Source: https://ailoot.ai/models/de/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/
Language: de

# DeepSeek R1 Distill Qwen 7B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/de/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/facts.json)

## [DeepSeek R1 Distill Qwen 7B](https://ailoot.ai/models/de/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/)

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist DeepSeeks kompaktes dichtes Reasoning-Modell, das anhand von R1 erzeugter Beispiele aus Qwen2.5-Math-7B feinabgestimmt wurde. Es verarbeitet Text und erzeugt Text für mathematische, Coding- und Logikaufgaben, mit Checkpoint-spezifischen Prompting-Empfehlungen.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/de/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/de/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/#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.

Einführung: ein kleineres, von R1 abgeleitetes Reasoning-Modell

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B überträgt Reasoning-Beispiele von DeepSeek-R1 in ein dichtes Modell auf Grundlage von Qwen2.5-Math-7B. Es akzeptiert Text und erzeugt Text, darunter ausgearbeitete Lösungen, Programmiererklärungen und Antworten auf Logikprobleme. Diese exakte 7B-Destillation ist ein gesonderter Checkpoint gegenüber dem vollständigen DeepSeek-R1, dem ursprünglichen Qwen2.5-Math-7B und größeren destillierten Ausgaben. Ihr Name hält sowohl den Erzeuger der Reasoning-Daten als auch die zugrunde liegende Modellfamilie fest.

Was die Destillation beiträgt

DeepSeeks R1-Forschung unterscheidet das Training des großen Reasoning-Lehrermodells vom Fine-Tuning seiner kleineren Schülermodelle. Die Pipeline des Lehrers verwendet Reinforcement Learning und überwachte Phasen; die veröffentlichten destillierten Modelle werden anhand von R1 erzeugter Beispiele feinabgestimmt. Der Hersteller beschreibt 800.000 kuratierte Beispiele für diese Veröffentlichungen. Nehmen Sie nicht an, dass der 7B-Schüler selbst die Mixture-of-Experts-Architektur des vollständigen Modells besitzt oder jede Trainingsphase des Lehrers durchlaufen hat. Die Destillation vermittelt diesem Modell einen erlernten Stil des Schlussfolgerns; sie macht seine Schlussfolgerungen nicht denen des Lehrers gleichwertig.

Das genaue Modell und seine Konfiguration

Die offizielle Modelltabelle nennt Qwen2.5-Math-7B als Grundlage dieser Ausgabe. DeepSeek verändert Konfiguration und Tokenizer-Einstellungen, daher sind der exakte veröffentlichte Checkpoint und die Chatvorlage wichtig. Seine veröffentlichte Konfiguration verwendet eine kausale Qwen2-Sprachmodellarchitektur mit 28 Schichten und bfloat16-Gewichten. Sie legt die maximale Positionsanzahl auf 131.072 fest. Dieser Konfigurationswert ist keine gesonderte Validierung der Genauigkeit bei langen Dokumenten: Die 128K-Kontexttabelle der gemeinsamen R1-Modellkarte beschreibt die vollständigen R1-Modelle, während ihre Tabelle destillierter Modelle die Abstammung nennt, ohne eine für jedes Schülermodell validierte Kontexttabelle zu veröffentlichen.

Nutzen Sie es für eine Aufgabe mit prüfbarem Ergebnis. Geben Sie bei Mathematik die vollständige Aufgabenstellung, Definitionen und Einheiten an. Fügen Sie bei Code die relevante Funktion, Eingabe, das beobachtete Ergebnis und das gewünschte Verhalten hinzu. Listen Sie bei einer Logikfrage die Fakten auf und unterscheiden Sie eine erforderliche Schlussfolgerung von einer Annahme. Fordern Sie ein unabhängig überprüfbares Endergebnis an, etwa einen eingerahmten Wert, eine knappe Beweisskizze oder einen erläuterten Patch. Diese Beispiele wenden den dokumentierten Reasoning-Umfang des Herstellers an; sie behaupten nicht, dass das Modell Code ausführt oder Beweise automatisch prüft.

Den Prompt vorbereiten

DeepSeek empfiehlt für diese R1-Veröffentlichung, alle Anweisungen in den Nutzer-Prompt zu setzen und einen System-Prompt zu vermeiden. Bitten Sie bei einem mathematischen Problem um schrittweises Schlussfolgern und eine klar abgegrenzte endgültige Antwort. Geben Sie jede Ausgabestruktur im selben Prompt an, beispielsweise eine kurze Schlussfolgerung mit anschließenden Annahmen und stützenden Berechnungen. Eine Anwendung sollte den eigenen Tokenizer und die Formatierung des Schülermodells verwenden, statt die Qwen-Basisvorlage ohne Prüfung der Herstelleränderungen einzusetzen.

Der Hersteller weist darauf hin, dass manche Anfragen einen leeren Denkblock erzeugen und das vorgesehene Reasoning-Muster umgehen können. Die empfohlene Abhilfe besteht darin, die Generierung in einem kompatiblen Ablauf mit dem öffnenden Denkmarker und einem Zeilenumbruch beginnen zu lassen. Dies ist eine dokumentierte Empfehlung zum Generierungsformat und keine Zusage, dass jede Anwendung eine solche Steuerung anbietet. Trennen Sie bei der Darstellung des Ergebnisses die endgültige Antwort vom längeren Reasoning-Text.

Generierungseinstellungen und verfügbarer Platz

DeepSeek empfiehlt eine Temperatur zwischen 0.5 und 0.7 mit 0.6 als bevorzugtem Ausgangspunkt, um wiederholte oder unzusammenhängende Ausgaben zu reduzieren. Seine Evaluierung verwendet ein Generierungsbudget von 32.768 Tokens und top\_p 0.95. Diese Evaluierungseinstellungen sind keine universelle feste Höchstgrenze. Reasoning, Quelltext und endgültige Antwort benötigen alle Platz im konfigurierten Kontext; eine Anfrage mit einem langen Beweis oder Codelisting sollte deshalb weiterhin Raum für die Completion lassen.

Einschränkungen, die die Modellwahl beeinflussen

Ein kleines destilliertes Modell bleibt eine eigene Abwägung beim Schlussfolgern. Die Veröffentlichungsmaterialien des Herstellers belegen für diesen Checkpoint weder Bild-, Audio- oder Videoeingabe noch ein eigenes Protokoll für Werkzeugaufrufe. Werkzeugausführung oder Zugriff auf aktuelle Daten würden einen gesondert konfigurierten Anwendungsablauf benötigen. Die Veröffentlichung übernimmt auch spätere Änderungen der Prompt-Richtlinien von DeepSeek-R1-0528 nicht allein durch den Namen R1. Überprüfen Sie numerische Antworten, prüfen Sie vorgeschlagene Codeänderungen und kontrollieren Sie, ob die endgültige Schlussfolgerung aus den bereitgestellten Fakten folgt; ein langes Reasoning-Transkript allein ist kein Beweis für Korrektheit.

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`

[`Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&route=Ultra&caller=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&fmt=chat)

Sonstiges /`Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`

### Start

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist DeepSeeks kompaktes dichtes Reasoning-Modell, das anhand von R1 erzeugter Beispiele aus Qwen2.5-Math-7B feinabgestimmt wurde. Es verarbeitet Text und erzeugt Text für mathematische, Coding- und Logikaufgaben, mit Checkpoint-spezifischen Prompting-Empfehlungen.

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 Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 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

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 **$0.0001** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0001** / 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 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":"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B","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="Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", 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** [`Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&route=Ultra&caller=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&route=Ultra&caller=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`

[`Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&route=Ultra&caller=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&fmt=messages)

Sonstiges /`Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`

### Start

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist DeepSeeks kompaktes dichtes Reasoning-Modell, das anhand von R1 erzeugter Beispiele aus Qwen2.5-Math-7B feinabgestimmt wurde. Es verarbeitet Text und erzeugt Text für mathematische, Coding- und Logikaufgaben, mit Checkpoint-spezifischen Prompting-Empfehlungen.

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 Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 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 **$0.0001** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0001** / 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": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",
  "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': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', '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': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', '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** [`Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&route=Ultra&caller=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/de/#m=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&route=Ultra&caller=Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B&fmt=messages)

FAQ · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/chat/completions` · `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`: `text` → `json`, `sse`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/chat/completions` · `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/chat/completions` · `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`: `messages.min_items`: `1`

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## Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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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/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/)

## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen.

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Kommerzielle Anwendung

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Reseller-Lizenz

Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an.

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## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio





Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle.





Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe.





Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.