Source: https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-ai-deepseek-v4-1-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-ai-deepseek-v4-1-flash/
Language: ar

# DeepSeek v4.1 Flash

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-ai-deepseek-v4-1-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-ai-deepseek-v4-1-flash/facts.json)

## [DeepSeek v4.1 Flash](https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-ai-deepseek-v4-1-flash/)

DeepSeek V4.1 Flash هو نموذج متعدد الوسائط لتحليل النص والصور والبرمجة والعمل الوكيلي بسياق طويل.

- [**Ailoot · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`](https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-ai-deepseek-v4-1-flash/#method-0)
- [**Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`](https://ailoot.ai/models/ar/deepseek-ai-deepseek-v4-1-flash/#method-1)

عن النموذج

يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.

#### المعالجة المشتركة للنص والصور

DeepSeek V4.1 Flash هو نموذج متعدد الوسائط منذ الأساس: يحول المشفّر البصري الصورة إلى تمثيل يُعالج مع النص. النتيجة نصية. تتوفر إمكانات فهم بصري وبرمجة ومهام وكيلية؛ ويصل السياق إلى مليون توكن.

#### بنية للإدخال الكبير

تحتوي الشبكة الرئيسية على 552 مليار معلمة. للمشفّر السببي ومفكّك الترميز السببي 20 طبقة لكل منهما. عند معالجة الإدخال تُفعّل 8 مليارات معلمة لكل توكن، وعند التوليد 16 مليارًا. يستهدف هذا التقسيم المهام التي تكون مواد إدخالها أكبر كثيرًا من الإجابة.

يعيد الانتباه المتناثر المضغوط استخدام البيانات بين الطبقات ويحد من البحث المتكرر عن أجزاء السياق المهمة. تُستعاد حالات الانتباه المحلي الناقصة من جزء حديث. تحتوي الذاكرة الشرطية Engram على 196 مليار معلمة وتصل إلى السجلات عبر بحث متناثر بالتوكنات. هذه كتلة ذاكرة منفصلة، وليست تسمية جديدة لحجم الشبكة الرئيسية. تضم كل طبقة خبراء خبيرًا مشتركًا واحدًا و384 خبيرًا موجَّهًا؛ ويُختار لكل توكن ستة خبراء موجَّهين. تُستخدم أيضًا وصلات معدّلة بين الطبقات وDSpark لفك الترميز التخميني.

#### التدريب وبيئات الوكلاء

دُرب النموذج من الصفر على مجموعة متعددة الوسائط من 45 تريليون توكن. تتبع التحضيرات اللاحقة التسلسل: التعلم من الأمثلة، ثم التعلم بالتعزيز، ثم التقطير على تسلسلات النموذج الخاصة.

يوسّع DeepSeek بيانات المهام الاصطناعية وبيئات العمل ومسارات الوكلاء. تربط التحضيرات بين المهمة والبيئة المتاحة وطريقة فحص النتيجة؛ وتُرشح البيانات وتزال تكراراتها وتختار وفق التعقيد. هذا تنظيم للتدريب، وليس توفرًا تلقائيًا للأدوات الخارجية عند استدعاء النموذج.

#### عمق تحليل قابل للتحكم

يُضبط الاستدلال بعدد صحيح من 1 إلى 100. يحدد هذا المقياس المتصل جهد التحليل؛ وقد يحتاج الاستدلال العميق وقتًا وتوكنات أكثر.

#### متابعة الحوار والإجراءات

توفر صيغة النموذج حوارًا متعدد الأدوار واستدعاءات أدوات واستدلالًا محفوظًا وتناوب النص والصور. ينفذ التطبيق الأدوات؛ وتصبح نتائجها مادة للخطوة التالية.

تظل الإجابة نصية. تحتاج القدرة البصرية إلى طريقة إدخال مناسبة. لا يحدد حجم السياق وطول التوليد الموصى به حدًا أقصى عامًا لحجم الإجابة.

مهمة عملية

### مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

```
Trace a data-loss bug from a text log

Use this log and code sketch to identify the likely lost-update mechanism: A reads stock=5; B reads stock=5; A writes 4; B writes 4. Both requests call read(), subtract one, then write(). Explain the failure, propose one atomic update strategy and a concurrent test. Do not assume a specific database or execute anything.
```

#### النتيجة المتوقعة

```
A causal diagnosis, database-neutral pseudocode for an atomic decrement and a concurrent-test scenario with the expected final count.
```

#### التحقق من النتيجة

```
The test expects stock 3 after two successful decrements from 5, with a stated insufficient-stock rule.
```

**Ailoot · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`

[`deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&route=Core&caller=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&fmt=messages)

DeepSeek /`deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`

### البداية

DeepSeek V4.1 Flash هو نموذج متعدد الوسائط لتحليل النص والصور والبرمجة والعمل الوكيلي بسياق طويل.

المدخلات المقبولة

النص

النتائج

النص

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

**Ailoot · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages`

الإدخال

`text`

الإخراج

`text`

السياق

⁦1,048,576⁩ tokens

الحد الأقصى للإخراج

⁦32,768⁩ tokens

صيغة الإخراج

json أو SSE

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].role` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].content` | النوع`string\|content_block[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`system` | النوع`string\|content_block[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ نطاق تطبيق الحد: الحد الأقصى الدقيق للنموذج/البطاقة المختارة | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
| الحقل`temperature` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`top_p` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stop_sequences` | النوع`string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools` | النوع`tool[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].name` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].description` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].input_schema` | النوع`JSON_schema` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tool_choice` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`thinking.type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`thinking.budget_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`output_config.effort` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`metadata` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`cache_control` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |

تركيبات مواد الإدخال

**النص** · نص UTF8

`messages[].content أو كتلة type=text`

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages, max\_tokens |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`text_file_material` | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل |

دورة الحياة: `exact retained published method`

بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.

### الباقات

#### تعرفات طرائق Ailoot

الإدخال

⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K*

الإخراج

⁦‏0.0012 US$⁩ */ 1K*

قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

⁦‏0.000006 US$⁩ */ 1K*

الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت

⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K*

الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 5 دقائق

⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K tokens*

تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. [كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot · رسائل Anthropic

مثال للنصPython SDKNode.js SDKالبث باستخدام Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### استلام النتائج وحفظها

#### Ailoot · رسائل Anthropic

json أو SSE

##### الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.

##### عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.

حقول الاستجابة

| الحقل | النوع |
| --- | --- |
| الحقل`id` | النوعstring |
| الحقل`model` | النوعstring |
| الحقل`content[]` | النوعtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| الحقل`stop_reason` | النوعstring\|null |
| الحقل`usage` | النوعobject |

الأخطاء والخطوات التالية

| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
| --- | --- | --- |
| الاستجابة⁦400⁩ · `invalid_request_error` | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |

### الأسماء البديلة

#### الأسماء البديلة للنموذج

**Ailoot** [`deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&route=Core&caller=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&fmt=messages)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&route=Core&caller=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&fmt=messages)

**Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`

[`deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&route=Core&caller=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&fmt=chat)

DeepSeek /`deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`

### البداية

DeepSeek V4.1 Flash هو نموذج متعدد الوسائط لتحليل النص والصور والبرمجة والعمل الوكيلي بسياق طويل.

المدخلات المقبولة

النص

النتائج

النص

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

**Ailoot · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions`

الإدخال

`text`

الإخراج

`text`

السياق

⁦4,096⁩ tokens

الحد الأقصى للإخراج

⁦1,024⁩ tokens

صيغة الإخراج

json أو SSE

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].role` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].content` | النوع`string\|content_part[]\|null` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].tool_calls` | النوع`tool_call[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].tool_call_id` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].name` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].reasoning_content` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].reasoning_details` | النوع`object\|array` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_completion_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
| الحقل`stream_options.include_usage` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`temperature` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`top_p` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stop` | النوع`string\|string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools` | النوع`function_tool[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.name` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.description` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.parameters` | النوع`JSON_schema` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tool_choice` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`parallel_tool_calls` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`response_format` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`reasoning_effort` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`reasoning` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`service_tier` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`instructions` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`functions` | النوع`function[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`function_call` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`prompt_cache_options` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |

تركيبات مواد الإدخال

**النص** · نص UTF8

`messages[].content`

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتnull |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`text_file_material` | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل |

دورة الحياة: `exact retained published method`

بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.

### الباقات

#### تعرفات طرائق Ailoot

الإدخال

⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K*

الإخراج

⁦‏0.0012 US$⁩ */ 1K*

قراءة ذاكرة التخزين المؤقت

⁦‏0.000006 US$⁩ */ 1K*

الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت

⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K*

الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 5 دقائق

⁦‏0.0003 US$⁩ */ 1K tokens*

تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. [كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot · محادثة OpenAI

مثال للنصPython SDKNode.js SDKالبث باستخدام Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### استلام النتائج وحفظها

#### Ailoot · محادثة OpenAI

json أو SSE

##### الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.

##### عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.

حقول الاستجابة

| الحقل | النوع |
| --- | --- |
| الحقل`choices[].index` | النوعinteger |
| الحقل`choices[].message.content` | النوعstring\|null |
| الحقل`choices[].message.tool_calls` | النوعtool\_call\[\] |
| الحقل`choices[].message.reasoning_content` | النوعstring |
| الحقل`choices[].message.reasoning_details` | النوعobject\|array |
| الحقل`choices[].finish_reason` | النوعstring\|null |
| الحقل`usage` | النوعobject |

الأخطاء والخطوات التالية

| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
| --- | --- | --- |
| الاستجابة⁦400⁩ · `invalid_request_error` | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |

### الأسماء البديلة

#### الأسماء البديلة للنموذج

**Ailoot** [`deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&route=Core&caller=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&fmt=chat)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&route=Core&caller=deepseek-ai%2Fdeepseek-v4.1-flash&fmt=chat)

FAQ · deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash

ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

`POST /v1/messages` · `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`: `text` → `text`

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

`POST /v1/messages` · `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`: `model`, `messages`, `stream`

ما الحدود المطبقة؟

`POST /v1/messages` · `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1`

اربط Ailoot بخدمة Claude Code أوOpenCode أوHermes أوتطبيقك.

## الشركة ومحفظة مشاريعها

الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.

## اشتر الرموز بخصم.

خصم اشتراك للعمل المنتظم. الرموز الترويجية حتى 50% على شراء الرموز.

الاشتراك

اختر خطة بخصم لطلباتك المنتظمة.

رمز خصم حتى 50%

أدخل الرمز عند الشراء. يعاد حساب السعر وفق العرض الساري.

المصروفات في السجل

يحفظ النموذج والرموز والمبلغ لكل طلب.

[اختر اشتراكا](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/subscriptions/) · [اعرض أسعار النماذج](https://ailoot.ai/models/ar/)

## اربط API بالمنتج الذي تبيعه.

SaaS والتطبيقات والبوتات وفق العرض واتفاقية ترخيص Ailoot. لإعادة البيع، اطلب ترخيص موزع.

تطبيق تجاري

أضف توليد النص والصور والفيديو والصوت إلى ميزات خدمتك المدفوعة.

ترخيص إعادة البيع

أرسل وصف المشروع وطريقة توفير الوصول. اطلب شروط استخدام وإعادة بيع مكتوبة.

المستندات على الموقع

العرض واتفاقية الترخيص وسياسة معالجة البيانات متاحة قبل الربط.

[اطلب ترخيص إعادة بيع](mailto:support@ailoot.ai) · [العرض واتفاقية الترخيص](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ar)

## Ailoot · الشركة ومحفظة مشاريعها





تستند Ailoot إلى خبرة تشغيلية متراكمة وقاعدة عملاء واسعة وخدمة مستقرة ومراقبة مستمرة لمؤشرات الأداء KPI.





الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.





توظف Ailoot هذه الخبرة التشغيلية لإتاحة الوصول عبر API إلى قدرات الذكاء الاصطناعي في منتجات العملاء ووكلائهم وتطبيقاتهم وعمليات الأتمتة.