Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/mai-ds-r1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/mai-ds-r1/ Language: de-ch # mai-ds-r1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/mai-ds-r1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/mai-ds-r1/facts.json) ## [mai-ds-r1](https://ailoot.ai/models/de-ch/mai-ds-r1/) MAI-DS-R1 ist Microsofts nachtrainiertes DeepSeek-R1-Modell für textbasiertes Schlussfolgern, Mathematik, Code und Forschung. Es bewahrt die R1-Grundlage für Schlussfolgerungen, behebt dabei Antwortlücken und verfeinert den Umgang des Modells mit sensiblen Themen. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `MAI-DS-R1`](https://ailoot.ai/models/de-ch/mai-ds-r1/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `MAI-DS-R1`](https://ailoot.ai/models/de-ch/mai-ds-r1/#method-1) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. MAI-DS-R1 ist ein Schlussfolgerungsmodell, das das Microsoft-AI-Team ausgehend von DeepSeek-R1 nachtrainiert hat. Es soll die Stärken des Basismodells beim Schlussfolgern bewahren, gleichzeitig die Antwortbereitschaft bei Themen verbessern, die zuvor wenig hilfreiche Ablehnungen erhielten, und das Risikoprofil des Modells verfeinern. Microsoft beschreibt die Veröffentlichung als eigenes nachtrainiertes Modell mit einer DeepSeek-R1-Grundlage von 671 Milliarden Parametern und einer Mixture-of-Experts-Architektur. Es ist ein Texterzeugungsmodell und keine der kleineren R1-Destillationen. Die Modellkarte nennt Sprachverständnis und -erzeugung, Allgemeinwissensfragen, mehrstufiges Problemlösen, Codegenerierung und -verständnis sowie wissenschaftliche oder akademische Aufgaben als direkte Anwendungen. Eine nützliche Anfrage kann daher mit einer mathematischen Bedingung, einem logischen Rätsel, einem Codefragment oder einer zu prüfenden technischen Erklärung beginnen. Das Ergebnis ist Text: eine vorgeschlagene Lösung, Code, eine Erklärung oder ein zusammenhängender Entwurf. Benennen Sie die Ergebnisart in der Anfrage, damit das Schlussfolgern einem definierten Ziel dient. Geben Sie für einen Mathematikassistenten die vollständigen Bedingungen, Definitionen, bekannten Grössen und die zu begründende Schlussfolgerung an. Eine Beispielaufgabe lautet: «Prüfen Sie diese vorgeschlagene Lösung. Bestimmen Sie den ersten unbelegten Übergang, erklären Sie die fehlende Annahme und geben Sie ein korrigiertes Ergebnis, das die ursprünglichen Bedingungen erfüllt.» Stellen Sie für einen Programmierassistenten die relevante Funktion, Beispieleingaben und das erwartete Verhalten bereit; verlangen Sie eine Fehlererklärung und eine anhand dieser Beispiele prüfbare Änderung. Geben Sie für Forschungsentwürfe das zu vergleichende Material an und unterscheiden Sie Quellenaussagen, Interpretationen und weiterhin belegbedürftige Fragen. Microsoft stellt das Modell zudem als Grundlage für weiteres fachspezifisches Fine-Tuning vor, darunter Mathematiknachhilfe, Programmierassistenten und wissenschaftliche Forschungswerkzeuge. Das ist eine nachgelagerte Anpassungsverwendung, getrennt vom hier beschriebenen allgemeinen Modell. Das Nachtraining verwendet Beispiele zu Sicherheit und Nichtbefolgung zusammen mit mehrsprachigen Beispielen zu Themen, bei denen Verzerrungen gemeldet wurden. Die Änderung zielt auf das Antwortverhalten; sie macht das Modell weder zu einem uneingeschränkten System noch beseitigt sie die Notwendigkeit, seine Antworten zu beurteilen. Der Hersteller nennt relevante Nutzungsgrenzen. Klinische Diagnosen oder Behandlungsentscheidungen, verbindliche rechtliche Entscheidungen, autonome sicherheitskritische Steuerung und folgenreiche Finanz- oder Sicherheitsentscheidungen liegen ausserhalb der in der Modellkarte vorgesehenen zuverlässigen Verwendung. Die dokumentierte Rolle lässt sich besser als Erklärung, Entwurf und strukturiertes Problemlösen mit angemessener Prüfung beschreiben. Microsoft weist darauf hin, dass sachliche Halluzinationen, kulturelle oder demografische Verzerrungen und Anfälligkeit für manipulative Prompts nach dem Nachtraining fortbestehen können. Die Veröffentlichung teilt den ursprünglichen Wissensstichtag von DeepSeek-R1; einer selbstsicheren Antwort können daher weiterhin aktuelle Ereignisse oder Fachfakten fehlen. Obwohl das Nachtraining mehrsprachige Daten verwendet, erwartet Microsoft die stärksten Ergebnisse auf Englisch und Chinesisch. Bewerten Sie die für die Anwendung benötigte Sprache und Fachmaterie, statt für jede Sprache gleiche Qualität anzunehmen. Sehr lange oder komplizierte Prompts können weiterhin schwierig sein; trennen Sie Quellmaterial, Aufgabe und Erfolgskriterium der Antwort. Die Modellkarte empfiehlt klare Rollen- und Aufgabenanweisungen, menschliche oder automatisierte Überprüfung für sensible Anwendungen sowie Überwachung oder Inhaltsfilterung, wo die Anwendung sie benötigt. Halten Sie Quellenfakten und zwischenzeitliche Annahmen zur Prüfung bereit und verlangen Sie eine abschliessende Antwort, die sich mit dem ursprünglichen Problem vergleichen lässt. Die gelesene Modellkarte veröffentlicht keine gesonderte numerische Kontext- oder Ausgabeobergrenze für diese Veröffentlichung; bestimmen Sie diese daher anhand einer genauen Ausführungsspezifikation, statt sie aus einer anderen DeepSeek-Edition zu übernehmen. MAI-DS-R1 bleibt ein eigenständiges nachtrainiertes Modell mit eigenen dokumentierten Zielen und Grenzen. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `MAI-DS-R1` [`MAI-DS-R1`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=MAI-DS-R1&route=Ultra&caller=MAI-DS-R1&fmt=chat) Microsoft /`MAI-DS-R1` ### Einstieg MAI-DS-R1 ist Microsofts nachtrainiertes DeepSeek-R1-Modell für textbasiertes Schlussfolgern, Mathematik, Code und Forschung. Es bewahrt die R1-Grundlage für Schlussfolgerungen, behebt dabei Antwortlücken und verfeinert den Umgang des Modells mit sensiblen Themen. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabe `text` Ausgabe `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits MAI-DS-R1 | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`control_scope` | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmässig false. | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | Methodenaliasnamen: `/chat/completions` Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden. Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze. Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung. ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00132** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00506** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00132** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00506** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"MAI-DS-R1","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') 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="MAI-DS-R1", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) 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")) ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`MAI-DS-R1`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=MAI-DS-R1&route=Ultra&caller=MAI-DS-R1&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`MAI-DS-R1`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=MAI-DS-R1&route=Ultra&caller=MAI-DS-R1&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `MAI-DS-R1` [`MAI-DS-R1`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=MAI-DS-R1&route=Ultra&caller=MAI-DS-R1&fmt=messages) Microsoft /`MAI-DS-R1` ### Einstieg MAI-DS-R1 ist Microsofts nachtrainiertes DeepSeek-R1-Modell für textbasiertes Schlussfolgern, Mathematik, Code und Forschung. Es bewahrt die R1-Grundlage für Schlussfolgerungen, behebt dabei Antwortlücken und verfeinert den Umgang des Modells mit sensiblen Themen. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse json · sse ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabe `text` Ausgabe `json`, `sse` Ausgabeformat JSON oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits MAI-DS-R1 | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF-8-Text `Zeichenfolge messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. | Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00132** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00506** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00132** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00506** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "MAI-DS-R1", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'MAI-DS-R1', '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': 'MAI-DS-R1', '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)) ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Feld`stop_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`MAI-DS-R1`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=MAI-DS-R1&route=Ultra&caller=MAI-DS-R1&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`MAI-DS-R1`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=MAI-DS-R1&route=Ultra&caller=MAI-DS-R1&fmt=messages) FAQ · mai-ds-r1 Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `MAI-DS-R1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `MAI-DS-R1`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `MAI-DS-R1`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `MAI-DS-R1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `MAI-DS-R1`: `messages.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-ch/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. 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