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DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

Markdown · JSON

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle textuel dense de raisonnement affiné à partir de Qwen2.5-32B avec des exemples DeepSeek-R1. Il vise les tâches mathématiques, de code et de logique à plusieurs étapes, avec des consignes propres au fabricant et une configuration publiée de 131,072 positions.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est le point de contrôle dense de raisonnement de taille 32B de DeepSeek, fondé sur Qwen2.5-32B. DeepSeek affine la base avec des exemples de raisonnement générés par DeepSeek-R1. Il en résulte un modèle textuel distinct pour les problèmes qui exigent plusieurs étapes reliées, comme une dérivation mathématique, une question algorithmique ou un raisonnement sur des contraintes.

Comment cette distillation diffère du modèle R1 complet

La version du fabricant distingue DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 et les modèles distillés fondés sur Qwen ou Llama. La lignée R1 complète développe le raisonnement au moyen de son propre processus d’entraînement; l’étape de distillation transfère les schémas représentés dans les exemples générés par R1 dans des points de contrôle denses distincts. Cette fiche concerne l’édition distillée 32B fondée sur Qwen, et non le modèle R1 complet, R1-Zero ou la base Qwen2.5-32B non modifiée.

Les modèles Qwen distillés publiés sont affinés avec 800,000 échantillons sélectionnés. DeepSeek modifie aussi leurs configurations et leurs tokeniseurs et demande aux utilisateurs de conserver ces paramètres. L’origine de l’entraînement explique l’orientation vers le raisonnement, tandis que le point de contrôle nommé et sa propre configuration déterminent la version réelle. Cela ne signifie pas que le grand modèle enseignant est automatiquement consulté pour répondre à chaque nouvelle question.

La configuration du point de contrôle 32B utilise une architecture de modèle de langage causal avec 64 couches, 40 têtes d’attention de requête et 8 têtes clé/valeur. Elle fixe le nombre maximal de positions à 131,072. Cette valeur de configuration concerne le modèle publié; une commande d’exemple de mise en service ou un autre membre de la famille R1 ne doit pas être considéré comme ayant le même paramètre de contexte. Le modèle reçoit du texte et génère du texte plutôt que d’accepter une image ou de produire un livrable visuel ou audio.

Préparer une tâche mathématique ou de programmation

Pour un problème mathématique, donnez la condition complète, définissez les variables et précisez le domaine ou les hypothèses. Indiquez si le résultat final doit être une expression exacte, une approximation numérique ou la preuve d’une affirmation. Une demande utile peut exiger une dérivation suivie de l’expression finale et d’une vérification par rapport aux conditions originales. Le fabricant recommande une réponse mathématique développée dont le résultat final est placé dans un encadré LaTeX.

Pour un problème d’algorithme, fournissez la plage de valeurs d’entrée, la sortie requise et les contraintes sur la solution. Demandez l’approche, la mise en œuvre et une explication de la façon dont elle préserve la propriété requise. Si le problème concerne du code existant, fournissez la fonction pertinente, l’entrée qui produit le comportement inattendu et le résultat attendu. La réponse peut comparer le chemin réel au chemin voulu et proposer une correction; l’exécution et la vérification du programme sont des étapes distinctes de l’application.

Pour un problème de contraintes, énumérez explicitement les choix permis et les relations. Par exemple, une demande de planification peut donner les participants, leurs disponibilités et les règles qui rendent deux affectations incompatibles. Demandez une affectation proposée avec la règle qui appuie chaque décision et exigez que toute condition non résolue reste visible. La tâche de raisonnement peut ainsi être examinée au lieu de demander au modèle de choisir sans les contraintes sous-jacentes.

Recommandations d’utilisation propres au fabricant

DeepSeek recommande de placer toutes les instructions dans la consigne utilisateur et d’éviter une consigne système distincte pour cette série. Cela diffère d’un gabarit conversationnel général qui s’appuie sur un message système pour définir la tâche. Regroupez le format de réponse demandé, les sources et la question réelle en les délimitant clairement.

La plage de température recommandée est de 0.5 à 0.7, avec une préférence pour 0.6. Le fabricant relie cette recommandation à la prévention des répétitions ou des sorties incohérentes. Il indique aussi que certaines requêtes peuvent produire un bloc de raisonnement vide et recommande de commencer la sortie par le marqueur d’ouverture du raisonnement. Ce sont des recommandations pour le flux de raisonnement publié, pas une garantie qu’un seul paramètre assure l’exactitude du résultat.

Un contrat de réponse pratique peut demander une explication de la méthode, les étapes importantes justifiées et un livrable final distinct. Dans une tâche mathématique, utilisez l’expression encadrée pour le résultat final. Dans une tâche de code, séparez le code de ses hypothèses et des exemples d’entrée. Pour une tâche logique, reliez chaque conclusion à la règle ou au fait fourni qui l’appuie. Cela permet au texte de raisonnement et au résultat nécessaire à l’application de servir des objectifs distincts.

Contexte, sortie et limites d’intégration

Les 131,072 positions maximales de la configuration publiée doivent être considérées avec la consigne complète et le raisonnement généré. Le fabricant utilise un paramètre de génération de 32,768 jetons dans l’évaluation, mais ce paramètre expérimental n’est pas une spécification publiée distincte de capacité de sortie pour ce point de contrôle. Ne déduisez pas un plafond de réponse d’une configuration d’évaluation et ne recopiez pas la valeur de sortie de 8,192 jetons de l’édition Qwen Instruct originale dans la version distillée modifiée.

Gardez les données d’entrée centrées sur la question mathématique, de programmation ou de logique réelle et précisez la forme finale souhaitée. Un calculateur externe, un dépôt, un analyseur de documents ou une fonction de recherche doit être fourni par l’application environnante; il n’est pas inclus du simple fait de choisir un point de contrôle textuel de raisonnement. Le résultat utile est une solution écrite ou une mise en œuvre proposée dont les hypothèses, la méthode et la réponse finale correspondent au problème fourni.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Solve a bounded scheduling problem

Schedule three one-hour interviews in slots 09:00, 10:00 and 11:00. Ada cannot attend 09:00; Ben cannot attend 11:00; Chen must be before Ada. Each person gets one distinct slot. Give a valid schedule, explain how each constraint is satisfied and state whether another schedule is possible.

Résultat attendu

A person-to-slot table, a constraint check and a justified uniqueness or non-uniqueness conclusion.

Vérifier le résultat

Check all three constraints and distinct slots directly against the proposed schedule.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

DeepSeek /deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Pour commencer

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle textuel dense de raisonnement affiné à partir de Qwen2.5-32B avec des exemples DeepSeek-R1. Il vise les tâches mathématiques, de code et de logique à plusieurs étapes, avec des consignes propres au fabricant et une configuration publiée de 131,072 positions.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Exemples : system, user, assistant, tool, function
Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle.
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
function
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmodalitiesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
text
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContratTableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramètrecontrol_scopeContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’ID exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objet fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.00036 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.00036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming Python
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-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B", "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
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-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B',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"))
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-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B',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")

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

DeepSeek /deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Pour commencer

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle textuel dense de raisonnement affiné à partir de Qwen2.5-32B avec des exemples DeepSeek-R1. Il vise les tâches mathématiques, de code et de logique à plusieurs étapes, avec des consignes propres au fabricant et une configuration publiée de 131,072 positions.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

Chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.00036 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.00036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B', '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
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-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B', '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))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

FAQ · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: text → text

POST /v1/messages · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: messages.min_items: 1

Plus de détails

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