Source: https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/
Language: de

# DeepSeek R1 Distill Llama 70B

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## [DeepSeek R1 Distill Llama 70B](https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/)

Ein dichtes Reasoning-Modell, das DeepSeek anhand von R1-generierten Beispielen auf Llama 3.3 70B Instruct destilliert hat. Verwenden Sie Textprompts für mathematische Probleme, Code und logische Fragen, die eine erklärte Lösung und eine separate endgültige Antwort benötigen.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/#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.

DeepSeek R1 Distill Llama 70B ist ein eigenständiges Reasoning-Modell auf Basis von Llama 3.3 70B Instruct. DeepSeek stimmt das Grundlagenmodell mit von DeepSeek R1 generierten Reasoning-Beispielen fein ab und überträgt so Muster zur Lösung mathematischer, logischer und Programmierprobleme in ein dichtes Llama-Modell. Es nimmt Text entgegen und erzeugt eine Textantwort mit der angeforderten Analyse, dem Code oder der Schlussfolgerung.

Destillation. Dies ist ein vorbereiteter Modellcheckpoint, kein Modus, der das vollständige R1-Modell aktiviert. Der Hersteller veröffentlicht mehrere destillierte Modelle auf Llama- und Qwen-Grundlagen. Die Llama-70B-Edition verwendet Llama 3.3 Instruct; die Llama-8B-Edition beginnt mit Llama 3.1 Base. Ihre unterschiedlichen Grundlagen und Größen sind bei der Auswahl der genauen Edition relevant. DeepSeek passt außerdem Konfigurationen und Tokenizer der destillierten Versionen an. Deshalb sollte die veröffentlichte Modellvorbereitung dem benannten Checkpoint zugeordnet bleiben.

Reasoning-Aufgaben. Geben Sie für eine mathematische Aufgabe die vollständige Problemstellung, Definitionen und Annahmen an und legen Sie fest, ob das Ergebnis ein Beweis, eine Berechnung oder ein Gegenbeispiel sein soll. Bitten Sie um eine klare Herleitung und eine leicht auffindbare endgültige Antwort. Nennen Sie bei einer Algorithmusfrage die Eingabebeschränkungen und die gewünschte Ausgabe und fragen Sie dann nach dem Ansatz, seiner Implementierung und Fällen, die die Annahmen prüfen. Das nützliche Arbeitsergebnis ist eine Lösung, deren wichtige Schritte überprüfbar sind, statt nur eines plausiblen Endwerts.

Generierungsempfehlungen. DeepSeek empfiehlt, sämtliche Anweisungen in der Nutzernachricht unterzubringen, statt einen separaten Systemprompt hinzuzufügen. Für seine Reasoning-Reihe ist ein Temperaturbereich von 0.5–0.7 dokumentiert; 0.6 wird empfohlen, um Wiederholungen und inkohärente Ausgabe zu reduzieren. Mathematische Prompts sollten eine schrittweise Lösung anfordern und das Endergebnis in mathematischer Boxnotation ausgeben lassen. Wird das beabsichtigte Reasoning-Muster übersprungen, empfiehlt DeepSeek in einer kompatiblen Generierungskonfiguration, das Antwortpräfix `<think>\n` zu erzwingen. Dies sind Empfehlungen für eine kompatible Generierungskonfiguration und begründen kein separates Ausführungswerkzeug.

Fügen Sie für Programmierhilfe die relevante Funktion, den gemeldeten Fehler, das erwartete Verhalten und eine repräsentative Eingabe hinzu. Bitten Sie um eine minimale vorgeschlagene Änderung mit Erklärung und einen Testfall, der das ursprüngliche Problem sichtbar machen würde. Betrifft die Frage mehrere Module, bewahren Sie ihre Namen und beschreiben Sie die Schnittstelle zwischen ihnen. Das Modell kann dann die bereitgestellten Zusammenhänge durchdenken und einen Patchvorschlag oder eine gezielte Erklärung zur Prüfung zurückgeben.

Trennen Sie bei technischen Analysen gegebene Fakten von betrachteten Alternativen. Sie können das Modell bitten, zwei Algorithmen zu vergleichen, die Notwendigkeit einer Bedingung zu erklären oder eine Eingabe zu finden, die einer vorgeschlagenen Regel widerspricht. Fordern Sie zuerst das entscheidende Argument an und machen Sie alle Annahmen ausdrücklich. Prüfen Sie wichtige Berechnungen unabhängig und führen Sie generierten Code in der vorgesehenen Umgebung aus; die Antwort selbst ist ein Textergebnis. Verwenden Sie beim Vergleich des Modellverhaltens mehrere repräsentative Probleme, statt eine einzelne Antwort als vollständige Bewertung zu behandeln.

Praktische Aufgabe

### Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

```
Test an allocation rule

A workshop must assign 17 identical kits to four teams. Each team needs at least three kits, and Team A must receive an odd number. Find the allocation that minimizes the largest team allocation. Show a short verifiable argument that a smaller maximum is impossible, then give one valid allocation.
```

#### Erwartetes Ergebnis

```
An explicit allocation, its maximum and a concise optimality argument.
```

#### Ergebnis prüfen

```
The allocation must sum to 17, satisfy the minimum and oddness rules, and include a lower-bound argument.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=chat)

DeepSeek /`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`

### Start

Ein dichtes Reasoning-Modell, das DeepSeek anhand von R1-generierten Beispielen auf Llama 3.3 70B Instruct destilliert hat. Verwenden Sie Textprompts für mathematische Probleme, Code und logische Fragen, die eine erklärte Lösung und eine separate endgültige Antwort benötigen.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Eingabetypen

`text`

Ausgabetypen

`text`

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
| Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |

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, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull |

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

Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00028** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00086** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

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/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream

```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": "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b", "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='deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b',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='deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b',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")
```

### 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** [`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=messages)

DeepSeek /`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`

### Start

Ein dichtes Reasoning-Modell, das DeepSeek anhand von R1-generierten Beispielen auf Llama 3.3 70B Instruct destilliert hat. Verwenden Sie Textprompts für mathematische Probleme, Code und logische Fragen, die eine erklärte Lösung und eine separate endgültige Antwort benötigen.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

json · sse

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

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

Eingabetypen

`text`

Ausgabetypen

`json`, `sse`

Ausgabeformat

JSON oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | 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

Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00028** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00086** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

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/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b",
  "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': 'deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b', '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': 'deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b', '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** [`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=messages)

FAQ · deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `text` → `json`, `sse`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `messages.min_items`: `1`

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