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

# DeepSeek R1 Distill Qwen 7B

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

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

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B è il modello compatto e denso di ragionamento di DeepSeek, affinato a partire da Qwen2.5-Math-7B con esempi generati da R1. Riceve testo e produce testo per attività matematiche, di programmazione e logiche, con indicazioni di prompting specifiche del checkpoint.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/it/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`](https://ailoot.ai/models/it/pro-deepseek-ai-deepseek-r1-distill-qwen-7b/#method-1)

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.

Introduzione: un modello di ragionamento più piccolo derivato da R1

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B trasferisce esempi di ragionamento da DeepSeek-R1 in un modello denso basato su Qwen2.5-Math-7B. Accetta testo e genera testo, inclusi svolgimenti, spiegazioni di programmazione e risposte a problemi logici. Questa esatta distillazione da 7 miliardi di parametri è un checkpoint separato da DeepSeek-R1 completo, dal Qwen2.5-Math-7B originale e dalle edizioni distillate più grandi. Il nome registra sia il produttore dei dati di ragionamento sia la famiglia del modello di base.

Il contributo della distillazione

La ricerca R1 di DeepSeek distingue l'addestramento del grande modello insegnante di ragionamento dall'affinamento dei suoi studenti più piccoli. La pipeline dell'insegnante usa apprendimento per rinforzo e fasi supervisionate; i modelli distillati rilasciati sono affinati con campioni prodotti da R1. Il produttore descrive 800.000 esempi selezionati per queste versioni. Non presumere che lo studente da 7 miliardi di parametri abbia a sua volta l'architettura mixture-of-experts del modello completo o abbia seguito ogni fase di addestramento dell'insegnante. La distillazione gli conferisce uno stile di ragionamento appreso; non rende le sue conclusioni equivalenti a quelle dell'insegnante.

Il modello esatto e la sua configurazione

La tabella ufficiale dei modelli identifica Qwen2.5-Math-7B come base di questa edizione. DeepSeek modifica la configurazione e le impostazioni del tokenizer, quindi contano il checkpoint esatto rilasciato e il template di chat. La configurazione pubblicata usa un'architettura di modello linguistico causale Qwen2 con 28 livelli e pesi bfloat16. Imposta il massimo di posizioni a 131.072. Quel valore di configurazione non costituisce una convalida separata dell'accuratezza su documenti lunghi: la tabella di contesto 128K della scheda R1 condivisa descrive i modelli R1 completi, mentre la tabella dei modelli distillati identifica la derivazione senza pubblicare una tabella di contesto convalidato per ogni studente.

Usalo per un'attività con un esito verificabile. Per la matematica, fornisci l'enunciato completo, le definizioni e le unità. Per il codice, includi funzione pertinente, input, risultato osservato e comportamento desiderato. Per una domanda logica, elenca i fatti e distingui una conclusione richiesta da un'ipotesi. Richiedi un risultato finale verificabile indipendentemente, ad esempio un valore riquadrato, uno schema conciso di dimostrazione o una patch spiegata. Questi esempi applicano l'ambito di ragionamento documentato dal produttore; non affermano che il modello esegua codice o verifichi automaticamente dimostrazioni.

Come preparare il prompt

DeepSeek raccomanda di inserire tutte le istruzioni nel prompt dell'utente ed evitare un prompt di sistema per questa versione R1. Per un problema matematico, richiedi ragionamento passo passo e una risposta finale chiaramente delimitata. Includi ogni struttura di output nello stesso prompt: ad esempio una breve conclusione seguita da ipotesi e calcoli di supporto. Un'applicazione deve usare il tokenizer e la formattazione propri dello studente, anziché sostituirli con il template Qwen di base senza verificare le modifiche del produttore.

Il produttore segnala che alcune query possono produrre un blocco di pensiero vuoto e aggirare lo schema di ragionamento previsto. Il rimedio raccomandato è far iniziare la generazione con il marcatore di apertura del pensiero e un ritorno a capo in un flusso compatibile. È una raccomandazione documentata sul formato di generazione, non una promessa che ogni applicazione esponga tale controllo. Mantieni distinta la risposta finale dal testo di ragionamento più lungo quando presenti un risultato.

Impostazioni di generazione e spazio disponibile

DeepSeek raccomanda una temperatura tra 0.5 e 0.7, con 0.6 come punto iniziale preferito, per ridurre output ripetitivi o incoerenti. La configurazione di valutazione usa un budget di generazione di 32.768 token e top\_p 0.95. Queste scelte di valutazione non sono un massimo rigido universale. Ragionamento, testo originale e risposta finale richiedono tutti spazio nel contesto configurato, quindi una richiesta con una dimostrazione o un listato di codice lungo deve comunque lasciare spazio al completamento.

Limiti che influiscono sulla scelta del modello

Un piccolo modello distillato resta un compromesso di ragionamento distinto. I materiali di rilascio del produttore non stabiliscono input di immagini, audio o video per questo checkpoint, né un protocollo dedicato di chiamate a strumenti. L'esecuzione di strumenti o l'accesso a dati aggiornati richiederebbero un flusso applicativo configurato separatamente. La versione non eredita nemmeno le successive modifiche alla politica dei prompt di DeepSeek-R1-0528 semplicemente grazie al nome R1. Verifica le risposte numeriche, esamina le modifiche proposte al codice e controlla se la conclusione finale derivi dai fatti forniti; una lunga trascrizione del ragionamento da sola non è prova di correttezza.

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

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

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

### Introduzione

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B è il modello compatto e denso di ragionamento di DeepSeek, affinato a partire da Qwen2.5-Math-7B con esempi generati da R1. Riceve testo e produce testo per attività matematiche, di programmazione e logiche, con indicazioni di prompting specifiche del checkpoint.

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

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF8

`messages[].content`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`messages` | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
| Parametro`file_material` | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
| Parametro`optional_controls` | Contrattostream |
| Parametro`control_scope` | ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false. |
| Parametro`output_modalities` | Contrattotext |
| Parametro`hosted_operations` | Contrattofalse |
| Parametro`multimodal_input_binding` | Contrattonull |

Alias del metodo: `/chat/completions`

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

| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
| --- | --- | --- |
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.0001** / 1K token Output · Token in output **$0.0001** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

### 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

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

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

#### Alias dei percorsi dei metodi

`/chat/completions`

#### ID di chiamata correlati

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

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

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

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

### Introduzione

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B è il modello compatto e denso di ragionamento di DeepSeek, affinato a partire da Qwen2.5-Math-7B con esempi generati da R1. Riceve testo e produce testo per attività matematiche, di programmazione e logiche, con indicazioni di prompting specifiche del checkpoint.

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

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF-8

`Stringa messages[].content`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens |
| Parametro`optional_controls` | Contrattostream |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`text_file_material` | ContrattoLeggi 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

| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
| --- | --- | --- |
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.0001** / 1K token Output · Token in output **$0.0001** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo

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

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

### 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

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

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

#### Alias dei percorsi dei metodi

`/chat/completions`

#### ID di chiamata correlati

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

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

Quali input e risultati sono disponibili?

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

Quali campi usa la richiesta?

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

Quali limiti si applicano?

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

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