DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp
DeepSeek V3.2 Exp er utgaven med sparsom attention bygget på V3.1 Terminus. Den behandler tekst for resonnering, koding og agentoppgaver mens den utforsker mer effektiv attention for lang kontekst, med en produsentkontekst på 128K og en egen identitet atskilt fra den endelige V3.2-utgaven.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsdeepseek/deepseek-v3.2-exp - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesdeepseek/deepseek-v3.2-exp
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
DeepSeek V3.2 Exp er DeepSeeks eksperimentelle tekstmodellutgave, bygget på V3.1 Terminus. Den definerende endringen er DeepSeek Sparse Attention, innført for å undersøke mer effektiv trening og inferens for lange tekstsekvenser. Oppgaven er fortsatt tekstbasert: skriftlige instrukser og kontekst gir et tekstsvar, kode eller agentrelaterte utdata. Dette er forskningsutgaven med sparsom oppmerksomhet, adskilt fra den endelige V3.2-modellen og dens senere format for tenking med verktøy.
DSA bruker en lettvektsindekserer og finmasket tokenutvelgelse, slik at hovedberegningen av oppmerksomhet fokuserer på utvalgt informasjon fra tidligere tokener. DeepSeek samordnet bevisst den eksperimentelle treningskonfigurasjonen med V3.1 Terminus for å isolere arkitekturendringen. V3.2-rapporten bekrefter at endelig V3.2 og V3.2 Exp deler denne arkitekturen, og beskriver videre trening fra Terminus-grunnlaget med 128K-kontekst. Den publiserte eksperimentelle profilen bruker denne innstillingen for lang kontekst på 128K.
Produsentens eksperimentelle modellkort beholder resonnering og agentarbeid i omfanget, samtidig som den foregående modellens oppgaveprofil bevares. Kildebelegget dekker resonnering uten verktøy og agentbasert verktøybruk som separate arbeidsflyter. Forbered et klart spørsmål, relevant kildekontekst og ønsket sluttform. Hvis oppgaven bruker et verktøy, gir applikasjonen definisjonen og returnerer resultatet; modellens foreslåtte handling er ikke det samme som en operasjon som allerede er utført.
Det endelige V3.2-kortet innfører et revidert format for verktøykall og beskriver eksplisitt tenking med verktøy. Disse oppdateringene tilhører den endelige utgivelsen og må ikke behandles som hele samhandlingskontrakten for den eksperimentelle utgaven. For V3.2 Exp beholder du utgavens egen meldingsformatering og den arvede Terminus-oppgavekonteksten, i stedet for å anta at et lignende navn gjør alle senere kontroller eller roller utskiftbare.
For en sammenligning av lange dokumenter merker du hver kilde og identifiserer delene som er relevante for spørsmålet. En illustrativ beskrivelse er: «Sammenlign disse kravene med den foreslåtte implementasjonen, identifiser hvert avvik og siter avsnittet som dokumenterer det. Avslutt med en prioritert rettelsesliste.» For kode gir du den feilende oppførselen, det relevante utdraget og forventet resultat, og ber deretter om en avgrenset endring med en klar forklaring. Kildenes oppsett og regelen for ferdigstillelse hjelper med å styre en langkontekstoppgave mot en brukbar leveranse.
Produsentens referanseimplementasjon inkluderer indeksereren for sparsom oppmerksomhet, og modellkortet dokumenterer en viktig implementasjonsrettelse: indeksererens RoPE bruker et ikke-flettet oppsett, mens modulen for latent oppmerksomhet forventer et flettet oppsett. Dette er en detalj i produsentens referanse som er relevant for trofast modellkjøring, ikke en annen brukerprompt eller en ny funksjon. Det betyr også at et modellnavn alene ikke beskriver hvordan alle implementasjoner håndterer den eksperimentelle arkitekturen.
En videreført agentoppgave må budsjettere kildetekst, samtale, generert resonnering og verktøyobservasjoner sammen. Hold nyttige observasjoner organisert, og be om at sluttresultatet skiller mellom kildebelegg, antakelser og foreslåtte handlinger. For et kildeavhengig faktaresultat gir du det autoritative materialet eller et egnet verktøy i stedet for å støtte deg på bred treningskunnskap. Utdataene er fortsatt tekst, kode eller en analytisk post som kan kontrolleres mot oppgaven og inndataene.
Praktisk oppgave
Praktisk oppgave
Teknisk eksempel på engelsk
Compare requirements with a release note
Compare requirement R1: exports must include archived records; R2: date filters use UTC; R3: empty exports still include headers. Implementation note: archived rows are excluded, filters use UTC, and empty exports return an empty file. List mismatches with source labels and propose a correction order without assuming any implementation details beyond these notes.Forventet resultat
A requirement-by-requirement comparison and a prioritized list of the two documented mismatches.Kontroller resultatet
Check that R2 is marked aligned and that each proposed correction points to R1 or R3.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek/deepseek-v3.2-exp
deepseek/deepseek-v3.2-expStart
DeepSeek V3.2 Exp er utgaven med sparsom attention bygget på V3.1 Terminus. Den behandler tekst for resonnering, koding og agentoppgaver mens den utforsker mer effektiv attention for lang kontekst, med en produsentkontekst på 128K og en egen identitet atskilt fra den endelige V3.2-utgaven.
- Godkjente inndata
- Tekst
- Resultater
- Tekst
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Inndatatyper
text- Utdatatyper
text- Utdataformat
- json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek/deepseek-v3.2-exp | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt. Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_call_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— |
Feltmessages[].name | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_content | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_completion_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Feltstream_options.include_usage | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstop | Typestring|string[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools | Typefunction_tool[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].type | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].function.name | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— |
Felttools[].function.description | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttools[].function.parameters | TypeJSON_schema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltresponse_format | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning_effort | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
Feltfunctions | Typefunction[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltfunction_call | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmodalities | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— |
Feltcache_control.ttl | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametermessages | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
Parameterfile_material | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
Parameteroptional_controls | Avtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy |
Parameteroutput_modalities | Avtaletext |
Parameterhosted_operations | Avtalefalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Send eksakt modell-ID sammen med messages.
Kontekstlengde er ikke en outputgrense.
En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Standardpris Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Standardpris Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.000572 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00086 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.000572 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00086 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-v3.2-exp", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='deepseek/deepseek-v3.2-exp',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='deepseek/deepseek-v3.2-exp',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Motta og lagre resultater
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.
Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.2-exp
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages deepseek/deepseek-v3.2-exp
deepseek/deepseek-v3.2-expStart
DeepSeek V3.2 Exp er utgaven med sparsom attention bygget på V3.1 Terminus. Den behandler tekst for resonnering, koding og agentoppgaver mens den utforsker mer effektiv attention for lang kontekst, med en produsentkontekst på 128K og en egen identitet atskilt fra den endelige V3.2-utgaven.
- Godkjente inndata
- Tekst
- Resultater
- json · sse
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Inndatatyper
text- Utdatatyper
json,sse- Utdataformat
- JSON eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek/deepseek-v3.2-exp | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Kombinasjoner av inngående materialer
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content-streng
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalestream |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametertext_file_material | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Standardpris Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Standardpris Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.000572 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00086 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.000572 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.00086 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "deepseek/deepseek-v3.2-exp",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek/deepseek-v3.2-exp', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek/deepseek-v3.2-exp', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Motta og lagre resultater
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.
Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Feil og neste trinn
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.2-exp
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/chat/completions·deepseek/deepseek-v3.2-exp:text→textPOST /v1/messages·deepseek/deepseek-v3.2-exp:text→json,sse- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/chat/completions·deepseek/deepseek-v3.2-exp:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·deepseek/deepseek-v3.2-exp:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grenser gjelder?
POST /v1/chat/completions·deepseek/deepseek-v3.2-exp:messages.min_items:1