{
  "aboutHtml": "<p>DeepSeek V3.1 là mô hình văn bản lai của DeepSeek: cùng một phiên bản có tên hỗ trợ phản hồi suy nghĩ và không suy nghĩ qua các thiết lập mẫu trò chuyện khác nhau. Nhà sản xuất nhấn mạnh sử dụng công cụ, nhiệm vụ tác tử và hiệu quả suy luận được cải thiện so với mô hình trước. Mô hình nhận chỉ dẫn viết và ngữ cảnh văn bản, tạo câu trả lời, mã hoặc nội dung lời gọi công cụ. Định danh V3.1 gốc tách biệt với Terminus, V3.2 và dòng V4.</p><p>Thẻ mô hình liệt kê tổng cộng 671 tỷ tham số, 37 tỷ tham số hoạt động và ngữ cảnh 128K cho cả phiên bản nền tảng lẫn hậu huấn luyện. V3.1 phát triển từ nền tảng V3 gốc với huấn luyện mở rộng trên tài liệu dài trước hậu huấn luyện. Cấu trúc hỗn hợp chuyên gia và attention tiềm ẩn theo kiến trúc V3. Các đặc điểm thiết kế giải thích cấu hình văn bản ngữ cảnh dài mà không biến con số ngữ cảnh thành thông số đầu ra tối đa riêng.</p><p>Chế độ không suy nghĩ chuẩn bị phản hồi trực tiếp, còn chế độ suy nghĩ bắt đầu giai đoạn suy luận trước câu trả lời. Mẫu của nhà sản xuất dùng dấu đóng suy nghĩ cho phản hồi trực tiếp và dấu mở suy nghĩ cho lượt suy luận hiện tại. Trong hội thoại nhiều lượt, nội dung suy luận trước bị loại bỏ, còn phản hồi cuối và dấu đóng vẫn ở trong ngữ cảnh. Đây là quy tắc lịch sử V3.1 gốc, khác với quy tắc V3.2 sau đó giữ suy luận qua các thông điệp liên quan công cụ.</p><p>Gọi công cụ tiêu chuẩn được ghi nhận ở chế độ không suy nghĩ. Ứng dụng cung cấp tên hàm, mô tả và lược đồ tham số; mô hình trả tên công cụ đã chọn và đối số JSON theo biểu diễn lời gọi công cụ của nhà sản xuất. Ứng dụng thực thi thao tác và trả kết quả. Giao mục đích cụ thể cho công cụ, giữ quan sát trả về gắn với lời gọi để bước mô hình tiếp theo có bằng chứng thay vì giả định hành động đã xảy ra.</p><p>Tìm kiếm ở chế độ suy nghĩ dùng định dạng tác tử tìm kiếm chuyên biệt riêng. DeepSeek ghi nhận công cụ tìm kiếm do người dùng cung cấp cho câu hỏi cần thông tin bên ngoài hoặc hiện tại, với lời gọi và quan sát lặp lại qua nhiều lượt. Vì vậy, tìm kiếm là một phần quy trình bao quanh, không phải tuyên bố phản hồi văn bản tự duyệt web. Xác định câu hỏi, tiêu chí nguồn và câu trả lời cuối cần nhận trước khi nhiệm vụ tìm kiếm bắt đầu.</p><p>Với lập trình, cung cấp đoạn hoặc tệp liên quan, hành vi quan sát được, hành vi mong đợi và ràng buộc cần giữ. Một đề bài minh họa là: “Xác định nguyên nhân lỗi này với đầu vào được cung cấp, đề xuất cách sửa tập trung và giải thích điều kiện thay đổi xử lý.” Với nhiệm vụ tài liệu, gắn nhãn các phần nguồn và yêu cầu so sánh theo yêu cầu rõ ràng. Yêu cầu câu trả lời cuối phân biệt kết luận có nguồn hỗ trợ với hành động tiếp theo được đề xuất.</p><p>Nhà sản xuất huấn luyện V3.1 bằng định dạng thang UE8M0 FP8 cho trọng số và giá trị kích hoạt. Các khuyến nghị cục bộ cũng xác định tham số nhạy về độ chính xác cần được xử lý đúng. Đây là đặc điểm của tham chiếu được nhà sản xuất công bố, không phải tuyên bố về độ chính xác hoặc cách triển khai mà mọi ứng dụng chọn. Bản phái sinh, biến thể lượng tử hóa và checkpoint Terminus sau đó vẫn là lựa chọn riêng so với phiên bản V3.1 gốc có tên.</p><p>Chuẩn bị công việc dài hơn với câu hỏi rõ ràng, nhãn nguồn và sản phẩm cuối xác định. Phân bổ hội thoại, văn bản nguồn, suy luận, đầu ra trong ngữ cảnh được ghi nhận và chỉ giữ bằng chứng liên quan khi nhiệm vụ mở rộng. Với tác tử, nêu hành động được phép và tiêu chí đánh dấu kết quả hoàn tất. Sản phẩm hữu ích là câu trả lời văn bản, đề xuất mã hoặc phân tích có nguồn hỗ trợ có thể đánh giá, gắn với đầu vào và quan sát ứng dụng thực sự trả về.</p>",
  "aboutText": "DeepSeek V3.1 là mô hình văn bản lai của DeepSeek: cùng một phiên bản có tên hỗ trợ phản hồi suy nghĩ và không suy nghĩ qua các thiết lập mẫu trò chuyện khác nhau. Nhà sản xuất nhấn mạnh sử dụng công cụ, nhiệm vụ tác tử và hiệu quả suy luận được cải thiện so với mô hình trước. Mô hình nhận chỉ dẫn viết và ngữ cảnh văn bản, tạo câu trả lời, mã hoặc nội dung lời gọi công cụ. Định danh V3.1 gốc tách biệt với Terminus, V3.2 và dòng V4.\n\nThẻ mô hình liệt kê tổng cộng 671 tỷ tham số, 37 tỷ tham số hoạt động và ngữ cảnh 128K cho cả phiên bản nền tảng lẫn hậu huấn luyện. V3.1 phát triển từ nền tảng V3 gốc với huấn luyện mở rộng trên tài liệu dài trước hậu huấn luyện. Cấu trúc hỗn hợp chuyên gia và attention tiềm ẩn theo kiến trúc V3. Các đặc điểm thiết kế giải thích cấu hình văn bản ngữ cảnh dài mà không biến con số ngữ cảnh thành thông số đầu ra tối đa riêng.\n\nChế độ không suy nghĩ chuẩn bị phản hồi trực tiếp, còn chế độ suy nghĩ bắt đầu giai đoạn suy luận trước câu trả lời. Mẫu của nhà sản xuất dùng dấu đóng suy nghĩ cho phản hồi trực tiếp và dấu mở suy nghĩ cho lượt suy luận hiện tại. Trong hội thoại nhiều lượt, nội dung suy luận trước bị loại bỏ, còn phản hồi cuối và dấu đóng vẫn ở trong ngữ cảnh. Đây là quy tắc lịch sử V3.1 gốc, khác với quy tắc V3.2 sau đó giữ suy luận qua các thông điệp liên quan công cụ.\n\nGọi công cụ tiêu chuẩn được ghi nhận ở chế độ không suy nghĩ. Ứng dụng cung cấp tên hàm, mô tả và lược đồ tham số; mô hình trả tên công cụ đã chọn và đối số JSON theo biểu diễn lời gọi công cụ của nhà sản xuất. Ứng dụng thực thi thao tác và trả kết quả. Giao mục đích cụ thể cho công cụ, giữ quan sát trả về gắn với lời gọi để bước mô hình tiếp theo có bằng chứng thay vì giả định hành động đã xảy ra.\n\nTìm kiếm ở chế độ suy nghĩ dùng định dạng tác tử tìm kiếm chuyên biệt riêng. DeepSeek ghi nhận công cụ tìm kiếm do người dùng cung cấp cho câu hỏi cần thông tin bên ngoài hoặc hiện tại, với lời gọi và quan sát lặp lại qua nhiều lượt. Vì vậy, tìm kiếm là một phần quy trình bao quanh, không phải tuyên bố phản hồi văn bản tự duyệt web. Xác định câu hỏi, tiêu chí nguồn và câu trả lời cuối cần nhận trước khi nhiệm vụ tìm kiếm bắt đầu.\n\nVới lập trình, cung cấp đoạn hoặc tệp liên quan, hành vi quan sát được, hành vi mong đợi và ràng buộc cần giữ. Một đề bài minh họa là: “Xác định nguyên nhân lỗi này với đầu vào được cung cấp, đề xuất cách sửa tập trung và giải thích điều kiện thay đổi xử lý.” Với nhiệm vụ tài liệu, gắn nhãn các phần nguồn và yêu cầu so sánh theo yêu cầu rõ ràng. Yêu cầu câu trả lời cuối phân biệt kết luận có nguồn hỗ trợ với hành động tiếp theo được đề xuất.\n\nNhà sản xuất huấn luyện V3.1 bằng định dạng thang UE8M0 FP8 cho trọng số và giá trị kích hoạt. Các khuyến nghị cục bộ cũng xác định tham số nhạy về độ chính xác cần được xử lý đúng. Đây là đặc điểm của tham chiếu được nhà sản xuất công bố, không phải tuyên bố về độ chính xác hoặc cách triển khai mà mọi ứng dụng chọn. Bản phái sinh, biến thể lượng tử hóa và checkpoint Terminus sau đó vẫn là lựa chọn riêng so với phiên bản V3.1 gốc có tên.\n\nChuẩn bị công việc dài hơn với câu hỏi rõ ràng, nhãn nguồn và sản phẩm cuối xác định. Phân bổ hội thoại, văn bản nguồn, suy luận, đầu ra trong ngữ cảnh được ghi nhận và chỉ giữ bằng chứng liên quan khi nhiệm vụ mở rộng. Với tác tử, nêu hành động được phép và tiêu chí đánh dấu kết quả hoàn tất. Sản phẩm hữu ích là câu trả lời văn bản, đề xuất mã hoặc phân tích có nguồn hỗ trợ có thể đánh giá, gắn với đầu vào và quan sát ứng dụng thực sự trả về.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "1ec68022337c3695a579c5dea4a0ca922d33a21debf1d15b81140d5b0e91de84",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "vi",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">DS</span><h2 id=\"sheet-title\">DeepSeek: DeepSeek V3.1</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>DeepSeek /</span><code>deepseek-v3.1-thinking</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Sao chép ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Các phần của thẻ mô hình\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Bắt đầu</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Đầu vào &amp; phương thức</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Bảng giá</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Ví dụ</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Kết quả</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Bí danh</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Phương thức API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.1-thinking\">Chat</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Bắt đầu</h3><p class=\"mdesc-full\">DeepSeek V3.1 là mô hình văn bản lai với chế độ suy nghĩ và phản hồi trực tiếp trong một phiên bản. Ngữ cảnh 128K và cấu hình sử dụng công cụ cải thiện hỗ trợ lập trình, phân tích tài liệu, tìm kiếm do ứng dụng cung cấp, với kết quả là văn bản hoặc lời gọi công cụ đề xuất.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Đầu vào được chấp nhận</dt><dd>Văn bản</dd></div><div><dt>Kết quả</dt><dd>Văn bản</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Về mô hình</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>DeepSeek V3.1 là mô hình văn bản lai của DeepSeek: cùng một phiên bản có tên hỗ trợ phản hồi suy nghĩ và không suy nghĩ qua các thiết lập mẫu trò chuyện khác nhau. Nhà sản xuất nhấn mạnh sử dụng công cụ, nhiệm vụ tác tử và hiệu quả suy luận được cải thiện so với mô hình trước. Mô hình nhận chỉ dẫn viết và ngữ cảnh văn bản, tạo câu trả lời, mã hoặc nội dung lời gọi công cụ. Định danh V3.1 gốc tách biệt với Terminus, V3.2 và dòng V4.</p><p>Thẻ mô hình liệt kê tổng cộng 671 tỷ tham số, 37 tỷ tham số hoạt động và ngữ cảnh 128K cho cả phiên bản nền tảng lẫn hậu huấn luyện. V3.1 phát triển từ nền tảng V3 gốc với huấn luyện mở rộng trên tài liệu dài trước hậu huấn luyện. Cấu trúc hỗn hợp chuyên gia và attention tiềm ẩn theo kiến trúc V3. Các đặc điểm thiết kế giải thích cấu hình văn bản ngữ cảnh dài mà không biến con số ngữ cảnh thành thông số đầu ra tối đa riêng.</p><p>Chế độ không suy nghĩ chuẩn bị phản hồi trực tiếp, còn chế độ suy nghĩ bắt đầu giai đoạn suy luận trước câu trả lời. Mẫu của nhà sản xuất dùng dấu đóng suy nghĩ cho phản hồi trực tiếp và dấu mở suy nghĩ cho lượt suy luận hiện tại. Trong hội thoại nhiều lượt, nội dung suy luận trước bị loại bỏ, còn phản hồi cuối và dấu đóng vẫn ở trong ngữ cảnh. Đây là quy tắc lịch sử V3.1 gốc, khác với quy tắc V3.2 sau đó giữ suy luận qua các thông điệp liên quan công cụ.</p><p>Gọi công cụ tiêu chuẩn được ghi nhận ở chế độ không suy nghĩ. Ứng dụng cung cấp tên hàm, mô tả và lược đồ tham số; mô hình trả tên công cụ đã chọn và đối số JSON theo biểu diễn lời gọi công cụ của nhà sản xuất. Ứng dụng thực thi thao tác và trả kết quả. Giao mục đích cụ thể cho công cụ, giữ quan sát trả về gắn với lời gọi để bước mô hình tiếp theo có bằng chứng thay vì giả định hành động đã xảy ra.</p><p>Tìm kiếm ở chế độ suy nghĩ dùng định dạng tác tử tìm kiếm chuyên biệt riêng. DeepSeek ghi nhận công cụ tìm kiếm do người dùng cung cấp cho câu hỏi cần thông tin bên ngoài hoặc hiện tại, với lời gọi và quan sát lặp lại qua nhiều lượt. Vì vậy, tìm kiếm là một phần quy trình bao quanh, không phải tuyên bố phản hồi văn bản tự duyệt web. Xác định câu hỏi, tiêu chí nguồn và câu trả lời cuối cần nhận trước khi nhiệm vụ tìm kiếm bắt đầu.</p><p>Với lập trình, cung cấp đoạn hoặc tệp liên quan, hành vi quan sát được, hành vi mong đợi và ràng buộc cần giữ. Một đề bài minh họa là: “Xác định nguyên nhân lỗi này với đầu vào được cung cấp, đề xuất cách sửa tập trung và giải thích điều kiện thay đổi xử lý.” Với nhiệm vụ tài liệu, gắn nhãn các phần nguồn và yêu cầu so sánh theo yêu cầu rõ ràng. Yêu cầu câu trả lời cuối phân biệt kết luận có nguồn hỗ trợ với hành động tiếp theo được đề xuất.</p><p>Nhà sản xuất huấn luyện V3.1 bằng định dạng thang UE8M0 FP8 cho trọng số và giá trị kích hoạt. Các khuyến nghị cục bộ cũng xác định tham số nhạy về độ chính xác cần được xử lý đúng. Đây là đặc điểm của tham chiếu được nhà sản xuất công bố, không phải tuyên bố về độ chính xác hoặc cách triển khai mà mọi ứng dụng chọn. Bản phái sinh, biến thể lượng tử hóa và checkpoint Terminus sau đó vẫn là lựa chọn riêng so với phiên bản V3.1 gốc có tên.</p><p>Chuẩn bị công việc dài hơn với câu hỏi rõ ràng, nhãn nguồn và sản phẩm cuối xác định. Phân bổ hội thoại, văn bản nguồn, suy luận, đầu ra trong ngữ cảnh được ghi nhận và chỉ giữ bằng chứng liên quan khi nhiệm vụ mở rộng. Với tác tử, nêu hành động được phép và tiêu chí đánh dấu kết quả hoàn tất. Sản phẩm hữu ích là câu trả lời văn bản, đề xuất mã hoặc phân tích có nguồn hỗ trợ có thể đánh giá, gắn với đầu vào và quan sát ứng dụng thực sự trả về.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Có trên Ailoot · đầu vào &amp; phương thức</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Đầu vào</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Đầu ra</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Định dạng đầu ra</dt><dd>json hoặc SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th><th>Yêu cầu</th><th>Giá trị &amp; giới hạn</th><th>Mặc định</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>deepseek-v3.1-thinking</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>message[]</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Số mục tối thiểu: 1</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div class=\"note-s\">Tùy thuộc vào mô hình</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Áp dụng khi: Hội thoại văn bản</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Tổ hợp tư liệu đầu vào</summary><p class=\"note-s\"><b>Văn bản</b> · Văn bản UTF8</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content</code></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Tham số phương thức và vòng đời</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Tham số</th><th>Hợp đồng</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>messages</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>Mảng thông điệp có cấu trúc role/content</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>Tài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>Hội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>output_modalities</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>Bí danh phương thức: <code>/chat/completions</code></p><p>Vòng đời: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.</p><p class=\"note-s\">Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.</p><p class=\"note-s\">Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Bảng giá</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.</p><dl data-price-conditions><dt>Chế độ nhanh</dt><dd>Chưa chỉ định <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ nhanh</span></dd><dt>Chế độ Flex</dt><dd>Chưa chỉ định <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ flex</span></dd><dt>Mức độ suy luận tối đa</dt><dd>Chưa chỉ định <span class=\"note-s\">Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Mức phí Ailoot</h4><h4>Giá theo cấu hình</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Cấu hình</th><th>Biểu mức phí</th><th>Phí</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Cấu hình\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Cấu hình</span>Giá cơ sở cho token</th><td data-cell-label=\"Biểu mức phí\"><span class=\"card-cell-label\">Biểu mức phí</span>Mức phí cơ bản</td><td data-cell-label=\"Phí\"><span class=\"card-cell-label\">Phí</span><div><span>Đầu vào · Token đầu vào</span> <b>$0.000572</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu ra · Token đầu ra</span> <b>$0.0023</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1215-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1215-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1215-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1215-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Sao chép mã\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1215-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1215-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;:&quot;deepseek-v3.1-thinking&quot;,&quot;messages&quot;:[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}],&quot;stream&quot;:false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;choices&quot;,[]):\n    if x.get(&quot;message&quot;,{}).get(&quot;content&quot;): print(x[&quot;message&quot;][&quot;content&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1215-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1215-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=&quot;deepseek-v3.1-thinking&quot;, messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;hello&quot;}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=&quot;json&quot;))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Nhận và lưu kết quả</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">json hoặc SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất</h5><p class=\"note-s\">Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.</p><p class=\"note-s\">Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc</h5><p class=\"note-s\">Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Trường phản hồi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Lỗi và bước tiếp theo</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Phản hồi</th><th>Điều kiện</th><th>Bước tiếp theo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Bí danh</h3><h4>Bí danh mô hình</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=deepseek-v3.1-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.1-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.1-thinking</code></a></span></p><h4>Bí danh đường dẫn phương thức</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>ID gọi liên quan</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=deepseek-v3.1-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.1-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.1-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.1-thinking",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "Văn bản UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json hoặc SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "deepseek-v3.1-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "Hội thoại văn bản"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.",
            "Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.",
            "Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Hội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false.",
            "file_material": "Tài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "Mảng thông điệp có cấu trúc role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\":\"deepseek-v3.1-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n    if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=\"deepseek-v3.1-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.572,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 2.3,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.000572000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0023000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "cd88fb3bef67001c2a897874cc5d5621f1d06ea0495e01e33dbd39e93b609379",
    "input_html_sha256": "a459b16a7c26c73975f3b7de616ec3919214ff2f85a27844802fd5aeb1f29486",
    "private_audit_sha256": "cc96b9ec74b4b85be339fcfbf8c09828d2217f1bae4348e715a248bf15380ddd",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/deepseek-v3-1-thinking/",
    "description": "DeepSeek V3.1 là mô hình văn bản lai với chế độ suy nghĩ và phản hồi trực tiếp trong một phiên bản. Ngữ cảnh 128K và cấu hình sử dụng công cụ cải thiện hỗ trợ lập trình, phân tích tài liệu, tìm kiếm do ứng dụng cung cấp, với kết quả là văn bản hoặc lời gọi công cụ đề xuất.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/deepseek-v3-1-thinking/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V3.1 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/deepseek-v3-1-thinking/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "DeepSeek V3.1 là mô hình văn bản lai của DeepSeek: cùng một phiên bản có tên hỗ trợ phản hồi suy nghĩ và không suy nghĩ qua các thiết lập mẫu trò chuyện khác nhau. Nhà sản xuất nhấn mạnh sử dụng công cụ, nhiệm vụ tác tử và hiệu quả suy luận được cải thiện so với mô hình trước. Mô hình nhận chỉ dẫn viết và ngữ cảnh văn bản, tạo câu trả lời, mã hoặc nội dung lời gọi công cụ. Định danh V3.1 gốc tách biệt với Terminus, V3.2 và dòng V4.\n\nThẻ mô hình liệt kê tổng cộng 671 tỷ tham số, 37 tỷ tham số hoạt động và ngữ cảnh 128K cho cả phiên bản nền tảng lẫn hậu huấn luyện. V3.1 phát triển từ nền tảng V3 gốc với huấn luyện mở rộng trên tài liệu dài trước hậu huấn luyện. Cấu trúc hỗn hợp chuyên gia và attention tiềm ẩn theo kiến trúc V3. Các đặc điểm thiết kế giải thích cấu hình văn bản ngữ cảnh dài mà không biến con số ngữ cảnh thành thông số đầu ra tối đa riêng.\n\nChế độ không suy nghĩ chuẩn bị phản hồi trực tiếp, còn chế độ suy nghĩ bắt đầu giai đoạn suy luận trước câu trả lời. Mẫu của nhà sản xuất dùng dấu đóng suy nghĩ cho phản hồi trực tiếp và dấu mở suy nghĩ cho lượt suy luận hiện tại. Trong hội thoại nhiều lượt, nội dung suy luận trước bị loại bỏ, còn phản hồi cuối và dấu đóng vẫn ở trong ngữ cảnh. Đây là quy tắc lịch sử V3.1 gốc, khác với quy tắc V3.2 sau đó giữ suy luận qua các thông điệp liên quan công cụ.\n\nGọi công cụ tiêu chuẩn được ghi nhận ở chế độ không suy nghĩ. Ứng dụng cung cấp tên hàm, mô tả và lược đồ tham số; mô hình trả tên công cụ đã chọn và đối số JSON theo biểu diễn lời gọi công cụ của nhà sản xuất. Ứng dụng thực thi thao tác và trả kết quả. Giao mục đích cụ thể cho công cụ, giữ quan sát trả về gắn với lời gọi để bước mô hình tiếp theo có bằng chứng thay vì giả định hành động đã xảy ra.\n\nTìm kiếm ở chế độ suy nghĩ dùng định dạng tác tử tìm kiếm chuyên biệt riêng. DeepSeek ghi nhận công cụ tìm kiếm do người dùng cung cấp cho câu hỏi cần thông tin bên ngoài hoặc hiện tại, với lời gọi và quan sát lặp lại qua nhiều lượt. Vì vậy, tìm kiếm là một phần quy trình bao quanh, không phải tuyên bố phản hồi văn bản tự duyệt web. Xác định câu hỏi, tiêu chí nguồn và câu trả lời cuối cần nhận trước khi nhiệm vụ tìm kiếm bắt đầu.\n\nVới lập trình, cung cấp đoạn hoặc tệp liên quan, hành vi quan sát được, hành vi mong đợi và ràng buộc cần giữ. Một đề bài minh họa là: “Xác định nguyên nhân lỗi này với đầu vào được cung cấp, đề xuất cách sửa tập trung và giải thích điều kiện thay đổi xử lý.” Với nhiệm vụ tài liệu, gắn nhãn các phần nguồn và yêu cầu so sánh theo yêu cầu rõ ràng. Yêu cầu câu trả lời cuối phân biệt kết luận có nguồn hỗ trợ với hành động tiếp theo được đề xuất.\n\nNhà sản xuất huấn luyện V3.1 bằng định dạng thang UE8M0 FP8 cho trọng số và giá trị kích hoạt. Các khuyến nghị cục bộ cũng xác định tham số nhạy về độ chính xác cần được xử lý đúng. Đây là đặc điểm của tham chiếu được nhà sản xuất công bố, không phải tuyên bố về độ chính xác hoặc cách triển khai mà mọi ứng dụng chọn. Bản phái sinh, biến thể lượng tử hóa và checkpoint Terminus sau đó vẫn là lựa chọn riêng so với phiên bản V3.1 gốc có tên.\n\nChuẩn bị công việc dài hơn với câu hỏi rõ ràng, nhãn nguồn và sản phẩm cuối xác định. Phân bổ hội thoại, văn bản nguồn, suy luận, đầu ra trong ngữ cảnh được ghi nhận và chỉ giữ bằng chứng liên quan khi nhiệm vụ mở rộng. Với tác tử, nêu hành động được phép và tiêu chí đánh dấu kết quả hoàn tất. Sản phẩm hữu ích là câu trả lời văn bản, đề xuất mã hoặc phân tích có nguồn hỗ trợ có thể đánh giá, gắn với đầu vào và quan sát ứng dụng thực sự trả về.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "DeepSeek",
    "capabilities": {
      "context_length": 163840,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.000572000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0023000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Giá theo cấu hình được trình bày đầy đủ trong phần chi tiết."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "deepseek-v3.1-thinking",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "Văn bản UTF8"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json hoặc SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "deepseek-v3.1-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "Hội thoại văn bản"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.",
            "Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.",
            "Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "Hội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false.",
            "file_material": "Tài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "Mảng thông điệp có cấu trúc role/content",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\":\"deepseek-v3.1-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n    if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=\"deepseek-v3.1-thinking\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.572,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 2.3,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000572000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0.0023000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.000572000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.0023000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000023",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "request_model_id": "deepseek-v3.1-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "DeepSeek: DeepSeek V3.1",
    "price": {
      "in": 0.572,
      "in_label": null,
      "out": 2.3,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.572,
      "sort_out": 2.3,
      "varies": false
    },
    "short": "DeepSeek V3.1 là mô hình văn bản lai với chế độ suy nghĩ và phản hồi trực tiếp trong một phiên bản. Ngữ cảnh 128K và cấu hình sử dụng công cụ cải thiện hỗ trợ lập trình, phân tích tài liệu, tìm kiếm do ứng dụng cung cấp, với kết quả là văn bản hoặc lời gọi công cụ đề xuất."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "DeepSeek V3.1 là mô hình văn bản lai với chế độ suy nghĩ và phản hồi trực tiếp trong một phiên bản. Ngữ cảnh 128K và cấu hình sử dụng công cụ cải thiện hỗ trợ lập trình, phân tích tài liệu, tìm kiếm do ứng dụng cung cấp, với kết quả là văn bản hoặc lời gọi công cụ đề xuất.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "2c2b97e1f7ccc71747a36297e1f4940d9179bc3b4d33e5eb40842e58a72a8ba8",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "416a8cab2a370ace787b4d9b4d307168a7f78609ee5a1117732c6f0768da4ef5"
}