Source: https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/
Language: de

# DeepSeek R1 Distill Llama 8B

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## [DeepSeek R1 Distill Llama 8B](https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/)

Ein kompaktes dichtes Reasoning-Modell, das DeepSeek auf Llama 3.1 8B Base aufbaut und mit von R1 generierten Beispielen feinabstimmt. Es erzeugt aus einer klar formulierten Problemstellung Textlösungen für mathematische, logische und Programmieraufgaben.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/#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 8B überträgt Reasoning-Muster von DeepSeek R1 in ein dichtes Modell auf Basis von Llama 3.1 8B Base. DeepSeek stimmt diese Grundlage mit von R1 generierten Beispielen fein ab. Das Ergebnis ist ein separater destillierter 8B-Checkpoint, der Texteingaben verarbeitet und eine Textantwort zurückgibt, etwa eine Herleitung, einen Codevorschlag oder die Erklärung eines logischen Problems.

Identität des destillierten Modells. Der Hersteller veröffentlicht Llama- und Qwen-Destillationen mit unterschiedlichen Grundlagen und Größen. Die Llama-8B-Edition beginnt mit einem Base-Modell; Llama 70B beginnt mit Llama 3.3 70B Instruct. Die Qwen-Editionen verwenden ihre eigenen Grundlagen. Bewahren Sie bei der Modellwahl oder der Interpretation einer Antwort den genauen benannten Checkpoint. DeepSeek passt die destillierten Konfigurationen und Tokenizer an. Eine unveränderte Einrichtung des Grundlagenmodells beschreibt die vorbereitete Veröffentlichung daher nicht vollständig.

Nennen Sie bei einer mathematischen Frage die Annahmen, definieren Sie die Symbole und geben Sie die vollständige Aufgabe an. Bitten Sie um eine schrittweise Herleitung mit einem anschließend klar abgetrennten Endergebnis. Ein nützlicher Lernauftrag kann fragen, warum eine bestimmte Umformung gültig ist und welche Annahme sie ermöglicht. Hängt eine Argumentation von einem Grenzfall ab, nehmen Sie diesen Fall in den Prompt auf und bitten Sie das Modell, ihn ausdrücklich zu prüfen. So entsteht eine Lösung, die sich untersuchen und besprechen lässt, statt einer unerklärten Antwort.

Nutzungsempfehlungen. DeepSeek empfiehlt für seine Reasoning-Reihe eine Temperatur zwischen 0.5 und 0.7, bevorzugt 0.6. Es rät dazu, die Anweisungen in der Nutzernachricht ohne separaten Systemprompt zu platzieren, und empfiehlt für mathematische Aufgaben, eine schrittweise Argumentation mit der endgültigen Antwort in Boxnotation anzufordern. Wird das beabsichtigte Reasoning-Muster übersprungen, empfiehlt DeepSeek in einer kompatiblen Generierungskonfiguration, das Antwortpräfix `<think>\n` zu erzwingen. Dies sind veröffentlichte Empfehlungen zur Modellnutzung in kompatiblen Generierungsumgebungen.

Stellen Sie beim Programmieren eine überschaubare Funktion oder einen Algorithmus, repräsentative Eingaben und die erwarteten Ausgaben bereit. Bitten Sie um die vorgeschlagene Implementierung und Beispiele, die gewöhnliche Fälle und Ausnahmefälle abdecken. Bewahren Sie bei einem Fehlerbericht die Fehlermeldung und nennen Sie das beabsichtigte Verhalten; fordern Sie dann eine minimale Reparatur mit Erklärung an. Ein kleines, fokussiertes Problem erleichtert die Prüfung, ob die Antwort die tatsächliche Anforderung erfüllt, und das Auffinden des Punkts, der eine Rückfrage benötigt.

Geben Sie für eine logische Analyse die Prämissen getrennt von der zu prüfenden Schlussfolgerung an. Fordern Sie entweder eine Argumentation an, die sie verbindet, oder ein Gegenbeispiel, das zeigt, dass die Schlussfolgerung nicht zwingend folgt. Ist die Aufgabe unzureichend spezifiziert, bitten Sie vor einer eindeutigen Schlussfolgerung um die fehlende Annahme. Prüfen Sie wichtige Berechnungen unabhängig und führen Sie Code im vorgesehenen Projekt aus. Folgen Sie bei der Bewertung des Modells für einen Arbeitsablauf der Empfehlung des Herstellers, mehrere repräsentative Versuche statt einer einzelnen günstigen Antwort zu verwenden.

Praktische Aufgabe

### Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

```
Explain a square-root boundary

Solve sqrt(x + 6) = x over the real numbers. Give a concise derivation, state the domain restrictions before squaring and check every resulting candidate in the original equation. Put the final solution set in box notation and explain why squaring can introduce an invalid candidate.
```

#### Erwartetes Ergebnis

```
A domain statement, an algebraic derivation, candidate substitutions and a boxed solution set.
```

#### Ergebnis prüfen

```
Check that every accepted root satisfies both the sign restriction and the unsquared equation.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=chat)

DeepSeek /`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`

### Start

Ein kompaktes dichtes Reasoning-Modell, das DeepSeek auf Llama 3.1 8B Base aufbaut und mit von R1 generierten Beispielen feinabstimmt. Es erzeugt aus einer klar formulierten Problemstellung Textlösungen für mathematische, logische und Programmieraufgaben.

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-8b | 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 **$0.00008** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00008** / 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-8b", "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-8b',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-8b',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-8b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=messages)

DeepSeek /`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`

### Start

Ein kompaktes dichtes Reasoning-Modell, das DeepSeek auf Llama 3.1 8B Base aufbaut und mit von R1 generierten Beispielen feinabstimmt. Es erzeugt aus einer klar formulierten Problemstellung Textlösungen für mathematische, logische und Programmieraufgaben.

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-8b | 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 **$0.00008** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00008** / 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-8b",
  "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-8b', '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-8b', '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-8b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=messages)

FAQ · deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `text` → `json`, `sse`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `messages.min_items`: `1`

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