų skyrius ir kodo fragmentus, kad rezultatas galėtų remtis tinkamais įrodymais. Kelių žingsnių užduotyje apibrėžkite leidžiamus veiksmus, reikiamą rezultatą ir užbaigimo kriterijų. Naudingas rezultatas yra nuoseklus tekstinis atsakymas, kodo pasiūlymas arba šaltiniais pagrįsta analizė, kurią galima peržiūrėti pagal įvestį ir tikrus įrankių stebėjimus.
", "aboutText": "DeepSeek V3.1 Terminus yra DeepSeek V3.1 tekstinio modelio profilio atnaujinimas. Jis išlaiko pradines galimybes ir sprendžia nepageidaujamo kinų bei anglų kalbų maišymo, retkarčiais pasitaikančių neįprastų simbolių ir programavimo bei paieškos agentų veikimo problemas. Įvestis yra rašytinė užduotis ir šaltinio kontekstas; išvestis – tekstas, kuris gali apimti paaiškinimą, siūlomą kodą arba su agentais susijusį turinį. Įvardytas Terminus leidimas lieka atskirtas nuo pradinio V3.1 ir vėlesnių retojo dėmesio leidimų.\n\nPaveldėtas V3.1 profilis yra hibridinis: vienas modelis per savo pokalbio šabloną gali atsakyti su samprotavimu arba be jo. Paskelbtoje V3.1 modelio lentelėje nurodytas bendras 671 milijardo parametrų skaičius, 37 milijardai aktyvių parametrų ir 128K kontekstas. Terminus apraše nurodoma tokia pati modelio struktūra kaip V3; pokalbio šablonui pateikiama nuoroda į V3.1, išskyrus patikslintą paieškos agento darbo procesą. Šios nuorodos susieja atnaujinimą su pagrindine šeima, išsaugodamos jo paties pakeitimus.\n\nTiesioginiam programavimo asistentui paveldėtas šablonas palaiko standartinius įrankių kvietimus režimu be samprotavimo, naudojant įvardytas funkcijas ir JSON argumentus pagal pateiktas įrankių apibrėžtis. Modelis pasiūlo operaciją, programa ją įvykdo ir grąžina stebėjimą. Paieška samprotavimo režimu naudoja specializuotą paieškos agento formatą. Terminus atnaujina tą paieškos šabloną ir įrankių rinkinį, todėl paieškos eiga turėtų naudoti Terminus pavyzdį, o ne nesusijusį kito leidimo šabloną.\n\nKalbos nuoseklumas yra praktinis šio leidimo skirtumas. Kinų arba anglų kalbos dokumento užduočiai nurodykite atsakymo kalbą, terminus, kurių pradinę rašybą būtina išlaikyti, ir naudotinas šaltinio ištraukas. Pavyzdinė užduotis: „Paaiškinimą parašykite anglų kalba, išsaugokite pateiktus kintamųjų pavadinimus ir neverskite API laukų pavadinimų. Kiekvieną išvadą pagrįskite pateikta specifikacija.“ Atnaujinimas skirtas nepageidaujamam kalbos perjungimui mažinti, o jūsų užduotis vis tiek apibrėžia, kokia mišriakalbė medžiaga yra sąmoningai naudojama.\n\nModelis gali naudoti naudotojo pateiktą paieškos įrankį klausimams, kuriems reikia išorinės arba aktualios informacijos. Pateikite tyrimo klausimą, naudingų šaltinių kriterijus ir galutinį rezultatą. Programavimo užduotis turėtų apimti svarbų fragmentą, pastebėtą veikimą ir numatomą rezultatą. Įrankių grąžintus rezultatus išlaikykite susietus su juos sukūrusia operacija ir paprašykite galutiniame atsakyme įvardyti siūlomą pakeitimą arba išvadą pagrindžiančius įrodymus.\n\nGamintojas užfiksuoja konkrečiam modelio kontroliniam taškui būdingą tikslumo detalę: dėmesio išvesties projekcijos parametrai neatitinka V3.1 leidime naudojamo UE8M0 FP8 mastelio formato. Tai pavyzdinio įgyvendinimo aspektas, o ne užduoties kalbos, modalumo arba atsakymo formato pakeitimas. Tai priežastis išlaikyti Terminus kaip atskirą leidimą ir nelaikyti visų V3.1 kontrolinių taškų vienodais tikslumo profiliais.\n\nIlgesniam darbui šaltinių medžiagą, pokalbį ir sugeneruotą atsakymą suplanuokite taip, kad tilptų į šeimos 128K kontekstą. Sužymėkite dokumentų skyrius ir kodo fragmentus, kad rezultatas galėtų remtis tinkamais įrodymais. Kelių žingsnių užduotyje apibrėžkite leidžiamus veiksmus, reikiamą rezultatą ir užbaigimo kriterijų. Naudingas rezultatas yra nuoseklus tekstinis atsakymas, kodo pasiūlymas arba šaltiniais pagrįsta analizė, kurią galima peržiūrėti pagal įvestį ir tikrus įrankių stebėjimus.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Explain a field rule in English\n\nWrite an English explanation of this validation rule for an integration guide: "retry_count must be a nonnegative integer; retry_after_ms may be omitted; when present, it must be a positive integer." Preserve the field names exactly. Add one valid and one invalid example as plain text, explaining the invalid field without translating identifiers.An English paragraph plus two labelled examples and a specific validation explanation.Check that retry_count accepts zero while retry_after_ms does not.deepseek/deepseek-v3.1-terminusDeepSeek V3.1 Terminus patobulina V3.1 tekstinio modelio kalbos nuoseklumą ir programavimo bei paieškos agentų veikimą. Jis išlaiko hibridinį samprotavimo bei tiesioginio atsakymo profilį su 128K kontekstu ir atnaujintu paieškos agento šablonu, atskirtu nuo vėlesnių V3.2 formatų.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V3.1 Terminus yra DeepSeek V3.1 tekstinio modelio profilio atnaujinimas. Jis išlaiko pradines galimybes ir sprendžia nepageidaujamo kinų bei anglų kalbų maišymo, retkarčiais pasitaikančių neįprastų simbolių ir programavimo bei paieškos agentų veikimo problemas. Įvestis yra rašytinė užduotis ir šaltinio kontekstas; išvestis – tekstas, kuris gali apimti paaiškinimą, siūlomą kodą arba su agentais susijusį turinį. Įvardytas Terminus leidimas lieka atskirtas nuo pradinio V3.1 ir vėlesnių retojo dėmesio leidimų.
Paveldėtas V3.1 profilis yra hibridinis: vienas modelis per savo pokalbio šabloną gali atsakyti su samprotavimu arba be jo. Paskelbtoje V3.1 modelio lentelėje nurodytas bendras 671 milijardo parametrų skaičius, 37 milijardai aktyvių parametrų ir 128K kontekstas. Terminus apraše nurodoma tokia pati modelio struktūra kaip V3; pokalbio šablonui pateikiama nuoroda į V3.1, išskyrus patikslintą paieškos agento darbo procesą. Šios nuorodos susieja atnaujinimą su pagrindine šeima, išsaugodamos jo paties pakeitimus.
Tiesioginiam programavimo asistentui paveldėtas šablonas palaiko standartinius įrankių kvietimus režimu be samprotavimo, naudojant įvardytas funkcijas ir JSON argumentus pagal pateiktas įrankių apibrėžtis. Modelis pasiūlo operaciją, programa ją įvykdo ir grąžina stebėjimą. Paieška samprotavimo režimu naudoja specializuotą paieškos agento formatą. Terminus atnaujina tą paieškos šabloną ir įrankių rinkinį, todėl paieškos eiga turėtų naudoti Terminus pavyzdį, o ne nesusijusį kito leidimo šabloną.
Kalbos nuoseklumas yra praktinis šio leidimo skirtumas. Kinų arba anglų kalbos dokumento užduočiai nurodykite atsakymo kalbą, terminus, kurių pradinę rašybą būtina išlaikyti, ir naudotinas šaltinio ištraukas. Pavyzdinė užduotis: „Paaiškinimą parašykite anglų kalba, išsaugokite pateiktus kintamųjų pavadinimus ir neverskite API laukų pavadinimų. Kiekvieną išvadą pagrįskite pateikta specifikacija.“ Atnaujinimas skirtas nepageidaujamam kalbos perjungimui mažinti, o jūsų užduotis vis tiek apibrėžia, kokia mišriakalbė medžiaga yra sąmoningai naudojama.
Modelis gali naudoti naudotojo pateiktą paieškos įrankį klausimams, kuriems reikia išorinės arba aktualios informacijos. Pateikite tyrimo klausimą, naudingų šaltinių kriterijus ir galutinį rezultatą. Programavimo užduotis turėtų apimti svarbų fragmentą, pastebėtą veikimą ir numatomą rezultatą. Įrankių grąžintus rezultatus išlaikykite susietus su juos sukūrusia operacija ir paprašykite galutiniame atsakyme įvardyti siūlomą pakeitimą arba išvadą pagrindžiančius įrodymus.
Gamintojas užfiksuoja konkrečiam modelio kontroliniam taškui būdingą tikslumo detalę: dėmesio išvesties projekcijos parametrai neatitinka V3.1 leidime naudojamo UE8M0 FP8 mastelio formato. Tai pavyzdinio įgyvendinimo aspektas, o ne užduoties kalbos, modalumo arba atsakymo formato pakeitimas. Tai priežastis išlaikyti Terminus kaip atskirą leidimą ir nelaikyti visų V3.1 kontrolinių taškų vienodais tikslumo profiliais.
Ilgesniam darbui šaltinių medžiagą, pokalbį ir sugeneruotą atsakymą suplanuokite taip, kad tilptų į šeimos 128K kontekstą. Sužymėkite dokumentų skyrius ir kodo fragmentus, kad rezultatas galėtų remtis tinkamais įrodymais. Kelių žingsnių užduotyje apibrėžkite leidžiamus veiksmus, reikiamą rezultatą ir užbaigimo kriterijų. Naudingas rezultatas yra nuoseklus tekstinis atsakymas, kodo pasiūlymas arba šaltiniais pagrįsta analizė, kurią galima peržiūrėti pagal įvestį ir tikrus įrankių stebėjimus.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek/deepseek-v3.1-terminus | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.001144 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00343 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-v3.1-terminus", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='deepseek/deepseek-v3.1-terminus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='deepseek/deepseek-v3.1-terminus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.1-terminus
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
deepseek/deepseek-v3.1-terminusDeepSeek V3.1 Terminus patobulina V3.1 tekstinio modelio kalbos nuoseklumą ir programavimo bei paieškos agentų veikimą. Jis išlaiko hibridinį samprotavimo bei tiesioginio atsakymo profilį su 128K kontekstu ir atnaujintu paieškos agento šablonu, atskirtu nuo vėlesnių V3.2 formatų.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V3.1 Terminus yra DeepSeek V3.1 tekstinio modelio profilio atnaujinimas. Jis išlaiko pradines galimybes ir sprendžia nepageidaujamo kinų bei anglų kalbų maišymo, retkarčiais pasitaikančių neįprastų simbolių ir programavimo bei paieškos agentų veikimo problemas. Įvestis yra rašytinė užduotis ir šaltinio kontekstas; išvestis – tekstas, kuris gali apimti paaiškinimą, siūlomą kodą arba su agentais susijusį turinį. Įvardytas Terminus leidimas lieka atskirtas nuo pradinio V3.1 ir vėlesnių retojo dėmesio leidimų.
Paveldėtas V3.1 profilis yra hibridinis: vienas modelis per savo pokalbio šabloną gali atsakyti su samprotavimu arba be jo. Paskelbtoje V3.1 modelio lentelėje nurodytas bendras 671 milijardo parametrų skaičius, 37 milijardai aktyvių parametrų ir 128K kontekstas. Terminus apraše nurodoma tokia pati modelio struktūra kaip V3; pokalbio šablonui pateikiama nuoroda į V3.1, išskyrus patikslintą paieškos agento darbo procesą. Šios nuorodos susieja atnaujinimą su pagrindine šeima, išsaugodamos jo paties pakeitimus.
Tiesioginiam programavimo asistentui paveldėtas šablonas palaiko standartinius įrankių kvietimus režimu be samprotavimo, naudojant įvardytas funkcijas ir JSON argumentus pagal pateiktas įrankių apibrėžtis. Modelis pasiūlo operaciją, programa ją įvykdo ir grąžina stebėjimą. Paieška samprotavimo režimu naudoja specializuotą paieškos agento formatą. Terminus atnaujina tą paieškos šabloną ir įrankių rinkinį, todėl paieškos eiga turėtų naudoti Terminus pavyzdį, o ne nesusijusį kito leidimo šabloną.
Kalbos nuoseklumas yra praktinis šio leidimo skirtumas. Kinų arba anglų kalbos dokumento užduočiai nurodykite atsakymo kalbą, terminus, kurių pradinę rašybą būtina išlaikyti, ir naudotinas šaltinio ištraukas. Pavyzdinė užduotis: „Paaiškinimą parašykite anglų kalba, išsaugokite pateiktus kintamųjų pavadinimus ir neverskite API laukų pavadinimų. Kiekvieną išvadą pagrįskite pateikta specifikacija.“ Atnaujinimas skirtas nepageidaujamam kalbos perjungimui mažinti, o jūsų užduotis vis tiek apibrėžia, kokia mišriakalbė medžiaga yra sąmoningai naudojama.
Modelis gali naudoti naudotojo pateiktą paieškos įrankį klausimams, kuriems reikia išorinės arba aktualios informacijos. Pateikite tyrimo klausimą, naudingų šaltinių kriterijus ir galutinį rezultatą. Programavimo užduotis turėtų apimti svarbų fragmentą, pastebėtą veikimą ir numatomą rezultatą. Įrankių grąžintus rezultatus išlaikykite susietus su juos sukūrusia operacija ir paprašykite galutiniame atsakyme įvardyti siūlomą pakeitimą arba išvadą pagrindžiančius įrodymus.
Gamintojas užfiksuoja konkrečiam modelio kontroliniam taškui būdingą tikslumo detalę: dėmesio išvesties projekcijos parametrai neatitinka V3.1 leidime naudojamo UE8M0 FP8 mastelio formato. Tai pavyzdinio įgyvendinimo aspektas, o ne užduoties kalbos, modalumo arba atsakymo formato pakeitimas. Tai priežastis išlaikyti Terminus kaip atskirą leidimą ir nelaikyti visų V3.1 kontrolinių taškų vienodais tikslumo profiliais.
Ilgesniam darbui šaltinių medžiagą, pokalbį ir sugeneruotą atsakymą suplanuokite taip, kad tilptų į šeimos 128K kontekstą. Sužymėkite dokumentų skyrius ir kodo fragmentus, kad rezultatas galėtų remtis tinkamais įrodymais. Kelių žingsnių užduotyje apibrėžkite leidžiamus veiksmus, reikiamą rezultatą ir užbaigimo kriterijų. Naudingas rezultatas yra nuoseklus tekstinis atsakymas, kodo pasiūlymas arba šaltiniais pagrįsta analizė, kurią galima peržiūrėti pagal įvestį ir tikrus įrankių stebėjimus.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek/deepseek-v3.1-terminus | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.001144 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00343 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "deepseek/deepseek-v3.1-terminus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek/deepseek-v3.1-terminus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek/deepseek-v3.1-terminus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.1-terminus
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Explain a field rule in English\n\nWrite an English explanation of this validation rule for an integration guide: "retry_count must be a nonnegative integer; retry_after_ms may be omitted; when present, it must be a positive integer." Preserve the field names exactly. Add one valid and one invalid example as plain text, explaining the invalid field without translating identifiers.An English paragraph plus two labelled examples and a specific validation explanation.Check that retry_count accepts zero while retry_after_ms does not.