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DeepSeek R1 Distill Qwen 7B Ultra

Markdown · JSON

DeepSeek R1 Distill Qwen 7B Ultra

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est le modèle de raisonnement dense et compact de DeepSeek, ajusté à partir de Qwen2.5-Math-7B à l’aide d’exemples générés par R1. Il reçoit et produit du texte pour les tâches mathématiques, de programmation et de logique, avec des recommandations de prompting propres au point de contrôle.

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.

Introduction : un modèle de raisonnement plus petit dérivé de R1

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B transfère des exemples de raisonnement de DeepSeek-R1 dans un modèle dense fondé sur Qwen2.5-Math-7B. Il accepte du texte et génère du texte, notamment des solutions détaillées, des explications de programmation et des réponses à des problèmes logiques. Cette distillation 7B précise constitue un point de contrôle distinct de DeepSeek-R1 complet, du Qwen2.5-Math-7B d’origine et des éditions distillées plus grandes. Son nom indique à la fois le producteur des données de raisonnement et la famille du modèle sous-jacent.

Ce qu’apporte la distillation

La recherche R1 de DeepSeek distingue l’entraînement du grand modèle enseignant de raisonnement de l’ajustement fin de ses modèles élèves plus petits. Le processus de l’enseignant utilise l’apprentissage par renforcement et des étapes supervisées ; les modèles distillés publiés sont ajustés avec des exemples produits par R1. Le concepteur décrit 800 000 exemples sélectionnés pour ces versions. Ne supposez pas que l’élève 7B possède lui-même l’architecture à mélange d’experts du modèle complet ou qu’il a suivi toutes les étapes d’entraînement de l’enseignant. La distillation donne à ce modèle un style de raisonnement appris ; elle ne rend pas ses conclusions équivalentes à celles de l’enseignant.

Le modèle exact et sa configuration

Le tableau officiel des modèles identifie Qwen2.5-Math-7B comme base de cette édition. DeepSeek modifie la configuration et les paramètres du tokenizer ; le point de contrôle exact publié et le modèle de conversation comptent donc. Sa configuration publiée utilise une architecture de modèle de langage causal Qwen2 avec 28 couches et des poids bfloat16. Elle fixe le nombre maximal de positions à 131 072. Cette valeur de configuration n’est pas une validation distincte de la précision sur les documents longs : le tableau de contexte 128K de la fiche R1 commune décrit les modèles R1 complets, tandis que son tableau des modèles distillés identifie leur filiation sans publier de tableau de contexte validé par élève.

Utilisez-le pour une tâche dont le résultat est vérifiable. En mathématiques, fournissez l’énoncé complet, les définitions et les unités. Pour le code, incluez la fonction concernée, l’entrée, le résultat observé et le comportement souhaité. Pour une question logique, listez les faits et distinguez une conclusion requise d’une hypothèse. Demandez un résultat final vérifiable indépendamment, par exemple une valeur encadrée, une trame de démonstration concise ou un correctif expliqué. Ces exemples appliquent le périmètre de raisonnement documenté du concepteur ; ils n’affirment pas que le modèle exécute du code ou vérifie automatiquement des démonstrations.

Comment préparer le prompt

DeepSeek recommande de placer toutes les instructions dans le prompt utilisateur et d’éviter un prompt système pour cette version R1. Pour un problème mathématique, demandez un raisonnement étape par étape et une réponse finale clairement délimitée. Incluez toute structure de sortie dans le même prompt : par exemple, une courte conclusion suivie des hypothèses et des calculs justificatifs. Une application doit utiliser le tokenizer et la mise en forme propres à l’élève, plutôt que d’utiliser le gabarit de conversation du modèle Qwen de base sans vérifier les modifications du concepteur.

Le concepteur indique que certaines requêtes peuvent produire un bloc de réflexion vide et contourner le schéma de raisonnement prévu. La solution qu’il recommande consiste à faire commencer la génération par le marqueur d’ouverture de réflexion et un saut de ligne dans un processus compatible. Il s’agit d’une recommandation documentée de format de génération, et non d’une promesse que chaque application expose cette commande. Gardez la réponse finale distincte du texte de raisonnement plus long lors de la présentation d’un résultat.

Paramètres de génération et espace disponible

DeepSeek recommande une température comprise entre 0.5 et 0.7, avec 0.6 comme point de départ privilégié, pour réduire les sorties répétitives ou incohérentes. Sa configuration d’évaluation utilise un budget de génération de 32 768 tokens et top_p 0.95. Ces choix d’évaluation ne constituent pas un maximum strict universel. Le raisonnement, le texte source et la réponse finale ont tous besoin de place dans le contexte configuré ; une requête contenant une longue démonstration ou un listing de code doit donc laisser de la place pour la réponse.

Limites qui influent sur le choix du modèle

Un petit modèle distillé reste un compromis de raisonnement distinct. Les documents de publication du concepteur n’établissent pas d’entrée image, audio ou vidéo pour ce point de contrôle, ni de protocole dédié d’appel d’outils. L’exécution d’outils ou l’accès à des données actuelles nécessiteraient un processus applicatif configuré séparément. La version n’hérite pas non plus des modifications ultérieures de politique de prompts de DeepSeek-R1-0528 simplement par le nom R1. Vérifiez les réponses numériques, examinez les modifications de code proposées et contrôlez si la conclusion finale découle des faits fournis ; une longue transcription de raisonnement ne constitue pas à elle seule une preuve d’exactitude.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Calculate a mixture ratio

A workshop mixes 2 liters of concentrate with 6 liters of water. It needs 20 liters of the same mixture. Calculate the required concentrate and water, show the proportional calculation and give a clearly labelled final answer with units. Check that the two quantities add to the requested volume.

Résultat attendu

A short proportional calculation and final concentrate and water quantities in liters.

Vérifier le résultat

Verify both the 1:3 concentrate-to-water ratio and the 20-liter total independently.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

Autre /DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

Premiers pas

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est le modèle de raisonnement dense et compact de DeepSeek, ajusté à partir de Qwen2.5-Math-7B à l’aide d’exemples générés par R1. Il reçoit et produit du texte pour les tâches mathématiques, de programmation et de logique, avec des recommandations de prompting propres au point de contrôle.

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-R1-Distill-Qwen-7B-ultra
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’identifiant 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: outil de fonction fourni
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 rejeté sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt
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 sous forme de texte littéral ; aucun identifiant 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’identifiant 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/objets 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 tokensBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.00014 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00028 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

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-R1-Distill-Qwen-7B-ultra", "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-R1-Distill-Qwen-7B-ultra',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-R1-Distill-Qwen-7B-ultra',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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

Autre /DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

Premiers pas

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est le modèle de raisonnement dense et compact de DeepSeek, ajusté à partir de Qwen2.5-Math-7B à l’aide d’exemples générés par R1. Il reçoit et produit du texte pour les tâches mathématiques, de programmation et de logique, avec des recommandations de prompting propres au point de contrôle.

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-R1-Distill-Qwen-7B-ultra
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 tokensBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.00014 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00028 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

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-R1-Distill-Qwen-7B-ultra",
  "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-R1-Distill-Qwen-7B-ultra', '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-R1-Distill-Qwen-7B-ultra', '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 identifiants 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 identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra

FAQ · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra: text → text

POST /v1/messages · DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-ultra: messages.min_items: 1

Plus de détails

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