{ "aboutHtml": "

מבוא: מודל הסקה קטן יותר הנגזר מ־R1

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B מעביר דוגמאות הסקה מ־DeepSeek-R1 למודל צפוף המבוסס על Qwen2.5-Math-7B. הוא מקבל טקסט ומייצר טקסט, לרבות פתרונות מפורטים, הסברי תכנות ותשובות לבעיות לוגיות. גרסת הזיקוק המסוימת הזו בגודל 7B היא גרסת מודל נפרדת מ־DeepSeek-R1 המלא, מ־Qwen2.5-Math-7B המקורי וממהדורות מזוקקות גדולות יותר. שמה מתעד הן את יצרנית נתוני ההסקה והן את משפחת מודל הבסיס.

מה הזיקוק תורם

מחקר R1 של DeepSeek מבחין בין אימון המורה הגדול להסקה לבין הכוונון העדין של תלמידיו הקטנים יותר. תהליך המורה משתמש בלמידת חיזוק ובשלבים מפוקחים; המודלים המזוקקים שפורסמו מכווננים בעזרת דגימות שהפיק R1. היצרנית מתארת 800,000 דוגמאות שנבחרו בקפידה עבור גרסאות אלה. אל תניחו שלתלמיד 7B עצמו יש את ארכיטקטורת תערובת המומחים של המודל המלא או שהוא עבר כל שלב באימון המורה. זיקוק מעניק למודל סגנון הסקה נלמד; הוא אינו הופך את מסקנותיו לשקולות לאלה של המורה.

המודל המדויק ותצורתו

טבלת המודלים הרשמית מזהה את Qwen2.5-Math-7B כבסיס של מהדורה זו. DeepSeek משנה הגדרות תצורה וטוקנייזר, ולכן גרסת המודל המדויקת שפורסמה ותבנית הצ'אט שלה חשובות. התצורה שפורסמה משתמשת בארכיטקטורת מודל שפה סיבתי Qwen2 עם 28 שכבות ומשקלי bfloat16. היא מגדירה מספר מיקומים מרבי של 131,072. ערך התצורה הזה אינו אימות נפרד של דיוק במסמכים ארוכים: טבלת הקשר ה־128K בכרטיס R1 המשותף מתארת את מודלי R1 המלאים, בעוד טבלת המודלים המזוקקים מזהה את מקורם בלי לפרסם טבלת הקשר מאומתת לכל תלמיד.

השתמשו בו למשימה עם תוצאה הניתנת לבדיקה. במתמטיקה, ספקו את הנוסח המלא, ההגדרות והיחידות. בקוד, כללו את הפונקציה הרלוונטית, הקלט, התוצאה שנצפתה וההתנהגות הרצויה. בשאלת לוגיקה, רשמו את העובדות והבחינו בין מסקנה נדרשת לבין הנחה. בקשו תוצאה סופית שאפשר לבדוק באופן עצמאי, כגון ערך במסגרת, מתווה הוכחה תמציתי או תיקון מוסבר. דוגמאות אלה מיישמות את תחום ההסקה המתועד של היצרנית; הן אינן טענות שהמודל מריץ קוד או מאמת הוכחות אוטומטית.

כיצד להכין את ההנחיה

DeepSeek ממליצה לשים את כל ההוראות בהנחיית המשתמש ולהימנע מהנחיית מערכת בגרסת R1 זו. בבעיה מתמטית, בקשו הסקה צעד אחר צעד ותשובה סופית בעלת גבולות ברורים. כללו כל מבנה פלט באותה הנחיה: למשל מסקנה קצרה ואחריה הנחות וחישובים תומכים. יישום צריך להשתמש בטוקנייזר ובפורמט של התלמיד עצמו במקום להחליפם בתבנית הבסיס של Qwen בלי לבדוק את שינויי היצרנית.

היצרנית מציינת ששאילתות מסוימות עלולות להפיק בלוק חשיבה ריק ולדלג על דפוס ההסקה המיועד. הפתרון המומלץ שלה הוא להתחיל את היצירה בסמן פתיחת החשיבה ובשורה חדשה בתהליך עבודה תואם. זו המלצה מתועדת לפורמט היצירה, ולא הבטחה שכל יישום חושף בקרה כזו. בעת הצגת תוצאה, הבחינו בין התשובה הסופית לבין טקסט ההסקה הארוך יותר.

הגדרות יצירה ומקום זמין

DeepSeek ממליצה על טמפרטורה בין 0.5 ל־0.7, עם 0.6 כנקודת התחלה מועדפת, כדי לצמצם פלט חוזר או לא קוהרנטי. תצורת ההערכה שלה משתמשת בתקציב יצירה של 32,768 טוקנים וב־top_p של 0.95. בחירות ההערכה האלה אינן מגבלה מרבית קשיחה אחידה. ההסקה, טקסט המקור והתגובה הסופית צריכים כולם מקום בהקשר שהוגדר, ולכן בקשה המכילה הוכחה ארוכה או קטע קוד ארוך עדיין צריכה להשאיר מקום להשלמה.

מגבלות המשפיעות על בחירת המודל

מודל מזוקק קטן נשאר פשרה נפרדת בתחום ההסקה. חומרי ההפצה של היצרנית אינם מבססים קלט תמונה, אודיו או וידאו לגרסת מודל זו, וגם לא פרוטוקול ייעודי לקריאה לכלים. הרצת כלים או גישה לנתונים עדכניים ידרשו תהליך עבודה של יישום שהוגדר בנפרד. הגרסה גם אינה יורשת את שינויי מדיניות ההנחיות המאוחרים של DeepSeek-R1-0528 רק בזכות השם R1. אמתו תשובות מספריות, בחנו שינויי קוד מוצעים ובדקו אם המסקנה הסופית נובעת מהעובדות שסופקו; תיעוד הסקה ארוך לבדו אינו הוכחה לנכונות.

", "aboutText": "מבוא: מודל הסקה קטן יותר הנגזר מ־R1\n\nDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B מעביר דוגמאות הסקה מ־DeepSeek-R1 למודל צפוף המבוסס על Qwen2.5-Math-7B. הוא מקבל טקסט ומייצר טקסט, לרבות פתרונות מפורטים, הסברי תכנות ותשובות לבעיות לוגיות. גרסת הזיקוק המסוימת הזו בגודל 7B היא גרסת מודל נפרדת מ־DeepSeek-R1 המלא, מ־Qwen2.5-Math-7B המקורי וממהדורות מזוקקות גדולות יותר. שמה מתעד הן את יצרנית נתוני ההסקה והן את משפחת מודל הבסיס.\n\nמה הזיקוק תורם\n\nמחקר R1 של DeepSeek מבחין בין אימון המורה הגדול להסקה לבין הכוונון העדין של תלמידיו הקטנים יותר. תהליך המורה משתמש בלמידת חיזוק ובשלבים מפוקחים; המודלים המזוקקים שפורסמו מכווננים בעזרת דגימות שהפיק R1. היצרנית מתארת 800,000 דוגמאות שנבחרו בקפידה עבור גרסאות אלה. אל תניחו שלתלמיד 7B עצמו יש את ארכיטקטורת תערובת המומחים של המודל המלא או שהוא עבר כל שלב באימון המורה. זיקוק מעניק למודל סגנון הסקה נלמד; הוא אינו הופך את מסקנותיו לשקולות לאלה של המורה.\n\nהמודל המדויק ותצורתו\n\nטבלת המודלים הרשמית מזהה את Qwen2.5-Math-7B כבסיס של מהדורה זו. DeepSeek משנה הגדרות תצורה וטוקנייזר, ולכן גרסת המודל המדויקת שפורסמה ותבנית הצ'אט שלה חשובות. התצורה שפורסמה משתמשת בארכיטקטורת מודל שפה סיבתי Qwen2 עם 28 שכבות ומשקלי bfloat16. היא מגדירה מספר מיקומים מרבי של 131,072. ערך התצורה הזה אינו אימות נפרד של דיוק במסמכים ארוכים: טבלת הקשר ה־128K בכרטיס R1 המשותף מתארת את מודלי R1 המלאים, בעוד טבלת המודלים המזוקקים מזהה את מקורם בלי לפרסם טבלת הקשר מאומתת לכל תלמיד.\n\nהשתמשו בו למשימה עם תוצאה הניתנת לבדיקה. במתמטיקה, ספקו את הנוסח המלא, ההגדרות והיחידות. בקוד, כללו את הפונקציה הרלוונטית, הקלט, התוצאה שנצפתה וההתנהגות הרצויה. בשאלת לוגיקה, רשמו את העובדות והבחינו בין מסקנה נדרשת לבין הנחה. בקשו תוצאה סופית שאפשר לבדוק באופן עצמאי, כגון ערך במסגרת, מתווה הוכחה תמציתי או תיקון מוסבר. דוגמאות אלה מיישמות את תחום ההסקה המתועד של היצרנית; הן אינן טענות שהמודל מריץ קוד או מאמת הוכחות אוטומטית.\n\nכיצד להכין את ההנחיה\n\nDeepSeek ממליצה לשים את כל ההוראות בהנחיית המשתמש ולהימנע מהנחיית מערכת בגרסת R1 זו. בבעיה מתמטית, בקשו הסקה צעד אחר צעד ותשובה סופית בעלת גבולות ברורים. כללו כל מבנה פלט באותה הנחיה: למשל מסקנה קצרה ואחריה הנחות וחישובים תומכים. יישום צריך להשתמש בטוקנייזר ובפורמט של התלמיד עצמו במקום להחליפם בתבנית הבסיס של Qwen בלי לבדוק את שינויי היצרנית.\n\nהיצרנית מציינת ששאילתות מסוימות עלולות להפיק בלוק חשיבה ריק ולדלג על דפוס ההסקה המיועד. הפתרון המומלץ שלה הוא להתחיל את היצירה בסמן פתיחת החשיבה ובשורה חדשה בתהליך עבודה תואם. זו המלצה מתועדת לפורמט היצירה, ולא הבטחה שכל יישום חושף בקרה כזו. בעת הצגת תוצאה, הבחינו בין התשובה הסופית לבין טקסט ההסקה הארוך יותר.\n\nהגדרות יצירה ומקום זמין\n\nDeepSeek ממליצה על טמפרטורה בין 0.5 ל־0.7, עם 0.6 כנקודת התחלה מועדפת, כדי לצמצם פלט חוזר או לא קוהרנטי. תצורת ההערכה שלה משתמשת בתקציב יצירה של 32,768 טוקנים וב־top_p של 0.95. בחירות ההערכה האלה אינן מגבלה מרבית קשיחה אחידה. ההסקה, טקסט המקור והתגובה הסופית צריכים כולם מקום בהקשר שהוגדר, ולכן בקשה המכילה הוכחה ארוכה או קטע קוד ארוך עדיין צריכה להשאיר מקום להשלמה.\n\nמגבלות המשפיעות על בחירת המודל\n\nמודל מזוקק קטן נשאר פשרה נפרדת בתחום ההסקה. חומרי ההפצה של היצרנית אינם מבססים קלט תמונה, אודיו או וידאו לגרסת מודל זו, וגם לא פרוטוקול ייעודי לקריאה לכלים. הרצת כלים או גישה לנתונים עדכניים ידרשו תהליך עבודה של יישום שהוגדר בנפרד. הגרסה גם אינה יורשת את שינויי מדיניות ההנחיות המאוחרים של DeepSeek-R1-0528 רק בזכות השם R1. אמתו תשובות מספריות, בחנו שינויי קוד מוצעים ובדקו אם המסקנה הסופית נובעת מהעובדות שסופקו; תיעוד הסקה ארוך לבדו אינו הוכחה לנכונות.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "9dc79b00a6eb792808b868d13f90667e8334e23063095425e3b80f02f11e7787", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "he", "methods": [ { "html": "
•

DeepSeek R1 Distill Qwen 7B

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

התחלה

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B הוא מודל ההסקה הצפוף והקומפקטי של DeepSeek, שכוונן מתוך Qwen2.5-Math-7B בעזרת דוגמאות שנוצרו ב־R1. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט למשימות מתמטיקה, תכנות ולוגיקה, עם הנחיות כתיבת הנחיות ייחודיות לגרסת המודל.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
טקסט
על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

מבוא: מודל הסקה קטן יותר הנגזר מ־R1

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B מעביר דוגמאות הסקה מ־DeepSeek-R1 למודל צפוף המבוסס על Qwen2.5-Math-7B. הוא מקבל טקסט ומייצר טקסט, לרבות פתרונות מפורטים, הסברי תכנות ותשובות לבעיות לוגיות. גרסת הזיקוק המסוימת הזו בגודל 7B היא גרסת מודל נפרדת מ־DeepSeek-R1 המלא, מ־Qwen2.5-Math-7B המקורי וממהדורות מזוקקות גדולות יותר. שמה מתעד הן את יצרנית נתוני ההסקה והן את משפחת מודל הבסיס.

מה הזיקוק תורם

מחקר R1 של DeepSeek מבחין בין אימון המורה הגדול להסקה לבין הכוונון העדין של תלמידיו הקטנים יותר. תהליך המורה משתמש בלמידת חיזוק ובשלבים מפוקחים; המודלים המזוקקים שפורסמו מכווננים בעזרת דגימות שהפיק R1. היצרנית מתארת 800,000 דוגמאות שנבחרו בקפידה עבור גרסאות אלה. אל תניחו שלתלמיד 7B עצמו יש את ארכיטקטורת תערובת המומחים של המודל המלא או שהוא עבר כל שלב באימון המורה. זיקוק מעניק למודל סגנון הסקה נלמד; הוא אינו הופך את מסקנותיו לשקולות לאלה של המורה.

המודל המדויק ותצורתו

טבלת המודלים הרשמית מזהה את Qwen2.5-Math-7B כבסיס של מהדורה זו. DeepSeek משנה הגדרות תצורה וטוקנייזר, ולכן גרסת המודל המדויקת שפורסמה ותבנית הצ'אט שלה חשובות. התצורה שפורסמה משתמשת בארכיטקטורת מודל שפה סיבתי Qwen2 עם 28 שכבות ומשקלי bfloat16. היא מגדירה מספר מיקומים מרבי של 131,072. ערך התצורה הזה אינו אימות נפרד של דיוק במסמכים ארוכים: טבלת הקשר ה־128K בכרטיס R1 המשותף מתארת את מודלי R1 המלאים, בעוד טבלת המודלים המזוקקים מזהה את מקורם בלי לפרסם טבלת הקשר מאומתת לכל תלמיד.

השתמשו בו למשימה עם תוצאה הניתנת לבדיקה. במתמטיקה, ספקו את הנוסח המלא, ההגדרות והיחידות. בקוד, כללו את הפונקציה הרלוונטית, הקלט, התוצאה שנצפתה וההתנהגות הרצויה. בשאלת לוגיקה, רשמו את העובדות והבחינו בין מסקנה נדרשת לבין הנחה. בקשו תוצאה סופית שאפשר לבדוק באופן עצמאי, כגון ערך במסגרת, מתווה הוכחה תמציתי או תיקון מוסבר. דוגמאות אלה מיישמות את תחום ההסקה המתועד של היצרנית; הן אינן טענות שהמודל מריץ קוד או מאמת הוכחות אוטומטית.

כיצד להכין את ההנחיה

DeepSeek ממליצה לשים את כל ההוראות בהנחיית המשתמש ולהימנע מהנחיית מערכת בגרסת R1 זו. בבעיה מתמטית, בקשו הסקה צעד אחר צעד ותשובה סופית בעלת גבולות ברורים. כללו כל מבנה פלט באותה הנחיה: למשל מסקנה קצרה ואחריה הנחות וחישובים תומכים. יישום צריך להשתמש בטוקנייזר ובפורמט של התלמיד עצמו במקום להחליפם בתבנית הבסיס של Qwen בלי לבדוק את שינויי היצרנית.

היצרנית מציינת ששאילתות מסוימות עלולות להפיק בלוק חשיבה ריק ולדלג על דפוס ההסקה המיועד. הפתרון המומלץ שלה הוא להתחיל את היצירה בסמן פתיחת החשיבה ובשורה חדשה בתהליך עבודה תואם. זו המלצה מתועדת לפורמט היצירה, ולא הבטחה שכל יישום חושף בקרה כזו. בעת הצגת תוצאה, הבחינו בין התשובה הסופית לבין טקסט ההסקה הארוך יותר.

הגדרות יצירה ומקום זמין

DeepSeek ממליצה על טמפרטורה בין 0.5 ל־0.7, עם 0.6 כנקודת התחלה מועדפת, כדי לצמצם פלט חוזר או לא קוהרנטי. תצורת ההערכה שלה משתמשת בתקציב יצירה של 32,768 טוקנים וב־top_p של 0.95. בחירות ההערכה האלה אינן מגבלה מרבית קשיחה אחידה. ההסקה, טקסט המקור והתגובה הסופית צריכים כולם מקום בהקשר שהוגדר, ולכן בקשה המכילה הוכחה ארוכה או קטע קוד ארוך עדיין צריכה להשאיר מקום להשלמה.

מגבלות המשפיעות על בחירת המודל

מודל מזוקק קטן נשאר פשרה נפרדת בתחום ההסקה. חומרי ההפצה של היצרנית אינם מבססים קלט תמונה, אודיו או וידאו לגרסת מודל זו, וגם לא פרוטוקול ייעודי לקריאה לכלים. הרצת כלים או גישה לנתונים עדכניים ידרשו תהליך עבודה של יישום שהוגדר בנפרד. הגרסה גם אינה יורשת את שינויי מדיניות ההנחיות המאוחרים של DeepSeek-R1-0528 רק בזכות השם R1. אמתו תשובות מספריות, בחנו שינויי קוד מוצעים ובדקו אם המסקנה הסופית נובעת מהעובדות שסופקו; תיעוד הסקה ארוך לבדו אינו הוכחה לנכונות.

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
פורמט פלט
json או SSE
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלות
מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩
ברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
חל כאשר: שיחת טקסט
ברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF8

messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרmessagesמפרטמערך הודעות במבנה role/content
פרמטרfile_materialמפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ
פרמטרoptional_controlsמפרטstream
פרמטרcontrol_scopeמפרטשיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.
פרמטרoutput_modalitiesמפרטtext
פרמטרhosted_operationsמפרטfalse
פרמטרmultimodal_input_bindingמפרטnull

כינויים לשיטה: /chat/completions

מחזור חיים: synchronous_or_streamed

שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.

אורך ההקשר אינו תקרת פלט.

קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0001 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0001 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json או SSE

שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהchoices[].indexסוגinteger
שדהchoices[].message.contentסוגstring|null
שדהchoices[].message.tool_callsסוגtool_call[]
שדהchoices[].message.reasoning_contentסוגstring
שדהchoices[].message.reasoning_detailsסוגobject|array
שדהchoices[].finish_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

כינויים לנתיבי שיטות

/chat/completions

מזהי מודלים קשורים IDs

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

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "טקסט UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string", "when": "שיחת טקסט" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.", "אורך ההקשר אינו תקרת פלט.", "קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "שיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.", "file_material": "מסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "מערך הודעות במבנה role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\":\"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=\"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.1, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 0.1, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "
•

DeepSeek R1 Distill Qwen 7B

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

התחלה

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B הוא מודל ההסקה הצפוף והקומפקטי של DeepSeek, שכוונן מתוך Qwen2.5-Math-7B בעזרת דוגמאות שנוצרו ב־R1. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט למשימות מתמטיקה, תכנות ולוגיקה, עם הנחיות כתיבת הנחיות ייחודיות לגרסת המודל.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
json · sse
על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

מבוא: מודל הסקה קטן יותר הנגזר מ־R1

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B מעביר דוגמאות הסקה מ־DeepSeek-R1 למודל צפוף המבוסס על Qwen2.5-Math-7B. הוא מקבל טקסט ומייצר טקסט, לרבות פתרונות מפורטים, הסברי תכנות ותשובות לבעיות לוגיות. גרסת הזיקוק המסוימת הזו בגודל 7B היא גרסת מודל נפרדת מ־DeepSeek-R1 המלא, מ־Qwen2.5-Math-7B המקורי וממהדורות מזוקקות גדולות יותר. שמה מתעד הן את יצרנית נתוני ההסקה והן את משפחת מודל הבסיס.

מה הזיקוק תורם

מחקר R1 של DeepSeek מבחין בין אימון המורה הגדול להסקה לבין הכוונון העדין של תלמידיו הקטנים יותר. תהליך המורה משתמש בלמידת חיזוק ובשלבים מפוקחים; המודלים המזוקקים שפורסמו מכווננים בעזרת דגימות שהפיק R1. היצרנית מתארת 800,000 דוגמאות שנבחרו בקפידה עבור גרסאות אלה. אל תניחו שלתלמיד 7B עצמו יש את ארכיטקטורת תערובת המומחים של המודל המלא או שהוא עבר כל שלב באימון המורה. זיקוק מעניק למודל סגנון הסקה נלמד; הוא אינו הופך את מסקנותיו לשקולות לאלה של המורה.

המודל המדויק ותצורתו

טבלת המודלים הרשמית מזהה את Qwen2.5-Math-7B כבסיס של מהדורה זו. DeepSeek משנה הגדרות תצורה וטוקנייזר, ולכן גרסת המודל המדויקת שפורסמה ותבנית הצ'אט שלה חשובות. התצורה שפורסמה משתמשת בארכיטקטורת מודל שפה סיבתי Qwen2 עם 28 שכבות ומשקלי bfloat16. היא מגדירה מספר מיקומים מרבי של 131,072. ערך התצורה הזה אינו אימות נפרד של דיוק במסמכים ארוכים: טבלת הקשר ה־128K בכרטיס R1 המשותף מתארת את מודלי R1 המלאים, בעוד טבלת המודלים המזוקקים מזהה את מקורם בלי לפרסם טבלת הקשר מאומתת לכל תלמיד.

השתמשו בו למשימה עם תוצאה הניתנת לבדיקה. במתמטיקה, ספקו את הנוסח המלא, ההגדרות והיחידות. בקוד, כללו את הפונקציה הרלוונטית, הקלט, התוצאה שנצפתה וההתנהגות הרצויה. בשאלת לוגיקה, רשמו את העובדות והבחינו בין מסקנה נדרשת לבין הנחה. בקשו תוצאה סופית שאפשר לבדוק באופן עצמאי, כגון ערך במסגרת, מתווה הוכחה תמציתי או תיקון מוסבר. דוגמאות אלה מיישמות את תחום ההסקה המתועד של היצרנית; הן אינן טענות שהמודל מריץ קוד או מאמת הוכחות אוטומטית.

כיצד להכין את ההנחיה

DeepSeek ממליצה לשים את כל ההוראות בהנחיית המשתמש ולהימנע מהנחיית מערכת בגרסת R1 זו. בבעיה מתמטית, בקשו הסקה צעד אחר צעד ותשובה סופית בעלת גבולות ברורים. כללו כל מבנה פלט באותה הנחיה: למשל מסקנה קצרה ואחריה הנחות וחישובים תומכים. יישום צריך להשתמש בטוקנייזר ובפורמט של התלמיד עצמו במקום להחליפם בתבנית הבסיס של Qwen בלי לבדוק את שינויי היצרנית.

היצרנית מציינת ששאילתות מסוימות עלולות להפיק בלוק חשיבה ריק ולדלג על דפוס ההסקה המיועד. הפתרון המומלץ שלה הוא להתחיל את היצירה בסמן פתיחת החשיבה ובשורה חדשה בתהליך עבודה תואם. זו המלצה מתועדת לפורמט היצירה, ולא הבטחה שכל יישום חושף בקרה כזו. בעת הצגת תוצאה, הבחינו בין התשובה הסופית לבין טקסט ההסקה הארוך יותר.

הגדרות יצירה ומקום זמין

DeepSeek ממליצה על טמפרטורה בין 0.5 ל־0.7, עם 0.6 כנקודת התחלה מועדפת, כדי לצמצם פלט חוזר או לא קוהרנטי. תצורת ההערכה שלה משתמשת בתקציב יצירה של 32,768 טוקנים וב־top_p של 0.95. בחירות ההערכה האלה אינן מגבלה מרבית קשיחה אחידה. ההסקה, טקסט המקור והתגובה הסופית צריכים כולם מקום בהקשר שהוגדר, ולכן בקשה המכילה הוכחה ארוכה או קטע קוד ארוך עדיין צריכה להשאיר מקום להשלמה.

מגבלות המשפיעות על בחירת המודל

מודל מזוקק קטן נשאר פשרה נפרדת בתחום ההסקה. חומרי ההפצה של היצרנית אינם מבססים קלט תמונה, אודיו או וידאו לגרסת מודל זו, וגם לא פרוטוקול ייעודי לקריאה לכלים. הרצת כלים או גישה לנתונים עדכניים ידרשו תהליך עבודה של יישום שהוגדר בנפרד. הגרסה גם אינה יורשת את שינויי מדיניות ההנחיות המאוחרים של DeepSeek-R1-0528 רק בזכות השם R1. אמתו תשובות מספריות, בחנו שינויי קוד מוצעים ובדקו אם המסקנה הסופית נובעת מהעובדות שסופקו; תיעוד הסקה ארוך לבדו אינו הוכחה לנכונות.

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
סוגי קלט
text
סוגי פלט
json, sse
פורמט פלט
JSON או SSE
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
user, assistant
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmax_tokensסוגintegerדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF-8

מחרוזת messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages, max_tokens
פרמטרoptional_controlsמפרטstream
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרtext_file_materialמפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה.

מחזור חיים: synchronous_or_streamed

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0001 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0.0001 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON או SSE

שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהidסוגstring
שדהmodelסוגstring
שדהcontent[]סוגtext|thinking|tool_use|other content block
שדהstop_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

כינויים לנתיבי שיטות

/chat/completions

מזהי מודלים קשורים IDs

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

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|Pro%2Fdeepseek-ai%2FDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "מחרוזת messages[].content", "required_material": "טקסט UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "קראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.1, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 0.1, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "b213948448d7f15abcd9f8539ceb03dd830cb8b3c65cedcee20954f06b9a9a4e", "input_html_sha256": "5f8a895181e2b30e5da8b0c628bec1f31d50c54efcccdcb3bf3c2dd4d8a60332", "private_audit_sha256": "c0fe31fa3d9f8bbc92a9e7dd4edf9f44be8d1d5a69b8d8065dcab23ec0ab2228", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/", "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B הוא מודל ההסקה הצפוף והקומפקטי של DeepSeek, שכוונן מתוך Qwen2.5-Math-7B בעזרת דוגמאות שנוצרו ב־R1. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט למשימות מתמטיקה, תכנות ולוגיקה, עם הנחיות כתיבת הנחיות ייחודיות לגרסת המודל.", "locale": "he", "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/index.md", "title": "DeepSeek R1 Distill Qwen 7B — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/he/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/" }, "rawModel": { "about": "מבוא: מודל הסקה קטן יותר הנגזר מ־R1\n\nDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B מעביר דוגמאות הסקה מ־DeepSeek-R1 למודל צפוף המבוסס על Qwen2.5-Math-7B. הוא מקבל טקסט ומייצר טקסט, לרבות פתרונות מפורטים, הסברי תכנות ותשובות לבעיות לוגיות. גרסת הזיקוק המסוימת הזו בגודל 7B היא גרסת מודל נפרדת מ־DeepSeek-R1 המלא, מ־Qwen2.5-Math-7B המקורי וממהדורות מזוקקות גדולות יותר. שמה מתעד הן את יצרנית נתוני ההסקה והן את משפחת מודל הבסיס.\n\nמה הזיקוק תורם\n\nמחקר R1 של DeepSeek מבחין בין אימון המורה הגדול להסקה לבין הכוונון העדין של תלמידיו הקטנים יותר. תהליך המורה משתמש בלמידת חיזוק ובשלבים מפוקחים; המודלים המזוקקים שפורסמו מכווננים בעזרת דגימות שהפיק R1. היצרנית מתארת 800,000 דוגמאות שנבחרו בקפידה עבור גרסאות אלה. אל תניחו שלתלמיד 7B עצמו יש את ארכיטקטורת תערובת המומחים של המודל המלא או שהוא עבר כל שלב באימון המורה. זיקוק מעניק למודל סגנון הסקה נלמד; הוא אינו הופך את מסקנותיו לשקולות לאלה של המורה.\n\nהמודל המדויק ותצורתו\n\nטבלת המודלים הרשמית מזהה את Qwen2.5-Math-7B כבסיס של מהדורה זו. DeepSeek משנה הגדרות תצורה וטוקנייזר, ולכן גרסת המודל המדויקת שפורסמה ותבנית הצ'אט שלה חשובות. התצורה שפורסמה משתמשת בארכיטקטורת מודל שפה סיבתי Qwen2 עם 28 שכבות ומשקלי bfloat16. היא מגדירה מספר מיקומים מרבי של 131,072. ערך התצורה הזה אינו אימות נפרד של דיוק במסמכים ארוכים: טבלת הקשר ה־128K בכרטיס R1 המשותף מתארת את מודלי R1 המלאים, בעוד טבלת המודלים המזוקקים מזהה את מקורם בלי לפרסם טבלת הקשר מאומתת לכל תלמיד.\n\nהשתמשו בו למשימה עם תוצאה הניתנת לבדיקה. במתמטיקה, ספקו את הנוסח המלא, ההגדרות והיחידות. בקוד, כללו את הפונקציה הרלוונטית, הקלט, התוצאה שנצפתה וההתנהגות הרצויה. בשאלת לוגיקה, רשמו את העובדות והבחינו בין מסקנה נדרשת לבין הנחה. בקשו תוצאה סופית שאפשר לבדוק באופן עצמאי, כגון ערך במסגרת, מתווה הוכחה תמציתי או תיקון מוסבר. דוגמאות אלה מיישמות את תחום ההסקה המתועד של היצרנית; הן אינן טענות שהמודל מריץ קוד או מאמת הוכחות אוטומטית.\n\nכיצד להכין את ההנחיה\n\nDeepSeek ממליצה לשים את כל ההוראות בהנחיית המשתמש ולהימנע מהנחיית מערכת בגרסת R1 זו. בבעיה מתמטית, בקשו הסקה צעד אחר צעד ותשובה סופית בעלת גבולות ברורים. כללו כל מבנה פלט באותה הנחיה: למשל מסקנה קצרה ואחריה הנחות וחישובים תומכים. יישום צריך להשתמש בטוקנייזר ובפורמט של התלמיד עצמו במקום להחליפם בתבנית הבסיס של Qwen בלי לבדוק את שינויי היצרנית.\n\nהיצרנית מציינת ששאילתות מסוימות עלולות להפיק בלוק חשיבה ריק ולדלג על דפוס ההסקה המיועד. הפתרון המומלץ שלה הוא להתחיל את היצירה בסמן פתיחת החשיבה ובשורה חדשה בתהליך עבודה תואם. זו המלצה מתועדת לפורמט היצירה, ולא הבטחה שכל יישום חושף בקרה כזו. בעת הצגת תוצאה, הבחינו בין התשובה הסופית לבין טקסט ההסקה הארוך יותר.\n\nהגדרות יצירה ומקום זמין\n\nDeepSeek ממליצה על טמפרטורה בין 0.5 ל־0.7, עם 0.6 כנקודת התחלה מועדפת, כדי לצמצם פלט חוזר או לא קוהרנטי. תצורת ההערכה שלה משתמשת בתקציב יצירה של 32,768 טוקנים וב־top_p של 0.95. בחירות ההערכה האלה אינן מגבלה מרבית קשיחה אחידה. ההסקה, טקסט המקור והתגובה הסופית צריכים כולם מקום בהקשר שהוגדר, ולכן בקשה המכילה הוכחה ארוכה או קטע קוד ארוך עדיין צריכה להשאיר מקום להשלמה.\n\nמגבלות המשפיעות על בחירת המודל\n\nמודל מזוקק קטן נשאר פשרה נפרדת בתחום ההסקה. חומרי ההפצה של היצרנית אינם מבססים קלט תמונה, אודיו או וידאו לגרסת מודל זו, וגם לא פרוטוקול ייעודי לקריאה לכלים. הרצת כלים או גישה לנתונים עדכניים ידרשו תהליך עבודה של יישום שהוגדר בנפרד. הגרסה גם אינה יורשת את שינויי מדיניות ההנחיות המאוחרים של DeepSeek-R1-0528 רק בזכות השם R1. אמתו תשובות מספריות, בחנו שינויי קוד מוצעים ובדקו אם המסקנה הסופית נובעת מהעובדות שסופקו; תיעוד הסקה ארוך לבדו אינו הוכחה לנכונות.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Other", "capabilities": { "context_length": 128000, "manufacturer_input": [], "manufacturer_output": [] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "התמחור המלא של התצורה מופיע בפרטים." } ], "ctx": null, "display_name": "DeepSeek R1 Distill Qwen 7B", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "Send the conversation as text messages. Stream must be a boolean; omitted stream defaults to false." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "טקסט UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string", "when": "שיחת טקסט" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Text conversation at the exact model ID and method path.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.", "אורך ההקשר אינו תקרת פלט.", "קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "שיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false.", "file_material": "מסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "מערך הודעות במבנה role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\":\"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}],\"stream\":false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=\"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B\", messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"hello\"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.1, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 0.1, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "מחרוזת messages[].content", "required_material": "טקסט UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON או SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "קראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.1, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 0.1, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "request_model_id": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", "price": { "in": 0.1, "in_label": null, "out": 0.1, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0.1, "sort_out": 0.1, "varies": false }, "short": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B הוא מודל ההסקה הצפוף והקומפקטי של DeepSeek, שכוונן מתוך Qwen2.5-Math-7B בעזרת דוגמאות שנוצרו ב־R1. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט למשימות מתמטיקה, תכנות ולוגיקה, עם הנחיות כתיבת הנחיות ייחודיות לגרסת המודל." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 }, { "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/1/html", "method_ordinal": 1 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod", "/methods/1/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B הוא מודל ההסקה הצפוף והקומפקטי של DeepSeek, שכוונן מתוך Qwen2.5-Math-7B בעזרת דוגמאות שנוצרו ב־R1. הוא מקבל טקסט ומפיק טקסט למשימות מתמטיקה, תכנות ולוגיקה, עם הנחיות כתיבת הנחיות ייחודיות לגרסת המודל.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "bf5067030f163fe0db96074b05b4667110546ecef0d871c49ed41deb273df018", "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910" }, "sourceRevision": "0e30c3f10f786446ee50b28c69a7f62593a35b231b37a527ff14c7676916063c" }