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DeepSeek-Math-V2-ultra

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DeepSeek-Math-V2-ultra

Il modello di DeepSeek per dimostrazioni matematiche in linguaggio naturale e autoverifica, costruito su DeepSeek V3.2 Exp Base. Può sviluppare una soluzione, esaminarne le lacune logiche e affinare l'argomentazione, con una dimostrazione dettagliata e una valutazione dei problemi ancora aperti.

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

DeepSeek Math V2 è specializzato nella dimostrazione di teoremi in linguaggio naturale e nel ragionamento matematico autoverificabile. È costruito su DeepSeek V3.2 Exp Base. Il punto di partenza del produttore è che una risposta finale corretta può comunque poggiare su un ragionamento invalido, mentre un teorema spesso richiede una derivazione completa invece di una risposta numerica. Il modello si concentra quindi sulla generazione di dimostrazioni, sull'identificazione dei loro difetti e sul miglioramento dell'argomentazione prima di finalizzare la risposta.

Verifica delle dimostrazioni. Il metodo di addestramento insegna a un verificatore a leggere un problema insieme a una dimostrazione proposta, identificare i problemi e giudicare la qualità della dimostrazione. I criteri distinguono una derivazione completa e rigorosa da una soluzione altrimenti valida con errori minori e da un'argomentazione fondamentalmente invalida. Una richiesta pratica di revisione deve usare la stessa distinzione: mostrare dove il ragionamento si interrompe, spiegare perché il problema conta e separare un dettaglio mancante da una lacuna che impedisce la conclusione.

Meta-verifica. La ricerca esamina anche le critiche del verificatore stesso. Un difetto segnalato deve essere realmente presente nella dimostrazione proposta e giustificare la valutazione. Questo affronta il rischio di assegnare un giudizio apparentemente ragionevole inventando però un problema che la dimostrazione non contiene. Per una revisione, fornisci la dimostrazione originale insieme alle eventuali critiche esistenti e chiedi se la critica rappresenti accuratamente il passaggio pertinente. L'artefatto utile è una spiegazione verificata dell'obiezione e delle sue conseguenze.

Generazione delle dimostrazioni e autoanalisi. DeepSeek addestra il generatore usando il feedback del verificatore e premia esplicitamente la valutazione accurata del proprio lavoro. Il modello è incoraggiato a riconoscere errori reali, correggere i problemi che può risolvere e presentare la migliore dimostrazione insieme a una valutazione onesta della sua completezza. Verifica e generazione migliorano in un ciclo di addestramento iterativo; dimostrazioni generate più difficili diventano materiale per migliorare il verificatore. Il modello risultante può sia generare sia verificare argomentazioni matematiche.

Prepara il problema con precisione. Includi definizioni, quantificatori, domini e tutte le ipotesi. Indica se vuoi esistenza, unicità, una disuguaglianza, una costruzione o un controesempio. Se viene fornito un lemma consentito, riportane l'enunciato esatto e spiega se possa essere usato direttamente o debba a sua volta essere dimostrato. I prompt del produttore richiedono una soluzione giustificata anche quando l'attività chiede una risposta e non considerano un rimando a un altro testo come sostituto dell'argomentazione mancante.

La risposta attesa può contenere una panoramica dell'idea, una dimostrazione completa e un'autovalutazione separata. Per una disuguaglianza, chiedi al modello di verificare le restrizioni del dominio e le condizioni di uguaglianza. Per un problema di conteggio, chiedigli di giustificare che i casi siano esaustivi e non si sovrappongano. Per una dimostrazione esistente, identifica il passaggio contestato e richiedi una correzione oppure una spiegazione del motivo per cui la conclusione proposta resti indimostrata. Algebra, geometria, teoria dei numeri, combinatoria e disuguaglianze sono rappresentate nelle attività di valutazione matematica del produttore.

Affinamento. Il flusso pubblicato può reinserire una dimostrazione e la sua autoanalisi nello stesso modello per affrontare i difetti residui. Nel contesto di ricerca a singolo tentativo descritto dal produttore, il budget della dimostrazione è di 128K token; alcune argomentazioni difficili restano incomplete quando quel budget si esaurisce. Nel tuo lavoro, usa un'obiezione specifica come input successivo e chiedi quale parte della dimostrazione cambi quando viene risolta. Mantieni visibili le definizioni e le ipotesi precedenti. L'artefatto rivisto deve dichiarare cosa è stato stabilito e quale difficoltà rimane.

L'output di Math V2 è una dimostrazione e una critica in linguaggio naturale. Sistemi di dimostrazione formale come Lean verificano un tipo diverso di artefatto; DeepSeek Prover V2 è una specializzazione distinta nel ragionamento formale. Una valutazione secondo cui non è stato trovato alcun difetto merita comunque una revisione matematica, soprattutto quando la dimostrazione dipende da un caso omesso o da un lemma non enunciato. La ricerca del produttore segnala che i problemi più difficili possono restare irrisolti anche con l'affinamento.

Caso pratico

Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

Repair a divisibility proof

Review this proposed proof: 'If 6 divides ab, then 6 divides a or 6 divides b, because every prime factor of 6 must divide one of the factors.' Here a and b are integers. Identify the invalid implication, provide a counterexample and state a correct related proposition with proof. Separate your proof from a self-check of its completeness.

Risultato atteso

A precise flaw explanation, an integer counterexample, a corrected proposition with proof and a separate self-check.

Verificare il risultato

Verify the counterexample meets the premise and defeats both alternatives in the claimed conclusion.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions DeepSeek-Math-V2-ultra

DeepSeek-Math-V2-ultra

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Introduzione

Il modello di DeepSeek per dimostrazioni matematiche in linguaggio naturale e autoverifica, costruito su DeepSeek V3.2 Exp Base. Può sviluppare una soluzione, esaminarne le lacune logiche e affinare l'argomentazione, con una dimostrazione dettagliata e una valutazione dei problemi ancora aperti.

Input accettati
Testo
Risultati
Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipi di input
text
Tipi di output
text
Formato di output
json o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
DeepSeek-Math-V2-ultra
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Esempi: system, user, assistant, tool, function
Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello.
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito
Predefinito—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza
Predefinito—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotemperatureTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotop_pTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostopTipostring|string[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].typeTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
function
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Si applica quando: Funzione fornita come strumento
Predefinito—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camposervice_tierTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampoinstructionsTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Campo di compatibilità
Predefinito—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
text
Predefinito—
CampoproviderTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra
Predefinito—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt
Predefinito—
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametromessagesContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametrofile_materialContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametrooptional_controlsContrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrocontrol_scopeContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati
Parametrooutput_modalitiesContrattotext
Parametrohosted_operationsContrattofalse
Parametromultimodal_input_bindingContrattonull

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Invia l’ID esatto del modello con messages.

La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.

Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

ConfigurazioneListino delle tariffeCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseCosto
Input · Token in input $0.001144 / 1K token
Output · Token in output $0.004572 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "DeepSeek-Math-V2-ultra", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='DeepSeek-Math-V2-ultra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='DeepSeek-Math-V2-ultra',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra DeepSeek-Math-V2-ultra

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

DeepSeek-Math-V2-ultra

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages DeepSeek-Math-V2-ultra

DeepSeek-Math-V2-ultra

Altro /DeepSeek-Math-V2-ultra

Introduzione

Il modello di DeepSeek per dimostrazioni matematiche in linguaggio naturale e autoverifica, costruito su DeepSeek V3.2 Exp Base. Può sviluppare una soluzione, esaminarne le lacune logiche e affinare l'argomentazione, con una dimostrazione dettagliata e una valutazione dei problemi ancora aperti.

Input accettati
Testo
Risultati
json · sse

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipi di input
text
Tipi di output
json, sse
Formato di output
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
DeepSeek-Math-V2-ultra
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
user, assistant
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF-8

Stringa messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages, max_tokens
Parametrooptional_controlsContrattostream
Parametromaterial_typesContrattotext
Parametrotext_file_materialContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio.

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

ConfigurazioneListino delle tariffeCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseCosto
Input · Token in input $0.001144 / 1K token
Output · Token in output $0.004572 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo
{
  "model": "DeepSeek-Math-V2-ultra",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'DeepSeek-Math-V2-ultra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'DeepSeek-Math-V2-ultra', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra DeepSeek-Math-V2-ultra

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

DeepSeek-Math-V2-ultra

FAQ · DeepSeek-Math-V2-ultra
Quali input e risultati sono disponibili?

POST /v1/chat/completions · DeepSeek-Math-V2-ultra: text → text

POST /v1/messages · DeepSeek-Math-V2-ultra: text → json, sse

Quali campi usa la richiesta?

POST /v1/chat/completions · DeepSeek-Math-V2-ultra: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · DeepSeek-Math-V2-ultra: model, messages, max_tokens, stream

Quali limiti si applicano?

POST /v1/chat/completions · DeepSeek-Math-V2-ultra: messages.min_items: 1

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