DeepSeek V3.1 Terminus — обновление текстового профиля V3.1 от DeepSeek. Оно сохраняет исходные возможности и направлено на устранение нежелательного смешения китайского и английского языков, появления отдельных аномальных символов и проблем в поведении агентов программирования и поиска. На вход подаются письменное задание и исходный контекст; на выходе — текст, который может включать объяснение, предлагаемый код или содержимое, связанное с агентской работой. Именованная версия Terminus остаётся отдельной от исходной V3.1 и более поздних выпусков с разреженным вниманием.
Унаследованный профиль V3.1 — гибридный: одна модель может отвечать с рассуждением или без него через свой шаблон диалога. В опубликованной таблице моделей V3.1 указаны общее число параметров — 671 миллиард, число активных параметров — 37 миллиардов и контекст 128K. В описании Terminus указана та же структура модели, что и у V3, а для шаблона диалога вне обновлённого процесса поискового агента дана ссылка на V3.1. Эти отсылки связывают обновление с базовым семейством, сохраняя его собственные изменения.
Для помощника по программированию унаследованный шаблон поддерживает стандартные вызовы инструментов в режиме без рассуждения, с именованными функциями и аргументами JSON на основе предоставленных определений инструментов. Модель предлагает операцию, приложение выполняет её и возвращает наблюдение. Поиск в режиме рассуждения следует специализированному формату поискового агента. Terminus обновляет этот поисковый шаблон и набор инструментов, поэтому в поисковом процессе следует опираться на справочные материалы Terminus, а не на посторонний шаблон из другого выпуска.
Языковая согласованность — практическое отличие этой версии. Для задачи с документом на китайском или английском языке укажите язык ответа, термины, которые должны сохранить исходное написание, и используемые фрагменты источников. Пример задания: «Напиши объяснение на английском, сохрани предоставленные имена переменных и не переводи названия полей API. Основывай каждый вывод на предоставленной спецификации». Обновление направлено на устранение нежелательного переключения языков, а ваше задание по-прежнему определяет, какое смешение языков намеренно.
Модель может использовать предоставленный пользователем поисковый инструмент для вопросов, требующих внешней или актуальной информации. Задайте исследовательский вопрос, критерии полезных источников и итоговый материал. Задача по программированию должна включать соответствующий фрагмент, наблюдаемое поведение и ожидаемый результат. Сохраняйте связь результатов инструментов с операциями, которые их дали, и попросите в итоговом ответе указать подтверждения предлагаемого изменения или заключения.
Производитель отмечает особенность числовой точности конкретной контрольной точки модели: параметры выходной проекции внимания не соответствуют формату коэффициентов масштабирования UE8M0 FP8, использованному в выпуске V3.1. Это особенность, которую нужно учитывать в эталонной реализации, а не изменение языка, модальности или формата ответа задачи. Это причина сохранять Terminus как самостоятельную версию и не считать все контрольные точки V3.1 идентичными по профилю точности.
Для более длительной работы распределяйте объём исходных материалов, диалога и сгенерированного ответа в пределах контекста семейства 128K. Обозначайте разделы документов и фрагменты кода, чтобы результат мог ссылаться на нужные подтверждения. В многошаговой задаче определите разрешённые действия, требуемый материал и критерий завершения. Полезный результат — последовательный текстовый ответ, предложение кода или анализ с опорой на источники, которые можно проверить по входным данным и фактическим наблюдениям инструментов.
", "aboutText": "DeepSeek V3.1 Terminus — обновление текстового профиля V3.1 от DeepSeek. Оно сохраняет исходные возможности и направлено на устранение нежелательного смешения китайского и английского языков, появления отдельных аномальных символов и проблем в поведении агентов программирования и поиска. На вход подаются письменное задание и исходный контекст; на выходе — текст, который может включать объяснение, предлагаемый код или содержимое, связанное с агентской работой. Именованная версия Terminus остаётся отдельной от исходной V3.1 и более поздних выпусков с разреженным вниманием.\n\nУнаследованный профиль V3.1 — гибридный: одна модель может отвечать с рассуждением или без него через свой шаблон диалога. В опубликованной таблице моделей V3.1 указаны общее число параметров — 671 миллиард, число активных параметров — 37 миллиардов и контекст 128K. В описании Terminus указана та же структура модели, что и у V3, а для шаблона диалога вне обновлённого процесса поискового агента дана ссылка на V3.1. Эти отсылки связывают обновление с базовым семейством, сохраняя его собственные изменения.\n\nДля помощника по программированию унаследованный шаблон поддерживает стандартные вызовы инструментов в режиме без рассуждения, с именованными функциями и аргументами JSON на основе предоставленных определений инструментов. Модель предлагает операцию, приложение выполняет её и возвращает наблюдение. Поиск в режиме рассуждения следует специализированному формату поискового агента. Terminus обновляет этот поисковый шаблон и набор инструментов, поэтому в поисковом процессе следует опираться на справочные материалы Terminus, а не на посторонний шаблон из другого выпуска.\n\nЯзыковая согласованность — практическое отличие этой версии. Для задачи с документом на китайском или английском языке укажите язык ответа, термины, которые должны сохранить исходное написание, и используемые фрагменты источников. Пример задания: «Напиши объяснение на английском, сохрани предоставленные имена переменных и не переводи названия полей API. Основывай каждый вывод на предоставленной спецификации». Обновление направлено на устранение нежелательного переключения языков, а ваше задание по-прежнему определяет, какое смешение языков намеренно.\n\nМодель может использовать предоставленный пользователем поисковый инструмент для вопросов, требующих внешней или актуальной информации. Задайте исследовательский вопрос, критерии полезных источников и итоговый материал. Задача по программированию должна включать соответствующий фрагмент, наблюдаемое поведение и ожидаемый результат. Сохраняйте связь результатов инструментов с операциями, которые их дали, и попросите в итоговом ответе указать подтверждения предлагаемого изменения или заключения.\n\nПроизводитель отмечает особенность числовой точности конкретной контрольной точки модели: параметры выходной проекции внимания не соответствуют формату коэффициентов масштабирования UE8M0 FP8, использованному в выпуске V3.1. Это особенность, которую нужно учитывать в эталонной реализации, а не изменение языка, модальности или формата ответа задачи. Это причина сохранять Terminus как самостоятельную версию и не считать все контрольные точки V3.1 идентичными по профилю точности.\n\nДля более длительной работы распределяйте объём исходных материалов, диалога и сгенерированного ответа в пределах контекста семейства 128K. Обозначайте разделы документов и фрагменты кода, чтобы результат мог ссылаться на нужные подтверждения. В многошаговой задаче определите разрешённые действия, требуемый материал и критерий завершения. Полезный результат — последовательный текстовый ответ, предложение кода или анализ с опорой на источники, которые можно проверить по входным данным и фактическим наблюдениям инструментов.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
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 улучшает языковую согласованность текстовой модели V3.1 и поведение агентов программирования и поиска. Она сохраняет гибридный профиль с рассуждениями и прямыми ответами, контекст 128K и обновлённый шаблон поискового агента, отдельный от более поздних форматов V3.2.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
DeepSeek V3.1 Terminus — обновление текстового профиля V3.1 от DeepSeek. Оно сохраняет исходные возможности и направлено на устранение нежелательного смешения китайского и английского языков, появления отдельных аномальных символов и проблем в поведении агентов программирования и поиска. На вход подаются письменное задание и исходный контекст; на выходе — текст, который может включать объяснение, предлагаемый код или содержимое, связанное с агентской работой. Именованная версия Terminus остаётся отдельной от исходной V3.1 и более поздних выпусков с разреженным вниманием.
Унаследованный профиль V3.1 — гибридный: одна модель может отвечать с рассуждением или без него через свой шаблон диалога. В опубликованной таблице моделей V3.1 указаны общее число параметров — 671 миллиард, число активных параметров — 37 миллиардов и контекст 128K. В описании Terminus указана та же структура модели, что и у V3, а для шаблона диалога вне обновлённого процесса поискового агента дана ссылка на V3.1. Эти отсылки связывают обновление с базовым семейством, сохраняя его собственные изменения.
Для помощника по программированию унаследованный шаблон поддерживает стандартные вызовы инструментов в режиме без рассуждения, с именованными функциями и аргументами JSON на основе предоставленных определений инструментов. Модель предлагает операцию, приложение выполняет её и возвращает наблюдение. Поиск в режиме рассуждения следует специализированному формату поискового агента. Terminus обновляет этот поисковый шаблон и набор инструментов, поэтому в поисковом процессе следует опираться на справочные материалы Terminus, а не на посторонний шаблон из другого выпуска.
Языковая согласованность — практическое отличие этой версии. Для задачи с документом на китайском или английском языке укажите язык ответа, термины, которые должны сохранить исходное написание, и используемые фрагменты источников. Пример задания: «Напиши объяснение на английском, сохрани предоставленные имена переменных и не переводи названия полей API. Основывай каждый вывод на предоставленной спецификации». Обновление направлено на устранение нежелательного переключения языков, а ваше задание по-прежнему определяет, какое смешение языков намеренно.
Модель может использовать предоставленный пользователем поисковый инструмент для вопросов, требующих внешней или актуальной информации. Задайте исследовательский вопрос, критерии полезных источников и итоговый материал. Задача по программированию должна включать соответствующий фрагмент, наблюдаемое поведение и ожидаемый результат. Сохраняйте связь результатов инструментов с операциями, которые их дали, и попросите в итоговом ответе указать подтверждения предлагаемого изменения или заключения.
Производитель отмечает особенность числовой точности конкретной контрольной точки модели: параметры выходной проекции внимания не соответствуют формату коэффициентов масштабирования UE8M0 FP8, использованному в выпуске V3.1. Это особенность, которую нужно учитывать в эталонной реализации, а не изменение языка, модальности или формата ответа задачи. Это причина сохранять Terminus как самостоятельную версию и не считать все контрольные точки V3.1 идентичными по профилю точности.
Для более длительной работы распределяйте объём исходных материалов, диалога и сгенерированного ответа в пределах контекста семейства 128K. Обозначайте разделы документов и фрагменты кода, чтобы результат мог ссылаться на нужные подтверждения. В многошаговой задаче определите разрешённые действия, требуемый материал и критерий завершения. Полезный результат — последовательный текстовый ответ, предложение кода или анализ с опорой на источники, которые можно проверить по входным данным и фактическим наблюдениям инструментов.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения deepseek/deepseek-v3.1-terminus | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.001144 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00343 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.1-terminus
Используйте пути методов, указанные выше.
deepseek/deepseek-v3.1-terminusDeepSeek V3.1 Terminus улучшает языковую согласованность текстовой модели V3.1 и поведение агентов программирования и поиска. Она сохраняет гибридный профиль с рассуждениями и прямыми ответами, контекст 128K и обновлённый шаблон поискового агента, отдельный от более поздних форматов V3.2.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
DeepSeek V3.1 Terminus — обновление текстового профиля V3.1 от DeepSeek. Оно сохраняет исходные возможности и направлено на устранение нежелательного смешения китайского и английского языков, появления отдельных аномальных символов и проблем в поведении агентов программирования и поиска. На вход подаются письменное задание и исходный контекст; на выходе — текст, который может включать объяснение, предлагаемый код или содержимое, связанное с агентской работой. Именованная версия Terminus остаётся отдельной от исходной V3.1 и более поздних выпусков с разреженным вниманием.
Унаследованный профиль V3.1 — гибридный: одна модель может отвечать с рассуждением или без него через свой шаблон диалога. В опубликованной таблице моделей V3.1 указаны общее число параметров — 671 миллиард, число активных параметров — 37 миллиардов и контекст 128K. В описании Terminus указана та же структура модели, что и у V3, а для шаблона диалога вне обновлённого процесса поискового агента дана ссылка на V3.1. Эти отсылки связывают обновление с базовым семейством, сохраняя его собственные изменения.
Для помощника по программированию унаследованный шаблон поддерживает стандартные вызовы инструментов в режиме без рассуждения, с именованными функциями и аргументами JSON на основе предоставленных определений инструментов. Модель предлагает операцию, приложение выполняет её и возвращает наблюдение. Поиск в режиме рассуждения следует специализированному формату поискового агента. Terminus обновляет этот поисковый шаблон и набор инструментов, поэтому в поисковом процессе следует опираться на справочные материалы Terminus, а не на посторонний шаблон из другого выпуска.
Языковая согласованность — практическое отличие этой версии. Для задачи с документом на китайском или английском языке укажите язык ответа, термины, которые должны сохранить исходное написание, и используемые фрагменты источников. Пример задания: «Напиши объяснение на английском, сохрани предоставленные имена переменных и не переводи названия полей API. Основывай каждый вывод на предоставленной спецификации». Обновление направлено на устранение нежелательного переключения языков, а ваше задание по-прежнему определяет, какое смешение языков намеренно.
Модель может использовать предоставленный пользователем поисковый инструмент для вопросов, требующих внешней или актуальной информации. Задайте исследовательский вопрос, критерии полезных источников и итоговый материал. Задача по программированию должна включать соответствующий фрагмент, наблюдаемое поведение и ожидаемый результат. Сохраняйте связь результатов инструментов с операциями, которые их дали, и попросите в итоговом ответе указать подтверждения предлагаемого изменения или заключения.
Производитель отмечает особенность числовой точности конкретной контрольной точки модели: параметры выходной проекции внимания не соответствуют формату коэффициентов масштабирования UE8M0 FP8, использованному в выпуске V3.1. Это особенность, которую нужно учитывать в эталонной реализации, а не изменение языка, модальности или формата ответа задачи. Это причина сохранять Terminus как самостоятельную версию и не считать все контрольные точки V3.1 идентичными по профилю точности.
Для более длительной работы распределяйте объём исходных материалов, диалога и сгенерированного ответа в пределах контекста семейства 128K. Обозначайте разделы документов и фрагменты кода, чтобы результат мог ссылаться на нужные подтверждения. В многошаговой задаче определите разрешённые действия, требуемый материал и критерий завершения. Полезный результат — последовательный текстовый ответ, предложение кода или анализ с опорой на источники, которые можно проверить по входным данным и фактическим наблюдениям инструментов.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения deepseek/deepseek-v3.1-terminus | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.001144 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00343 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "deepseek/deepseek-v3.1-terminus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v3.1-terminus
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
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.