Source: https://ailoot.ai/models/ar/longcat-flash-thinking-ultra/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/longcat-flash-thinking-ultra/
Language: ar

# LongCat-Flash-Thinking-ultra

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/longcat-flash-thinking-ultra/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/longcat-flash-thinking-ultra/facts.json)

## [LongCat-Flash-Thinking-ultra](https://ailoot.ai/models/ar/longcat-flash-thinking-ultra/)

LongCat-Flash-Thinking هو نموذج Meituan للاستدلال للرياضيات والبرمجة واستخدام الأدوات والإثبات الصوري للنظريات. يجمع إصدار Thinking الأصلي الاستدلال العام بتدريب مخصص للاستدلال الصوري والوكلاء، وينتج نصًا وحلولًا مرشحة لشروط صريحة.

- [**Ailoot Ultra · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/ar/longcat-flash-thinking-ultra/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/ar/longcat-flash-thinking-ultra/#method-1)

عن النموذج

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

مقدمة النموذج

LongCat-Flash-Thinking هو نموذج Meituan اللغوي الكبير للاستدلال. يحتوي تصميم مزيج الخبراء فيه على ٥٦٠ مليار معامل إجمالي وينشّط ديناميكيًا نحو ١٨٫٦ إلى ٣١٫٣ مليارًا، بمتوسط نحو ٢٧ مليارًا، وفق سياق المهمة. يشمل التركيز الرياضيات والمنطق والبرمجة واتباع التعليمات والإثبات الآلي للنظريات واستخدام الأدوات. تصف هذه البطاقة إصدار Thinking الأصلي بتعليمات نصية ونتائج نصية.

التعلم المعزز المتوازي عبر المجالات

يبدأ تطويره بمرحلة انطلاق أولي بسلاسل تفكير طويلة، تليها مرحلة تعلم معزز واسعة النطاق. يفصل التدريب مهام العلوم والتقنية والهندسة والرياضيات STEM والبرمجة والوكلاء إلى مجالات، ثم يدمج النماذج المتخصصة الناتجة. يفسر ذلك مركزية الاستدلال العام والبرمجة والتفاعل مع الأدوات في الإصدار. يفيد تعريف نوع المشكلة الدقيق والنتيجة المطلوبة بدل طلب نقاش واسع لموضوع.

بنية التدريب التحتية DORA

ينسق نظام DORA لدى المصنّع عمل التعلم المعزز غير المتزامن عبر تخصيص مرن وسلسلة معالجة متعددة الإصدارات. غرضه تدريب كفء وعينات متسقة وإعادة استخدام الحساب أثناء التدريب. تنتمي هذه الخصائص إلى عملية تدريب المنتج: ولا تعني ذاكرة مستمرة لمحادثة تطبيق أو سعة تشغيل معينة لطلب مستخدم.

الاستدلال الصوري والوكيلي

يستخدم تدريب الاستدلال الصوري صياغة العبارات صوريًا وتوليف البراهين تكراريًا والتصفية للتحقق من الصياغة والاتساق. يقدّم طلب إثبات النظريات المنشور مشكلة مع عبارتها الصورية ويطلب حلًا بلغة Lean 4. أعد التعريفات والافتراضات وعبارة النظرية الدقيقة؛ ومخرج توضيحي هو برهان مرشح مع شرح الادعاءات الوسيطة المهمة. يظل المدقق الصوري هو من يحدد قبول البرهان المولّد.

يطوّر التدريب الوكيلي استخدامًا تكيفيًا للأدوات المقدمة. ينشئ المصنّع مهام تتطلب مساعدة الأدوات فعلًا ويدرّب على تسلسلات حلول أحادية ومتعددة الجولات. أعط النموذج اسم الأداة وغرضها ومخطط مدخلاتها، ثم أعد نتيجة الأداة الفعلية للخطوة التالية. مثلًا، يمكن لمهمة تحليل شيفرة أن تطلب منه فحص دالة مقدمة واختيار عملية تشخيص وشرح الملاحظة. تنفيذ الأدوات من مسؤولية التطبيق المحيط.

إعداد المحادثة والإجابة

تتضمن أمثلة المحادثة الأصلية علامة /think\_on وتعليمات نظام اختيارية والجولات السابقة قبل استعلام المستخدم الجديد. تطلب الأمثلة الرياضية استدلالًا خطوة بخطوة وتضع النتيجة النهائية في صيغة محاطة بإطار يسهل تمييزها. يضيف القالب الصوري عبارة Lean 4. تُخرج أمثلة الأدوات الأصلية سجلات موسومة تحتوي اسم دالة ووسيطات، وتسمح بسجلات متتالية لاستدعاءات متعددة. تصف هذه الأعراف قوالب المصنّع؛ ويجب أن يحفظ التكامل معناها بدل معاملتها كنص إجابة عادي.

الفروق بين الإصدارات واعتبارات الاستخدام

للإصدار الأصلي وإصدار أوزانه FP8 اسمان منفصلان. يصف دليل النشر كذلك التنبؤ الاختياري متعدد الرموز الذي يعتمد على إعداد الاستدلال. يذكر المصنّع أن الأداء اللغوي قد يختلف وأنه لم يُقيّم كل تطبيق لاحق تقييمًا شاملًا. احتفظ بهدف قابل للتحقق رياضيًا أو تقنيًا وقدّم الشروط كاملة وافحص الشيفرة أو البراهين المولّدة بالمدقق المناسب. تظل هوية Thinking الأصلية منفصلة عن Chat وعن إصدارات Thinking المسمّاة اللاحقة؛ وتتطلب السقوف الرقمية للسياق أو الإخراج مواصفات الإصدار المختار.

مهمة عملية

### مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

```
Prove a capacity claim

A dispatch team claims it can place 25 packages into six lockers, with at most four packages per locker. Determine whether the claim is possible. Give a short mathematical argument from the capacity condition, then state the smallest number of lockers that could hold all packages under the same rule.
```

#### النتيجة المتوقعة

```
A concise impossibility argument and a minimum-locker calculation.
```

#### التحقق من النتيجة

```
The argument must use total capacity and round the locker requirement up to a whole number.
```

**Ailoot Ultra · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=chat)

أخرى /`LongCat-Flash-Thinking-ultra`

### البداية

LongCat-Flash-Thinking هو نموذج Meituan للاستدلال للرياضيات والبرمجة واستخدام الأدوات والإثبات الصوري للنظريات. يجمع إصدار Thinking الأصلي الاستدلال العام بتدريب مخصص للاستدلال الصوري والوكلاء، وينتج نصًا وحلولًا مرشحة لشروط صريحة.

المدخلات المقبولة

النص

النتائج

النص

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

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

الإدخال

`text`

الإخراج

`text`

صيغة الإخراج

json أو SSE

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود LongCat-Flash-Thinking-ultra | 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 function 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— |
| الحقل`modalities` | النوع`string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`provider` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`cache_control.ttl` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |

تركيبات مواد الإدخال

**النص** · نص UTF8

`messages[].content`

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`messages` | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
| المعلمة`file_material` | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| المعلمة`control_scope` | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
| المعلمة`output_modalities` | المواصفاتtext |
| المعلمة`hosted_operations` | المواصفاتfalse |
| المعلمة`multimodal_input_binding` | المواصفاتnull |

دورة الحياة: `synchronous_or_streamed`

أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.

طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.

يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.

### الباقات

مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.

الوضع السريع

غير محدد عند اختيار الوضع السريع

الوضع المرن

غير محدد عند اختيار وضع flex

أقصى جهد للاستدلال

غير محدد عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال

#### تعرفات Ailoot

#### الأسعار حسب الإعدادات

| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
| --- | --- | --- |
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال **$0.000286** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.002858** / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت **$0** / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت **$0** / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة **—** / 1K من الرموز |

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 Ultra · محادثة OpenAI

curlPython SDKالبث باستخدام Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "LongCat-Flash-Thinking-ultra", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
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)
result=client.chat.completions.create(model='LongCat-Flash-Thinking-ultra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses 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(result.to_dict(mode="json"))
```

```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='LongCat-Flash-Thinking-ultra',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 Ultra · 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 Ultra** [`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=chat)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=messages)

أخرى /`LongCat-Flash-Thinking-ultra`

### البداية

LongCat-Flash-Thinking هو نموذج Meituan للاستدلال للرياضيات والبرمجة واستخدام الأدوات والإثبات الصوري للنظريات. يجمع إصدار Thinking الأصلي الاستدلال العام بتدريب مخصص للاستدلال الصوري والوكلاء، وينتج نصًا وحلولًا مرشحة لشروط صريحة.

المدخلات المقبولة

النص

النتائج

json · sse

### متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

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

الإدخال

`text`

الإخراج

`json`, `sse`

صيغة الإخراج

JSON أو SSE

| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود LongCat-Flash-Thinking-ultra | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].role` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].content` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |

تركيبات مواد الإدخال

**النص** · نص UTF-8

`سلسلة نصية messages[].content`

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages, max\_tokens |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتstream |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`text_file_material` | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |

دورة الحياة: `synchronous_or_streamed`

### الباقات

مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.

الوضع السريع

غير محدد عند اختيار الوضع السريع

الوضع المرن

غير محدد عند اختيار وضع flex

أقصى جهد للاستدلال

غير محدد عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال

#### تعرفات Ailoot

#### الأسعار حسب الإعدادات

| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
| --- | --- | --- |
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال **$0.000286** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.002858** / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت **$0** / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت **$0** / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة **—** / 1K من الرموز |

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 Ultra · رسائل Anthropic

جسم طلب JSON مكتمل بالحد الأدنىcurl · استخدم مستندك بترميز UTF-8Python · احفظ النتيجة كاملة

```json
{
  "model": "LongCat-Flash-Thinking-ultra",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'LongCat-Flash-Thinking-ultra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'LongCat-Flash-Thinking-ultra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### استلام النتائج وحفظها

#### Ailoot Ultra · 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 Ultra** [`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=messages)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=messages)

FAQ · LongCat-Flash-Thinking-ultra

ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

`POST /v1/chat/completions` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `text` → `json`, `sse`

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

`POST /v1/chat/completions` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

ما الحدود المطبقة؟

`POST /v1/chat/completions` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `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.