DeepSeek V3.1 — DeepSeek kompaniyasining gibrid matn modeli: ayni nomlangan nashr turli chat shabloni sozlamalari orqali fikrlashli va fikrlashsiz javoblarni qo‘llaydi. Ishlab chiqaruvchi avvalgi modelga nisbatan vosita qo‘llanilishi, agent vazifalari va mulohaza samaradorligi yaxshilanganini ta’kidlaydi. U yozma ko‘rsatmalar va matnli kontekstni qabul qilib, javob, kod yoki vosita chaqiruvi tarkibini yaratadi. Dastlabki V3.1 identifikatsiyasi Terminus, V3.2 va V4 oilasidan alohida.
Model kartasi uning asos va keyingi o‘qitilgan nashrlari uchun jami 671 milliard parametr, 37 milliard faol parametr va 128K kontekstni ko‘rsatadi. V3.1 dastlabki V3 asosiga tayanadi va keyingi o‘qitishdan oldin uzun hujjatlar bilan kengaytirilgan o‘qitishdan o‘tadi. Uning ekspertlar aralashmasi va yashirin diqqat tuzilishi V3 arxitekturasiga amal qiladi. Bu loyihaviy faktlar uzun kontekstli matn profilini tushuntiradi; kontekst sonini alohida eng katta chiqish spetsifikatsiyasiga aylantirmaydi.
Fikrlashsiz rejim bevosita javob tayyorlaydi, fikrlash rejimi esa javobdan oldin mulohaza bosqichini boshlaydi. Ishlab chiqaruvchi shabloni bevosita javoblar uchun yopuvchi fikrlash belgisidan, joriy mulohaza navbati uchun esa ochuvchi fikrlash belgisidan foydalanadi. Ko‘p navbatli suhbatda avvalgi mulohaza tarkibi chiqarib tashlanadi, yakuniy javoblar va yopuvchi belgi esa kontekstda qoladi. Bu dastlabki V3.1 tarix qoidasidir; u vositaga oid xabarlar davomida mulohazani saqlaydigan keyingi V3.2 qoidasidan farq qiladi.
Standart vosita chaqirish fikrlashsiz rejimda hujjatlashtirilgan. Ilova funksiya nomlari, tavsiflari va parametr sxemalarini beradi; model ishlab chiqaruvchining vosita chaqiruvi ifodasida tanlangan vosita nomi va JSON argumentlarini qaytaradi. Amalni ilova bajaradi va natijasini qaytaradi. Vositalarga muayyan maqsadlar bering va qaytgan kuzatuvni chaqiruvga bog‘lang, shunda modelning keyingi qadami amal bo‘lgan degan taxmin emas, dalilga ega bo‘ladi.
Fikrlash rejimidagi qidiruv alohida maxsus qidiruv agenti formatidan foydalanadi. DeepSeek tashqi yoki dolzarb ma’lumot talab qiladigan savollar uchun foydalanuvchi taqdim etgan qidiruv vositasini, bir nechta navbatdagi takroriy chaqiruvlar va kuzatuvlar bilan hujjatlashtiradi. Shuning uchun qidiruv matnli javob mustaqil vebni ko‘rgan degan da’vo emas, modelni o‘rab turgan ish jarayonining qismidir. Qidiruv vazifasi boshlanishidan oldin savolni, manba mezonlarini va kerakli yakuniy javobni belgilang.
Kodlashda tegishli parcha yoki fayllarni, kuzatilgan xatti-harakatni, kutilgan xatti-harakatni va saqlanadigan cheklovlarni bering. Namunaviy topshiriq: “Berilgan kirish uchun ushbu nosozlik sababini aniqlang, aniq yo‘naltirilgan tuzatishni taklif qiling va o‘zgartirish qaysi shartni hisobga olishini tushuntiring.” Hujjat vazifasida manba bo‘limlarini belgilang va aniq talablar bilan taqqoslashni so‘rang. Yakuniy javobdan manba tasdiqlagan xulosani taklif etilgan keyingi amaldan ajratishni talab qiling.
Ishlab chiqaruvchi V3.1 modelini vaznlar va faollashuvlar uchun UE8M0 FP8 masshtab formatidan foydalanib o‘qitadi. Mahalliy tavsiyalarida to‘g‘ri ishlov berilishi zarur aniqlikka sezgir parametrlar ham ko‘rsatilgan. Bular har bir ilovaning tanlangan aniqligi yoki implementatsiyasi haqidagi da’vo emas, e’lon qilingan ishlab chiqaruvchi etalonining xususiyatlaridir. Uning asosida yaratilgan model, kvantlangan variant va keyingi Terminus nazorat nuqtasi nomlangan dastlabki V3.1 nashridan alohida tanlovlar bo‘lib qoladi.
Uzunroq ishni aniq savol, manba belgilari va belgilangan yakuniy material bilan tayyorlang. Suhbat, manba matni, mulohaza va chiqishni hujjatlashtirilgan kontekstga sig‘dirib rejalashtiring hamda vazifa kengaygan sari faqat tegishli dalillarni saqlang. Agent uchun ruxsat etilgan amallarni va natijani tugallangan deb belgilaydigan mezonni ko‘rsating. Foydali yakuniy material — kirishga va ilova amalda qaytargan kuzatuvlarga bog‘langan, tekshirish mumkin bo‘lgan matnli javob, kod taklifi yoki manba tasdiqlagan tahlil.
", "aboutText": "DeepSeek V3.1 — DeepSeek kompaniyasining gibrid matn modeli: ayni nomlangan nashr turli chat shabloni sozlamalari orqali fikrlashli va fikrlashsiz javoblarni qo‘llaydi. Ishlab chiqaruvchi avvalgi modelga nisbatan vosita qo‘llanilishi, agent vazifalari va mulohaza samaradorligi yaxshilanganini ta’kidlaydi. U yozma ko‘rsatmalar va matnli kontekstni qabul qilib, javob, kod yoki vosita chaqiruvi tarkibini yaratadi. Dastlabki V3.1 identifikatsiyasi Terminus, V3.2 va V4 oilasidan alohida.\n\nModel kartasi uning asos va keyingi o‘qitilgan nashrlari uchun jami 671 milliard parametr, 37 milliard faol parametr va 128K kontekstni ko‘rsatadi. V3.1 dastlabki V3 asosiga tayanadi va keyingi o‘qitishdan oldin uzun hujjatlar bilan kengaytirilgan o‘qitishdan o‘tadi. Uning ekspertlar aralashmasi va yashirin diqqat tuzilishi V3 arxitekturasiga amal qiladi. Bu loyihaviy faktlar uzun kontekstli matn profilini tushuntiradi; kontekst sonini alohida eng katta chiqish spetsifikatsiyasiga aylantirmaydi.\n\nFikrlashsiz rejim bevosita javob tayyorlaydi, fikrlash rejimi esa javobdan oldin mulohaza bosqichini boshlaydi. Ishlab chiqaruvchi shabloni bevosita javoblar uchun yopuvchi fikrlash belgisidan, joriy mulohaza navbati uchun esa ochuvchi fikrlash belgisidan foydalanadi. Ko‘p navbatli suhbatda avvalgi mulohaza tarkibi chiqarib tashlanadi, yakuniy javoblar va yopuvchi belgi esa kontekstda qoladi. Bu dastlabki V3.1 tarix qoidasidir; u vositaga oid xabarlar davomida mulohazani saqlaydigan keyingi V3.2 qoidasidan farq qiladi.\n\nStandart vosita chaqirish fikrlashsiz rejimda hujjatlashtirilgan. Ilova funksiya nomlari, tavsiflari va parametr sxemalarini beradi; model ishlab chiqaruvchining vosita chaqiruvi ifodasida tanlangan vosita nomi va JSON argumentlarini qaytaradi. Amalni ilova bajaradi va natijasini qaytaradi. Vositalarga muayyan maqsadlar bering va qaytgan kuzatuvni chaqiruvga bog‘lang, shunda modelning keyingi qadami amal bo‘lgan degan taxmin emas, dalilga ega bo‘ladi.\n\nFikrlash rejimidagi qidiruv alohida maxsus qidiruv agenti formatidan foydalanadi. DeepSeek tashqi yoki dolzarb ma’lumot talab qiladigan savollar uchun foydalanuvchi taqdim etgan qidiruv vositasini, bir nechta navbatdagi takroriy chaqiruvlar va kuzatuvlar bilan hujjatlashtiradi. Shuning uchun qidiruv matnli javob mustaqil vebni ko‘rgan degan da’vo emas, modelni o‘rab turgan ish jarayonining qismidir. Qidiruv vazifasi boshlanishidan oldin savolni, manba mezonlarini va kerakli yakuniy javobni belgilang.\n\nKodlashda tegishli parcha yoki fayllarni, kuzatilgan xatti-harakatni, kutilgan xatti-harakatni va saqlanadigan cheklovlarni bering. Namunaviy topshiriq: “Berilgan kirish uchun ushbu nosozlik sababini aniqlang, aniq yo‘naltirilgan tuzatishni taklif qiling va o‘zgartirish qaysi shartni hisobga olishini tushuntiring.” Hujjat vazifasida manba bo‘limlarini belgilang va aniq talablar bilan taqqoslashni so‘rang. Yakuniy javobdan manba tasdiqlagan xulosani taklif etilgan keyingi amaldan ajratishni talab qiling.\n\nIshlab chiqaruvchi V3.1 modelini vaznlar va faollashuvlar uchun UE8M0 FP8 masshtab formatidan foydalanib o‘qitadi. Mahalliy tavsiyalarida to‘g‘ri ishlov berilishi zarur aniqlikka sezgir parametrlar ham ko‘rsatilgan. Bular har bir ilovaning tanlangan aniqligi yoki implementatsiyasi haqidagi da’vo emas, e’lon qilingan ishlab chiqaruvchi etalonining xususiyatlaridir. Uning asosida yaratilgan model, kvantlangan variant va keyingi Terminus nazorat nuqtasi nomlangan dastlabki V3.1 nashridan alohida tanlovlar bo‘lib qoladi.\n\nUzunroq ishni aniq savol, manba belgilari va belgilangan yakuniy material bilan tayyorlang. Suhbat, manba matni, mulohaza va chiqishni hujjatlashtirilgan kontekstga sig‘dirib rejalashtiring hamda vazifa kengaygan sari faqat tegishli dalillarni saqlang. Agent uchun ruxsat etilgan amallarni va natijani tugallangan deb belgilaydigan mezonni ko‘rsating. Foydali yakuniy material — kirishga va ilova amalda qaytargan kuzatuvlarga bog‘langan, tekshirish mumkin bo‘lgan matnli javob, kod taklifi yoki manba tasdiqlagan tahlil.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Fix a pagination boundary\n\nFind the bug in this Python pagination helper: def page(items, offset, limit): return items[offset:limit]. For items=[10,20,30,40,50], offset=2 and limit=2, the expected result is [30,40]. Return a focused patch and tests for a nonzero offset, an empty list and a page extending past the list end.A corrected function and three runnable unit-test examples with explicit expected results.Check that the slice endpoint is derived from offset plus limit and all three boundary cases preserve list slicing behavior.deepseek/deepseek-chat-v3.1DeepSeek V3.1 — bitta nashrda fikrlash va bevosita javob rejimlari mavjud gibrid matn modeli. Uning 128K konteksti va yaxshilangan vosita qo‘llash profili kodlash, hujjat tahlili va ilova taqdim etgan qidiruvni qo‘llaydi; natija matn yoki taklif etilgan vosita chaqiruvlaridir.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
DeepSeek V3.1 — DeepSeek kompaniyasining gibrid matn modeli: ayni nomlangan nashr turli chat shabloni sozlamalari orqali fikrlashli va fikrlashsiz javoblarni qo‘llaydi. Ishlab chiqaruvchi avvalgi modelga nisbatan vosita qo‘llanilishi, agent vazifalari va mulohaza samaradorligi yaxshilanganini ta’kidlaydi. U yozma ko‘rsatmalar va matnli kontekstni qabul qilib, javob, kod yoki vosita chaqiruvi tarkibini yaratadi. Dastlabki V3.1 identifikatsiyasi Terminus, V3.2 va V4 oilasidan alohida.
Model kartasi uning asos va keyingi o‘qitilgan nashrlari uchun jami 671 milliard parametr, 37 milliard faol parametr va 128K kontekstni ko‘rsatadi. V3.1 dastlabki V3 asosiga tayanadi va keyingi o‘qitishdan oldin uzun hujjatlar bilan kengaytirilgan o‘qitishdan o‘tadi. Uning ekspertlar aralashmasi va yashirin diqqat tuzilishi V3 arxitekturasiga amal qiladi. Bu loyihaviy faktlar uzun kontekstli matn profilini tushuntiradi; kontekst sonini alohida eng katta chiqish spetsifikatsiyasiga aylantirmaydi.
Fikrlashsiz rejim bevosita javob tayyorlaydi, fikrlash rejimi esa javobdan oldin mulohaza bosqichini boshlaydi. Ishlab chiqaruvchi shabloni bevosita javoblar uchun yopuvchi fikrlash belgisidan, joriy mulohaza navbati uchun esa ochuvchi fikrlash belgisidan foydalanadi. Ko‘p navbatli suhbatda avvalgi mulohaza tarkibi chiqarib tashlanadi, yakuniy javoblar va yopuvchi belgi esa kontekstda qoladi. Bu dastlabki V3.1 tarix qoidasidir; u vositaga oid xabarlar davomida mulohazani saqlaydigan keyingi V3.2 qoidasidan farq qiladi.
Standart vosita chaqirish fikrlashsiz rejimda hujjatlashtirilgan. Ilova funksiya nomlari, tavsiflari va parametr sxemalarini beradi; model ishlab chiqaruvchining vosita chaqiruvi ifodasida tanlangan vosita nomi va JSON argumentlarini qaytaradi. Amalni ilova bajaradi va natijasini qaytaradi. Vositalarga muayyan maqsadlar bering va qaytgan kuzatuvni chaqiruvga bog‘lang, shunda modelning keyingi qadami amal bo‘lgan degan taxmin emas, dalilga ega bo‘ladi.
Fikrlash rejimidagi qidiruv alohida maxsus qidiruv agenti formatidan foydalanadi. DeepSeek tashqi yoki dolzarb ma’lumot talab qiladigan savollar uchun foydalanuvchi taqdim etgan qidiruv vositasini, bir nechta navbatdagi takroriy chaqiruvlar va kuzatuvlar bilan hujjatlashtiradi. Shuning uchun qidiruv matnli javob mustaqil vebni ko‘rgan degan da’vo emas, modelni o‘rab turgan ish jarayonining qismidir. Qidiruv vazifasi boshlanishidan oldin savolni, manba mezonlarini va kerakli yakuniy javobni belgilang.
Kodlashda tegishli parcha yoki fayllarni, kuzatilgan xatti-harakatni, kutilgan xatti-harakatni va saqlanadigan cheklovlarni bering. Namunaviy topshiriq: “Berilgan kirish uchun ushbu nosozlik sababini aniqlang, aniq yo‘naltirilgan tuzatishni taklif qiling va o‘zgartirish qaysi shartni hisobga olishini tushuntiring.” Hujjat vazifasida manba bo‘limlarini belgilang va aniq talablar bilan taqqoslashni so‘rang. Yakuniy javobdan manba tasdiqlagan xulosani taklif etilgan keyingi amaldan ajratishni talab qiling.
Ishlab chiqaruvchi V3.1 modelini vaznlar va faollashuvlar uchun UE8M0 FP8 masshtab formatidan foydalanib o‘qitadi. Mahalliy tavsiyalarida to‘g‘ri ishlov berilishi zarur aniqlikka sezgir parametrlar ham ko‘rsatilgan. Bular har bir ilovaning tanlangan aniqligi yoki implementatsiyasi haqidagi da’vo emas, e’lon qilingan ishlab chiqaruvchi etalonining xususiyatlaridir. Uning asosida yaratilgan model, kvantlangan variant va keyingi Terminus nazorat nuqtasi nomlangan dastlabki V3.1 nashridan alohida tanlovlar bo‘lib qoladi.
Uzunroq ishni aniq savol, manba belgilari va belgilangan yakuniy material bilan tayyorlang. Suhbat, manba matni, mulohaza va chiqishni hujjatlashtirilgan kontekstga sig‘dirib rejalashtiring hamda vazifa kengaygan sari faqat tegishli dalillarni saqlang. Agent uchun ruxsat etilgan amallarni va natijani tugallangan deb belgilaydigan mezonni ko‘rsating. Foydali yakuniy material — kirishga va ilova amalda qaytargan kuzatuvlarga bog‘langan, tekshirish mumkin bo‘lgan matnli javob, kod taklifi yoki manba tasdiqlagan tahlil.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar deepseek/deepseek-chat-v3.1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0023 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00026 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0023 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00026 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-chat-v3.1", "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-chat-v3.1',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-chat-v3.1',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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-chat-v3.1
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
deepseek/deepseek-chat-v3.1DeepSeek V3.1 — bitta nashrda fikrlash va bevosita javob rejimlari mavjud gibrid matn modeli. Uning 128K konteksti va yaxshilangan vosita qo‘llash profili kodlash, hujjat tahlili va ilova taqdim etgan qidiruvni qo‘llaydi; natija matn yoki taklif etilgan vosita chaqiruvlaridir.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
DeepSeek V3.1 — DeepSeek kompaniyasining gibrid matn modeli: ayni nomlangan nashr turli chat shabloni sozlamalari orqali fikrlashli va fikrlashsiz javoblarni qo‘llaydi. Ishlab chiqaruvchi avvalgi modelga nisbatan vosita qo‘llanilishi, agent vazifalari va mulohaza samaradorligi yaxshilanganini ta’kidlaydi. U yozma ko‘rsatmalar va matnli kontekstni qabul qilib, javob, kod yoki vosita chaqiruvi tarkibini yaratadi. Dastlabki V3.1 identifikatsiyasi Terminus, V3.2 va V4 oilasidan alohida.
Model kartasi uning asos va keyingi o‘qitilgan nashrlari uchun jami 671 milliard parametr, 37 milliard faol parametr va 128K kontekstni ko‘rsatadi. V3.1 dastlabki V3 asosiga tayanadi va keyingi o‘qitishdan oldin uzun hujjatlar bilan kengaytirilgan o‘qitishdan o‘tadi. Uning ekspertlar aralashmasi va yashirin diqqat tuzilishi V3 arxitekturasiga amal qiladi. Bu loyihaviy faktlar uzun kontekstli matn profilini tushuntiradi; kontekst sonini alohida eng katta chiqish spetsifikatsiyasiga aylantirmaydi.
Fikrlashsiz rejim bevosita javob tayyorlaydi, fikrlash rejimi esa javobdan oldin mulohaza bosqichini boshlaydi. Ishlab chiqaruvchi shabloni bevosita javoblar uchun yopuvchi fikrlash belgisidan, joriy mulohaza navbati uchun esa ochuvchi fikrlash belgisidan foydalanadi. Ko‘p navbatli suhbatda avvalgi mulohaza tarkibi chiqarib tashlanadi, yakuniy javoblar va yopuvchi belgi esa kontekstda qoladi. Bu dastlabki V3.1 tarix qoidasidir; u vositaga oid xabarlar davomida mulohazani saqlaydigan keyingi V3.2 qoidasidan farq qiladi.
Standart vosita chaqirish fikrlashsiz rejimda hujjatlashtirilgan. Ilova funksiya nomlari, tavsiflari va parametr sxemalarini beradi; model ishlab chiqaruvchining vosita chaqiruvi ifodasida tanlangan vosita nomi va JSON argumentlarini qaytaradi. Amalni ilova bajaradi va natijasini qaytaradi. Vositalarga muayyan maqsadlar bering va qaytgan kuzatuvni chaqiruvga bog‘lang, shunda modelning keyingi qadami amal bo‘lgan degan taxmin emas, dalilga ega bo‘ladi.
Fikrlash rejimidagi qidiruv alohida maxsus qidiruv agenti formatidan foydalanadi. DeepSeek tashqi yoki dolzarb ma’lumot talab qiladigan savollar uchun foydalanuvchi taqdim etgan qidiruv vositasini, bir nechta navbatdagi takroriy chaqiruvlar va kuzatuvlar bilan hujjatlashtiradi. Shuning uchun qidiruv matnli javob mustaqil vebni ko‘rgan degan da’vo emas, modelni o‘rab turgan ish jarayonining qismidir. Qidiruv vazifasi boshlanishidan oldin savolni, manba mezonlarini va kerakli yakuniy javobni belgilang.
Kodlashda tegishli parcha yoki fayllarni, kuzatilgan xatti-harakatni, kutilgan xatti-harakatni va saqlanadigan cheklovlarni bering. Namunaviy topshiriq: “Berilgan kirish uchun ushbu nosozlik sababini aniqlang, aniq yo‘naltirilgan tuzatishni taklif qiling va o‘zgartirish qaysi shartni hisobga olishini tushuntiring.” Hujjat vazifasida manba bo‘limlarini belgilang va aniq talablar bilan taqqoslashni so‘rang. Yakuniy javobdan manba tasdiqlagan xulosani taklif etilgan keyingi amaldan ajratishni talab qiling.
Ishlab chiqaruvchi V3.1 modelini vaznlar va faollashuvlar uchun UE8M0 FP8 masshtab formatidan foydalanib o‘qitadi. Mahalliy tavsiyalarida to‘g‘ri ishlov berilishi zarur aniqlikka sezgir parametrlar ham ko‘rsatilgan. Bular har bir ilovaning tanlangan aniqligi yoki implementatsiyasi haqidagi da’vo emas, e’lon qilingan ishlab chiqaruvchi etalonining xususiyatlaridir. Uning asosida yaratilgan model, kvantlangan variant va keyingi Terminus nazorat nuqtasi nomlangan dastlabki V3.1 nashridan alohida tanlovlar bo‘lib qoladi.
Uzunroq ishni aniq savol, manba belgilari va belgilangan yakuniy material bilan tayyorlang. Suhbat, manba matni, mulohaza va chiqishni hujjatlashtirilgan kontekstga sig‘dirib rejalashtiring hamda vazifa kengaygan sari faqat tegishli dalillarni saqlang. Agent uchun ruxsat etilgan amallarni va natijani tugallangan deb belgilaydigan mezonni ko‘rsating. Foydali yakuniy material — kirishga va ilova amalda qaytargan kuzatuvlarga bog‘langan, tekshirish mumkin bo‘lgan matnli javob, kod taklifi yoki manba tasdiqlagan tahlil.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar deepseek/deepseek-chat-v3.1 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0023 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00026 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0023 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00026 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "deepseek/deepseek-chat-v3.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-chat-v3.1', '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-chat-v3.1', '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 yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-chat-v3.1
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Fix a pagination boundary\n\nFind the bug in this Python pagination helper: def page(items, offset, limit): return items[offset:limit]. For items=[10,20,30,40,50], offset=2 and limit=2, the expected result is [30,40]. Return a focused patch and tests for a nonzero offset, an empty list and a page extending past the list end.A corrected function and three runnable unit-test examples with explicit expected results.Check that the slice endpoint is derived from offset plus limit and all three boundary cases preserve list slicing behavior.