{
  "aboutHtml": "<p>DeepSeek V3.2 Exp là phiên bản mô hình văn bản thử nghiệm của DeepSeek, xây dựng trên V3.1 Terminus. Thay đổi đặc trưng là DeepSeek Sparse Attention, được đưa vào để nghiên cứu huấn luyện và suy luận hiệu quả hơn với chuỗi văn bản dài. Tác vụ vẫn dựa trên văn bản: chỉ dẫn viết và ngữ cảnh tạo câu trả lời văn bản, mã hoặc đầu ra liên quan đến tác nhân. Đây là phiên bản nghiên cứu chú ý thưa, tách biệt với mô hình V3.2 cuối cùng và định dạng thinking với công cụ xuất hiện sau đó.</p><p>DSA sử dụng bộ lập chỉ mục nhẹ và lựa chọn token chi tiết, nhờ đó phép tính chú ý chính tập trung vào thông tin token trước đó đã được chọn. DeepSeek chủ động căn cấu hình huấn luyện thử nghiệm theo V3.1 Terminus để tách riêng thay đổi kiến trúc. Báo cáo V3.2 xác nhận V3.2 cuối cùng và V3.2 Exp dùng chung kiến trúc này, đồng thời mô tả việc tiếp tục huấn luyện từ nền Terminus có ngữ cảnh 128K. Cấu hình thử nghiệm được công bố sử dụng thiết lập ngữ cảnh dài 128K đó.</p><p>Thẻ thử nghiệm của nhà sản xuất vẫn bao quát suy luận và công việc tác nhân trong khi giữ hồ sơ tác vụ của mô hình trước. Bằng chứng phân biệt suy luận không công cụ và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân thành các quy trình riêng. Chuẩn bị câu hỏi rõ ràng, ngữ cảnh nguồn liên quan và hình thức cuối mong muốn. Nếu tác vụ dùng công cụ, ứng dụng cung cấp định nghĩa và trả lại kết quả; hành động mô hình đề xuất không phải thao tác đã thực thi.</p><p>Thẻ V3.2 cuối cùng đưa ra định dạng lời gọi công cụ sửa đổi và mô tả rõ thinking với công cụ. Các cập nhật này thuộc bản phát hành cuối, không nên coi là toàn bộ yêu cầu tương tác của phiên bản thử nghiệm. Với V3.2 Exp, giữ định dạng tin nhắn riêng và ngữ cảnh tác vụ kế thừa từ Terminus, thay vì mặc định tên tương tự khiến mọi tùy chọn hoặc vai trò mới hơn có thể thay thế lẫn nhau.</p><p>Với việc so sánh tài liệu dài, gắn nhãn từng nguồn và xác định các phần liên quan đến câu hỏi. Yêu cầu minh họa là: “So sánh các yêu cầu này với phần triển khai đề xuất, xác định từng điểm không khớp và dẫn đoạn chứng minh. Kết thúc bằng danh sách sửa đổi theo ưu tiên.” Với mã, cung cấp hành vi lỗi, đoạn liên quan và kết quả mong muốn, rồi yêu cầu thay đổi có trọng tâm kèm giải thích rõ. Bố cục nguồn và quy tắc hoàn thành giúp hướng tác vụ ngữ cảnh dài đến sản phẩm dùng được.</p><p>Triển khai tham chiếu của nhà sản xuất có bộ lập chỉ mục chú ý thưa, và thẻ ghi nhận một sửa đổi quan trọng trong triển khai: RoPE của bộ lập chỉ mục dùng bố trí không xen kẽ, còn mô-đun chú ý tiềm ẩn cần bố trí xen kẽ. Đây là chi tiết tham chiếu của nhà sản xuất liên quan đến thực thi mô hình trung thành, không phải một lời nhắc người dùng khác hay khả năng mới. Điều này cũng có nghĩa tên mô hình không mô tả toàn bộ cách mỗi triển khai xử lý kiến trúc thử nghiệm.</p><p>Tác vụ tác nhân liên tục phải tính chung ngân sách cho văn bản nguồn, hội thoại, suy luận được tạo và quan sát công cụ. Tổ chức những quan sát hữu ích và yêu cầu câu trả lời cuối phân biệt bằng chứng, giả định cùng hành động đề xuất. Với kết quả thực tế phụ thuộc nguồn, cung cấp tài liệu có thẩm quyền hoặc công cụ thích hợp thay vì chỉ dựa vào kiến thức huấn luyện rộng. Đầu ra vẫn là văn bản, mã hoặc bản ghi phân tích có thể đối chiếu với tác vụ và đầu vào.</p>",
  "aboutText": "DeepSeek V3.2 Exp là phiên bản mô hình văn bản thử nghiệm của DeepSeek, xây dựng trên V3.1 Terminus. Thay đổi đặc trưng là DeepSeek Sparse Attention, được đưa vào để nghiên cứu huấn luyện và suy luận hiệu quả hơn với chuỗi văn bản dài. Tác vụ vẫn dựa trên văn bản: chỉ dẫn viết và ngữ cảnh tạo câu trả lời văn bản, mã hoặc đầu ra liên quan đến tác nhân. Đây là phiên bản nghiên cứu chú ý thưa, tách biệt với mô hình V3.2 cuối cùng và định dạng thinking với công cụ xuất hiện sau đó.\n\nDSA sử dụng bộ lập chỉ mục nhẹ và lựa chọn token chi tiết, nhờ đó phép tính chú ý chính tập trung vào thông tin token trước đó đã được chọn. DeepSeek chủ động căn cấu hình huấn luyện thử nghiệm theo V3.1 Terminus để tách riêng thay đổi kiến trúc. Báo cáo V3.2 xác nhận V3.2 cuối cùng và V3.2 Exp dùng chung kiến trúc này, đồng thời mô tả việc tiếp tục huấn luyện từ nền Terminus có ngữ cảnh 128K. Cấu hình thử nghiệm được công bố sử dụng thiết lập ngữ cảnh dài 128K đó.\n\nThẻ thử nghiệm của nhà sản xuất vẫn bao quát suy luận và công việc tác nhân trong khi giữ hồ sơ tác vụ của mô hình trước. Bằng chứng phân biệt suy luận không công cụ và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân thành các quy trình riêng. Chuẩn bị câu hỏi rõ ràng, ngữ cảnh nguồn liên quan và hình thức cuối mong muốn. Nếu tác vụ dùng công cụ, ứng dụng cung cấp định nghĩa và trả lại kết quả; hành động mô hình đề xuất không phải thao tác đã thực thi.\n\nThẻ V3.2 cuối cùng đưa ra định dạng lời gọi công cụ sửa đổi và mô tả rõ thinking với công cụ. Các cập nhật này thuộc bản phát hành cuối, không nên coi là toàn bộ yêu cầu tương tác của phiên bản thử nghiệm. Với V3.2 Exp, giữ định dạng tin nhắn riêng và ngữ cảnh tác vụ kế thừa từ Terminus, thay vì mặc định tên tương tự khiến mọi tùy chọn hoặc vai trò mới hơn có thể thay thế lẫn nhau.\n\nVới việc so sánh tài liệu dài, gắn nhãn từng nguồn và xác định các phần liên quan đến câu hỏi. Yêu cầu minh họa là: “So sánh các yêu cầu này với phần triển khai đề xuất, xác định từng điểm không khớp và dẫn đoạn chứng minh. Kết thúc bằng danh sách sửa đổi theo ưu tiên.” Với mã, cung cấp hành vi lỗi, đoạn liên quan và kết quả mong muốn, rồi yêu cầu thay đổi có trọng tâm kèm giải thích rõ. Bố cục nguồn và quy tắc hoàn thành giúp hướng tác vụ ngữ cảnh dài đến sản phẩm dùng được.\n\nTriển khai tham chiếu của nhà sản xuất có bộ lập chỉ mục chú ý thưa, và thẻ ghi nhận một sửa đổi quan trọng trong triển khai: RoPE của bộ lập chỉ mục dùng bố trí không xen kẽ, còn mô-đun chú ý tiềm ẩn cần bố trí xen kẽ. Đây là chi tiết tham chiếu của nhà sản xuất liên quan đến thực thi mô hình trung thành, không phải một lời nhắc người dùng khác hay khả năng mới. Điều này cũng có nghĩa tên mô hình không mô tả toàn bộ cách mỗi triển khai xử lý kiến trúc thử nghiệm.\n\nTác vụ tác nhân liên tục phải tính chung ngân sách cho văn bản nguồn, hội thoại, suy luận được tạo và quan sát công cụ. Tổ chức những quan sát hữu ích và yêu cầu câu trả lời cuối phân biệt bằng chứng, giả định cùng hành động đề xuất. Với kết quả thực tế phụ thuộc nguồn, cung cấp tài liệu có thẩm quyền hoặc công cụ thích hợp thay vì chỉ dựa vào kiến thức huấn luyện rộng. Đầu ra vẫn là văn bản, mã hoặc bản ghi phân tích có thể đối chiếu với tác vụ và đầu vào.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "02d5c7f805ea05ee1f71cd6fcffd06d598ee5fd9bbcf8a40e4aa7ec5652412a8",
    "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 V3.2 Exp</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>DeepSeek /</span><code>deepseek-v3.2-exp-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-v3.2-exp-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 V3.2 Exp là phiên bản attention thưa xây dựng trên V3.1 Terminus. Mô hình xử lý văn bản cho suy luận, lập trình và nhiệm vụ tác tử, đồng thời thử nghiệm attention ngữ cảnh dài hiệu quả hơn, với ngữ cảnh 128K của nhà sản xuất và định danh riêng so với bản V3.2 chính thức.</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 V3.2 Exp là phiên bản mô hình văn bản thử nghiệm của DeepSeek, xây dựng trên V3.1 Terminus. Thay đổi đặc trưng là DeepSeek Sparse Attention, được đưa vào để nghiên cứu huấn luyện và suy luận hiệu quả hơn với chuỗi văn bản dài. Tác vụ vẫn dựa trên văn bản: chỉ dẫn viết và ngữ cảnh tạo câu trả lời văn bản, mã hoặc đầu ra liên quan đến tác nhân. Đây là phiên bản nghiên cứu chú ý thưa, tách biệt với mô hình V3.2 cuối cùng và định dạng thinking với công cụ xuất hiện sau đó.</p><p>DSA sử dụng bộ lập chỉ mục nhẹ và lựa chọn token chi tiết, nhờ đó phép tính chú ý chính tập trung vào thông tin token trước đó đã được chọn. DeepSeek chủ động căn cấu hình huấn luyện thử nghiệm theo V3.1 Terminus để tách riêng thay đổi kiến trúc. Báo cáo V3.2 xác nhận V3.2 cuối cùng và V3.2 Exp dùng chung kiến trúc này, đồng thời mô tả việc tiếp tục huấn luyện từ nền Terminus có ngữ cảnh 128K. Cấu hình thử nghiệm được công bố sử dụng thiết lập ngữ cảnh dài 128K đó.</p><p>Thẻ thử nghiệm của nhà sản xuất vẫn bao quát suy luận và công việc tác nhân trong khi giữ hồ sơ tác vụ của mô hình trước. Bằng chứng phân biệt suy luận không công cụ và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân thành các quy trình riêng. Chuẩn bị câu hỏi rõ ràng, ngữ cảnh nguồn liên quan và hình thức cuối mong muốn. Nếu tác vụ dùng công cụ, ứng dụng cung cấp định nghĩa và trả lại kết quả; hành động mô hình đề xuất không phải thao tác đã thực thi.</p><p>Thẻ V3.2 cuối cùng đưa ra định dạng lời gọi công cụ sửa đổi và mô tả rõ thinking với công cụ. Các cập nhật này thuộc bản phát hành cuối, không nên coi là toàn bộ yêu cầu tương tác của phiên bản thử nghiệm. Với V3.2 Exp, giữ định dạng tin nhắn riêng và ngữ cảnh tác vụ kế thừa từ Terminus, thay vì mặc định tên tương tự khiến mọi tùy chọn hoặc vai trò mới hơn có thể thay thế lẫn nhau.</p><p>Với việc so sánh tài liệu dài, gắn nhãn từng nguồn và xác định các phần liên quan đến câu hỏi. Yêu cầu minh họa là: “So sánh các yêu cầu này với phần triển khai đề xuất, xác định từng điểm không khớp và dẫn đoạn chứng minh. Kết thúc bằng danh sách sửa đổi theo ưu tiên.” Với mã, cung cấp hành vi lỗi, đoạn liên quan và kết quả mong muốn, rồi yêu cầu thay đổi có trọng tâm kèm giải thích rõ. Bố cục nguồn và quy tắc hoàn thành giúp hướng tác vụ ngữ cảnh dài đến sản phẩm dùng được.</p><p>Triển khai tham chiếu của nhà sản xuất có bộ lập chỉ mục chú ý thưa, và thẻ ghi nhận một sửa đổi quan trọng trong triển khai: RoPE của bộ lập chỉ mục dùng bố trí không xen kẽ, còn mô-đun chú ý tiềm ẩn cần bố trí xen kẽ. Đây là chi tiết tham chiếu của nhà sản xuất liên quan đến thực thi mô hình trung thành, không phải một lời nhắc người dùng khác hay khả năng mới. Điều này cũng có nghĩa tên mô hình không mô tả toàn bộ cách mỗi triển khai xử lý kiến trúc thử nghiệm.</p><p>Tác vụ tác nhân liên tục phải tính chung ngân sách cho văn bản nguồn, hội thoại, suy luận được tạo và quan sát công cụ. Tổ chức những quan sát hữu ích và yêu cầu câu trả lời cuối phân biệt bằng chứng, giả định cùng hành động đề xuất. Với kết quả thực tế phụ thuộc nguồn, cung cấp tài liệu có thẩm quyền hoặc công cụ thích hợp thay vì chỉ dựa vào kiến thức huấn luyện rộng. Đầu ra vẫn là văn bản, mã hoặc bản ghi phân tích có thể đối chiếu với tác vụ và đầu vào.</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-v3.2-exp-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>$0.00058</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu ra · Token đầu ra</span> <b>$0.00086</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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1216-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1216-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1216-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1216-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Sao chép mã\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1216-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1216-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-v3.2-exp-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-1216-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1216-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-v3.2-exp-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-v3.2-exp-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.2-exp-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.2-exp-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-v3.2-exp-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=deepseek-v3.2-exp-thinking&amp;fmt=chat\"><code>deepseek-v3.2-exp-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek-v3.2-exp-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek-v3.2-exp-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-v3.2-exp-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-v3.2-exp-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": "0.00058000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
                "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": "0.00086000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
                "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-v3.2-exp-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-v3.2-exp-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": 0.58,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0.86,
        "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": "0.00058000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
                "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": "0.00086000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
                "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-v3.2-exp-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00058000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
            "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": "0.00086000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
            "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-v3.2-exp-thinking",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "8b1aa6ddbd7ebfe9c8c4a7edac45cbd820b06ecb02b365ab088961b4258ebcb9",
    "input_html_sha256": "5b7197ba568ee02e185ad855a225c127b5354b594f221575ad72432f9af254b2",
    "private_audit_sha256": "7629373d71e6b1d9102288fb1da76f1367981de03edc157cd7cc1163d813cafd",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/deepseek-v3-2-exp-thinking/",
    "description": "DeepSeek V3.2 Exp là phiên bản attention thưa xây dựng trên V3.1 Terminus. Mô hình xử lý văn bản cho suy luận, lập trình và nhiệm vụ tác tử, đồng thời thử nghiệm attention ngữ cảnh dài hiệu quả hơn, với ngữ cảnh 128K của nhà sản xuất và định danh riêng so với bản V3.2 chính thức.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/deepseek-v3-2-exp-thinking/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/deepseek-v3-2-exp-thinking/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "DeepSeek V3.2 Exp là phiên bản mô hình văn bản thử nghiệm của DeepSeek, xây dựng trên V3.1 Terminus. Thay đổi đặc trưng là DeepSeek Sparse Attention, được đưa vào để nghiên cứu huấn luyện và suy luận hiệu quả hơn với chuỗi văn bản dài. Tác vụ vẫn dựa trên văn bản: chỉ dẫn viết và ngữ cảnh tạo câu trả lời văn bản, mã hoặc đầu ra liên quan đến tác nhân. Đây là phiên bản nghiên cứu chú ý thưa, tách biệt với mô hình V3.2 cuối cùng và định dạng thinking với công cụ xuất hiện sau đó.\n\nDSA sử dụng bộ lập chỉ mục nhẹ và lựa chọn token chi tiết, nhờ đó phép tính chú ý chính tập trung vào thông tin token trước đó đã được chọn. DeepSeek chủ động căn cấu hình huấn luyện thử nghiệm theo V3.1 Terminus để tách riêng thay đổi kiến trúc. Báo cáo V3.2 xác nhận V3.2 cuối cùng và V3.2 Exp dùng chung kiến trúc này, đồng thời mô tả việc tiếp tục huấn luyện từ nền Terminus có ngữ cảnh 128K. Cấu hình thử nghiệm được công bố sử dụng thiết lập ngữ cảnh dài 128K đó.\n\nThẻ thử nghiệm của nhà sản xuất vẫn bao quát suy luận và công việc tác nhân trong khi giữ hồ sơ tác vụ của mô hình trước. Bằng chứng phân biệt suy luận không công cụ và sử dụng công cụ theo kiểu tác nhân thành các quy trình riêng. Chuẩn bị câu hỏi rõ ràng, ngữ cảnh nguồn liên quan và hình thức cuối mong muốn. Nếu tác vụ dùng công cụ, ứng dụng cung cấp định nghĩa và trả lại kết quả; hành động mô hình đề xuất không phải thao tác đã thực thi.\n\nThẻ V3.2 cuối cùng đưa ra định dạng lời gọi công cụ sửa đổi và mô tả rõ thinking với công cụ. Các cập nhật này thuộc bản phát hành cuối, không nên coi là toàn bộ yêu cầu tương tác của phiên bản thử nghiệm. Với V3.2 Exp, giữ định dạng tin nhắn riêng và ngữ cảnh tác vụ kế thừa từ Terminus, thay vì mặc định tên tương tự khiến mọi tùy chọn hoặc vai trò mới hơn có thể thay thế lẫn nhau.\n\nVới việc so sánh tài liệu dài, gắn nhãn từng nguồn và xác định các phần liên quan đến câu hỏi. Yêu cầu minh họa là: “So sánh các yêu cầu này với phần triển khai đề xuất, xác định từng điểm không khớp và dẫn đoạn chứng minh. Kết thúc bằng danh sách sửa đổi theo ưu tiên.” Với mã, cung cấp hành vi lỗi, đoạn liên quan và kết quả mong muốn, rồi yêu cầu thay đổi có trọng tâm kèm giải thích rõ. Bố cục nguồn và quy tắc hoàn thành giúp hướng tác vụ ngữ cảnh dài đến sản phẩm dùng được.\n\nTriển khai tham chiếu của nhà sản xuất có bộ lập chỉ mục chú ý thưa, và thẻ ghi nhận một sửa đổi quan trọng trong triển khai: RoPE của bộ lập chỉ mục dùng bố trí không xen kẽ, còn mô-đun chú ý tiềm ẩn cần bố trí xen kẽ. Đây là chi tiết tham chiếu của nhà sản xuất liên quan đến thực thi mô hình trung thành, không phải một lời nhắc người dùng khác hay khả năng mới. Điều này cũng có nghĩa tên mô hình không mô tả toàn bộ cách mỗi triển khai xử lý kiến trúc thử nghiệm.\n\nTác vụ tác nhân liên tục phải tính chung ngân sách cho văn bản nguồn, hội thoại, suy luận được tạo và quan sát công cụ. Tổ chức những quan sát hữu ích và yêu cầu câu trả lời cuối phân biệt bằng chứng, giả định cùng hành động đề xuất. Với kết quả thực tế phụ thuộc nguồn, cung cấp tài liệu có thẩm quyền hoặc công cụ thích hợp thay vì chỉ dựa vào kiến thức huấn luyện rộng. Đầu ra vẫn là văn bản, mã hoặc bản ghi phân tích có thể đối chiếu với tác vụ và đầu vào.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "DeepSeek",
    "capabilities": {
      "context_length": 163840,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00058000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
            "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": "0.00086000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
            "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-v3.2-exp-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-v3.2-exp-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": "0.00058000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
                "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": "0.00086000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
                "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-v3.2-exp-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-v3.2-exp-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": 0.58,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0.86,
        "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": "0.00058000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
                "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": "0.00086000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
                "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-v3.2-exp-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00058000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000058",
            "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": "0.00086000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000086",
            "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-v3.2-exp-thinking",
        "request_model_id": "deepseek-v3.2-exp-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp",
    "price": {
      "in": 0.58,
      "in_label": null,
      "out": 0.86,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.58,
      "sort_out": 0.86,
      "varies": false
    },
    "short": "DeepSeek V3.2 Exp là phiên bản attention thưa xây dựng trên V3.1 Terminus. Mô hình xử lý văn bản cho suy luận, lập trình và nhiệm vụ tác tử, đồng thời thử nghiệm attention ngữ cảnh dài hiệu quả hơn, với ngữ cảnh 128K của nhà sản xuất và định danh riêng so với bản V3.2 chính thức."
  },
  "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 V3.2 Exp là phiên bản attention thưa xây dựng trên V3.1 Terminus. Mô hình xử lý văn bản cho suy luận, lập trình và nhiệm vụ tác tử, đồng thời thử nghiệm attention ngữ cảnh dài hiệu quả hơn, với ngữ cảnh 128K của nhà sản xuất và định danh riêng so với bản V3.2 chính thức.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "c56494dabee6a80d1f60754bb0fcecec738ceb550fc18e6a9904ae868e4f70d6",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "77ab06480077818dd32fe463a79c8230e8a564f5d1ee75e2ff6f0da8b5d48563"
}