{ "aboutHtml": "

DeepSeek V3 — жалпы тілдік, бағдарламалау және пайымдау жұмыстарына арналған DeepSeek-тің бастапқы сарапшылар қоспасы мәтіндік моделі. Ол жазбаша нұсқаулар мен мәтіндік контексті қабылдап, жауап, жоба мәтіні, түсіндірме немесе код қайтарады. Модель карточкасында негізгі модельдің жалпы 671 миллиард параметрі және әр токенге 37 миллиард белсенді параметрі көрсетілген. Атаулы бастапқы V3 өз ерекшеліктері мен промпт профильдерін қосатын V3-0324, V3.1 және V3.2 нұсқаларынан бөлек қалады.

Оның архитектурасы Multi-head Latent Attention мен DeepSeekMoE-ні біріктіреді. Латентті назар назар механизмі пайдаланатын ақпаратты сығады, ал сарапшыларды ішінара таңдау әр токен үшін модельдің тек бір бөлігін белсендіреді. V3 қосымша шығын функциясынсыз жүктеме теңгерімін және бірнеше токенді болжау оқыту мақсатын да енгізеді. Жарияланған модель жинағына 671 миллиард параметрлі негізгі модельден бөлек 14 миллиард параметрлі бірнеше токенді болжау модулі кіреді; сондықтан жинақтың жалпы саны негізгі модель архитектурасының санынан өзгеше болуы мүмкін.

DeepSeek V3 моделін 14.8 триллион токенмен алдын ала үйретіп, содан кейін бақыланатын қосымша оқыту мен күшейтпелі оқытуды пайдаланады. Кейінгі оқыту R1 тобынан тексеру және рефлексия үлгілерін стандартты тілдік модель жауабына енгізіп, шығыс стилі мен ұзындығын реттейді. Бұл — R1 моделінің өзін немесе кейінгі V3.1 гибридті ойлау үлгісін таңдаудан бөлек оқыту үлесі. Бір нұсқаның пайымдау пішімін екіншісіне болжап телімей, қажетті соңғы жауап пішімін дайындаңыз.

Өндірушінің модель кестесі V3 Base және кейінгі оқытылған V3 нұсқасының екеуіне де 128K контекст береді. Бұл контекст сұрақты ауқымды құжат не код материалымен біріктіре алады, бірақ диалог тарихы мен жауапқа да орын қажет. Дереккөздерді белгілеп, қатысты сұрақты анықтаңыз. Контекст терезесі — байланыссыз материал беру немесе қажетсіз ұзақ жауап сұрау нұсқауы емес, сыйымдылық шегі.

Практикалық код тапсырмасы үшін қатысты функцияны, күтілетін әрекетті, маңызды шектеулерді және мәселені көрсететін енгізуді беріңіз. Берілген кодпен байланыстырылған ұсынылатын түзету мен түсіндірмені сұраңыз. Құжат талдау үшін атаулы бөлімдер мен айқын салыстыру өлшемдерін беріңіз. Үлгі тапсырма: «Талаптарды шығарыңыз, осы ұсыныс олардың қайсысын қамтитынын анықтаңыз және әр қорытындыға сәйкес үзіндіге сілтеме жасаңыз. Соңында жетіспейтін мәліметтердің ықшам тізімін беріңіз».

Жазу және өңдеу тапсырмаларына нақты аудитория, үн және сақталуға тиіс фактілер жиыны пайдалы. Қысқаша мазмұн, қайта жазу, аударма немесе түсіндірме сұрап, міндетті атаулар мен терминологияны көрсетіңіз. Сұралған өрістер тізімі немесе JSON пішініндегі жауап жасалған мазмұн ретінде тексерілуі керек; модель атауының өзі айналасындағы қолданбаның құрылымды шығыс не құрал орындау механизмін растамайды. Қолданба құралдар берсе, әр қайтарылған бақылауды модель ұсынған әрекеттен бөлек ұстаңыз.

Өндіруші FP8 модель материалын жариялап, эталонында басқа дәлдік немесе орындау нұсқаларын сипаттайды. Бұл іске асыру таңдаулары бастапқы дерек деңгейіндегі тапсырмадан бөлек және көрсетілген модель атауынан болжанбауы керек. Модельдің шығысы код болуы мүмкін, бірақ код жасау оны орындамайды; дереккөзді түсіндіру сыртқы іздеу орындалғанын дәлелдемейді. Жауапқа осындай дәлел қажет болса, нақты бастапқы үзінділер мен байқалған қолданба нәтижелерін пайдаланыңыз.

Пайдалы нәтиже үшін соңғы материалды және оның аяқталу шарттарын анықтаңыз. Дереккөз негіздейтін қорытындыларды, жорамалдарды және ұсынылатын өзгерістерді бөліп, жасалған жауапты берілген материалмен салыстырып тексеріңіз. Ұзақ диалог бекітілген фактілер мен шектеулерді сақтай отырып, жоба мәтінінің бір бөлігін жетілдіре алады. Нәтижесі — кейінгі нұсқаның басқару параметрлерін үнсіз иеленбей, бастапқы V3 сәйкестігін сақтайтын, көрсетілген тапсырмаға арналған тексерілетін мәтіндік немесе кодтық материал.

", "aboutText": "DeepSeek V3 — жалпы тілдік, бағдарламалау және пайымдау жұмыстарына арналған DeepSeek-тің бастапқы сарапшылар қоспасы мәтіндік моделі. Ол жазбаша нұсқаулар мен мәтіндік контексті қабылдап, жауап, жоба мәтіні, түсіндірме немесе код қайтарады. Модель карточкасында негізгі модельдің жалпы 671 миллиард параметрі және әр токенге 37 миллиард белсенді параметрі көрсетілген. Атаулы бастапқы V3 өз ерекшеліктері мен промпт профильдерін қосатын V3-0324, V3.1 және V3.2 нұсқаларынан бөлек қалады.\n\nОның архитектурасы Multi-head Latent Attention мен DeepSeekMoE-ні біріктіреді. Латентті назар назар механизмі пайдаланатын ақпаратты сығады, ал сарапшыларды ішінара таңдау әр токен үшін модельдің тек бір бөлігін белсендіреді. V3 қосымша шығын функциясынсыз жүктеме теңгерімін және бірнеше токенді болжау оқыту мақсатын да енгізеді. Жарияланған модель жинағына 671 миллиард параметрлі негізгі модельден бөлек 14 миллиард параметрлі бірнеше токенді болжау модулі кіреді; сондықтан жинақтың жалпы саны негізгі модель архитектурасының санынан өзгеше болуы мүмкін.\n\nDeepSeek V3 моделін 14.8 триллион токенмен алдын ала үйретіп, содан кейін бақыланатын қосымша оқыту мен күшейтпелі оқытуды пайдаланады. Кейінгі оқыту R1 тобынан тексеру және рефлексия үлгілерін стандартты тілдік модель жауабына енгізіп, шығыс стилі мен ұзындығын реттейді. Бұл — R1 моделінің өзін немесе кейінгі V3.1 гибридті ойлау үлгісін таңдаудан бөлек оқыту үлесі. Бір нұсқаның пайымдау пішімін екіншісіне болжап телімей, қажетті соңғы жауап пішімін дайындаңыз.\n\nӨндірушінің модель кестесі V3 Base және кейінгі оқытылған V3 нұсқасының екеуіне де 128K контекст береді. Бұл контекст сұрақты ауқымды құжат не код материалымен біріктіре алады, бірақ диалог тарихы мен жауапқа да орын қажет. Дереккөздерді белгілеп, қатысты сұрақты анықтаңыз. Контекст терезесі — байланыссыз материал беру немесе қажетсіз ұзақ жауап сұрау нұсқауы емес, сыйымдылық шегі.\n\nПрактикалық код тапсырмасы үшін қатысты функцияны, күтілетін әрекетті, маңызды шектеулерді және мәселені көрсететін енгізуді беріңіз. Берілген кодпен байланыстырылған ұсынылатын түзету мен түсіндірмені сұраңыз. Құжат талдау үшін атаулы бөлімдер мен айқын салыстыру өлшемдерін беріңіз. Үлгі тапсырма: «Талаптарды шығарыңыз, осы ұсыныс олардың қайсысын қамтитынын анықтаңыз және әр қорытындыға сәйкес үзіндіге сілтеме жасаңыз. Соңында жетіспейтін мәліметтердің ықшам тізімін беріңіз».\n\nЖазу және өңдеу тапсырмаларына нақты аудитория, үн және сақталуға тиіс фактілер жиыны пайдалы. Қысқаша мазмұн, қайта жазу, аударма немесе түсіндірме сұрап, міндетті атаулар мен терминологияны көрсетіңіз. Сұралған өрістер тізімі немесе JSON пішініндегі жауап жасалған мазмұн ретінде тексерілуі керек; модель атауының өзі айналасындағы қолданбаның құрылымды шығыс не құрал орындау механизмін растамайды. Қолданба құралдар берсе, әр қайтарылған бақылауды модель ұсынған әрекеттен бөлек ұстаңыз.\n\nӨндіруші FP8 модель материалын жариялап, эталонында басқа дәлдік немесе орындау нұсқаларын сипаттайды. Бұл іске асыру таңдаулары бастапқы дерек деңгейіндегі тапсырмадан бөлек және көрсетілген модель атауынан болжанбауы керек. Модельдің шығысы код болуы мүмкін, бірақ код жасау оны орындамайды; дереккөзді түсіндіру сыртқы іздеу орындалғанын дәлелдемейді. Жауапқа осындай дәлел қажет болса, нақты бастапқы үзінділер мен байқалған қолданба нәтижелерін пайдаланыңыз.\n\nПайдалы нәтиже үшін соңғы материалды және оның аяқталу шарттарын анықтаңыз. Дереккөз негіздейтін қорытындыларды, жорамалдарды және ұсынылатын өзгерістерді бөліп, жасалған жауапты берілген материалмен салыстырып тексеріңіз. Ұзақ диалог бекітілген фактілер мен шектеулерді сақтай отырып, жоба мәтінінің бір бөлігін жетілдіре алады. Нәтижесі — кейінгі нұсқаның басқару параметрлерін үнсіз иеленбей, бастапқы V3 сәйкестігін сақтайтын, көрсетілген тапсырмаға арналған тексерілетін мәтіндік немесе кодтық материал.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "11b4e67198b5898b6f174c67b57b05e9259388d8eb74b04d61c5ce5e9ed7938c", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "kk", "methods": [ { "html": "

DS

DeepSeek: DeepSeek V3

DeepSeek /deepseek-chat

Модель ID

Бастау

DeepSeek V3 — код жазуға, мәтін жазуға, сұрақтарға және дереккөзге негізделген талдауға арналған DeepSeek-тің бастапқы мәтіндік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 671B және 37B белсенді параметр бар; контексті — 128K, ал кейінгі оқытуы R1 пайымдау үлгілерін қамтиды.

Қабылданатын кіріс деректері: Мәтін
Нәтижелер: Мәтін

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

DeepSeek V3 — жалпы тілдік, бағдарламалау және пайымдау жұмыстарына арналған DeepSeek-тің бастапқы сарапшылар қоспасы мәтіндік моделі. Ол жазбаша нұсқаулар мен мәтіндік контексті қабылдап, жауап, жоба мәтіні, түсіндірме немесе код қайтарады. Модель карточкасында негізгі модельдің жалпы 671 миллиард параметрі және әр токенге 37 миллиард белсенді параметрі көрсетілген. Атаулы бастапқы V3 өз ерекшеліктері мен промпт профильдерін қосатын V3-0324, V3.1 және V3.2 нұсқаларынан бөлек қалады.

Оның архитектурасы Multi-head Latent Attention мен DeepSeekMoE-ні біріктіреді. Латентті назар назар механизмі пайдаланатын ақпаратты сығады, ал сарапшыларды ішінара таңдау әр токен үшін модельдің тек бір бөлігін белсендіреді. V3 қосымша шығын функциясынсыз жүктеме теңгерімін және бірнеше токенді болжау оқыту мақсатын да енгізеді. Жарияланған модель жинағына 671 миллиард параметрлі негізгі модельден бөлек 14 миллиард параметрлі бірнеше токенді болжау модулі кіреді; сондықтан жинақтың жалпы саны негізгі модель архитектурасының санынан өзгеше болуы мүмкін.

DeepSeek V3 моделін 14.8 триллион токенмен алдын ала үйретіп, содан кейін бақыланатын қосымша оқыту мен күшейтпелі оқытуды пайдаланады. Кейінгі оқыту R1 тобынан тексеру және рефлексия үлгілерін стандартты тілдік модель жауабына енгізіп, шығыс стилі мен ұзындығын реттейді. Бұл — R1 моделінің өзін немесе кейінгі V3.1 гибридті ойлау үлгісін таңдаудан бөлек оқыту үлесі. Бір нұсқаның пайымдау пішімін екіншісіне болжап телімей, қажетті соңғы жауап пішімін дайындаңыз.

Өндірушінің модель кестесі V3 Base және кейінгі оқытылған V3 нұсқасының екеуіне де 128K контекст береді. Бұл контекст сұрақты ауқымды құжат не код материалымен біріктіре алады, бірақ диалог тарихы мен жауапқа да орын қажет. Дереккөздерді белгілеп, қатысты сұрақты анықтаңыз. Контекст терезесі — байланыссыз материал беру немесе қажетсіз ұзақ жауап сұрау нұсқауы емес, сыйымдылық шегі.

Практикалық код тапсырмасы үшін қатысты функцияны, күтілетін әрекетті, маңызды шектеулерді және мәселені көрсететін енгізуді беріңіз. Берілген кодпен байланыстырылған ұсынылатын түзету мен түсіндірмені сұраңыз. Құжат талдау үшін атаулы бөлімдер мен айқын салыстыру өлшемдерін беріңіз. Үлгі тапсырма: «Талаптарды шығарыңыз, осы ұсыныс олардың қайсысын қамтитынын анықтаңыз және әр қорытындыға сәйкес үзіндіге сілтеме жасаңыз. Соңында жетіспейтін мәліметтердің ықшам тізімін беріңіз».

Жазу және өңдеу тапсырмаларына нақты аудитория, үн және сақталуға тиіс фактілер жиыны пайдалы. Қысқаша мазмұн, қайта жазу, аударма немесе түсіндірме сұрап, міндетті атаулар мен терминологияны көрсетіңіз. Сұралған өрістер тізімі немесе JSON пішініндегі жауап жасалған мазмұн ретінде тексерілуі керек; модель атауының өзі айналасындағы қолданбаның құрылымды шығыс не құрал орындау механизмін растамайды. Қолданба құралдар берсе, әр қайтарылған бақылауды модель ұсынған әрекеттен бөлек ұстаңыз.

Өндіруші FP8 модель материалын жариялап, эталонында басқа дәлдік немесе орындау нұсқаларын сипаттайды. Бұл іске асыру таңдаулары бастапқы дерек деңгейіндегі тапсырмадан бөлек және көрсетілген модель атауынан болжанбауы керек. Модельдің шығысы код болуы мүмкін, бірақ код жасау оны орындамайды; дереккөзді түсіндіру сыртқы іздеу орындалғанын дәлелдемейді. Жауапқа осындай дәлел қажет болса, нақты бастапқы үзінділер мен байқалған қолданба нәтижелерін пайдаланыңыз.

Пайдалы нәтиже үшін соңғы материалды және оның аяқталу шарттарын анықтаңыз. Дереккөз негіздейтін қорытындыларды, жорамалдарды және ұсынылатын өзгерістерді бөліп, жасалған жауапты берілген материалмен салыстырып тексеріңіз. Ұзақ диалог бекітілген фактілер мен шектеулерді сақтай отырып, жоба мәтінінің бір бөлігін жетілдіре алады. Нәтижесі — кейінгі нұсқаның басқару параметрлерін үнсіз иеленбей, бастапқы V3 сәйкестігін сақтайтын, көрсетілген тапсырмаға арналған тексерілетін мәтіндік немесе кодтық материал.

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions

Кіріс: text
Шығыс: text
Шығыс пішімі: json немесе SSE

Өріс	Түрі	Талап	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі
Өріс`model`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер deepseek-chat	Әдепкі—
Өріс`messages`	Түрі`message[]`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1	Әдепкі—
Өріс`messages[].role`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`messages[].content`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Мәтіндік әңгіме	Әдепкі—
Өріс`stream`	Түрі`boolean`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкіfalse

Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

messages[].content

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

Параметр	Параметр талаптары
Параметр`content_type`	Параметр талаптарыapplication/json
Параметр`required`	Параметр талаптарыmodel, messages
Параметр`material_types`	Параметр талаптарыtext
Параметр`messages`	Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы
Параметр`file_material`	Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды
Параметр`optional_controls`	Параметр талаптарыstream
Параметр`control_scope`	Параметр талаптарыМәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.
Параметр`output_modalities`	Параметр талаптарыtext
Параметр`hosted_operations`	Параметр талаптарыfalse
Параметр`multimodal_input_binding`	Параметр талаптарыnull

Әдістің балама атаулары: /chat/completions

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.

Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.

Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим: Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим: Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі: Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Баптау	Мөлшерлемелер кестесі	Төлем
БаптауТокендердің базалық тарифтері	Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00064 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00178 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

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":"deepseek-chat","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

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="deepseek-chat", 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

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері

Өріс	Түрі
Өріс`choices[].index`	Түріinteger
Өріс`choices[].message.content`	Түріstring\|null
Өріс`choices[].message.tool_calls`	Түріtool_call[]
Өріс`choices[].message.reasoning_content`	Түріstring
Өріс`choices[].message.reasoning_details`	Түріobject\|array
Өріс`choices[].finish_reason`	Түріstring\|null
Өріс`usage`	Түріobject

Қателер және келесі қадамдар

Жауап	Шарт	Келесі қадам
Жауап400 · `invalid_request_error`	ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате	Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra deepseek-chat, deepseek/deepseek-chat

Әдіс жолдарының балама атаулары

/chat/completions

Шақыруға арналған байланысты ID

deepseek/deepseek-chat, deepseek-chat

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "deepseek-chat", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "deepseek-chat", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek-chat", "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "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": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.", "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 немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "deepseek-chat" ], "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": "Мәтіндік әңгіме" }, { "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": [ "Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.", "Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.", "Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Мәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.", "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы", "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": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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\":\"deepseek-chat\",\"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=\"deepseek-chat\", 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": 0.64, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI чаты", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 1.78, "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": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek-chat", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "

DS

DeepSeek: DeepSeek V3

DeepSeek /deepseek-chat

Модель ID

Бастау

DeepSeek V3 — код жазуға, мәтін жазуға, сұрақтарға және дереккөзге негізделген талдауға арналған DeepSeek-тің бастапқы мәтіндік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 671B және 37B белсенді параметр бар; контексті — 128K, ал кейінгі оқытуы R1 пайымдау үлгілерін қамтиды.

Қабылданатын кіріс деректері: Мәтін
Нәтижелер: json · sse

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

DeepSeek V3 — жалпы тілдік, бағдарламалау және пайымдау жұмыстарына арналған DeepSeek-тің бастапқы сарапшылар қоспасы мәтіндік моделі. Ол жазбаша нұсқаулар мен мәтіндік контексті қабылдап, жауап, жоба мәтіні, түсіндірме немесе код қайтарады. Модель карточкасында негізгі модельдің жалпы 671 миллиард параметрі және әр токенге 37 миллиард белсенді параметрі көрсетілген. Атаулы бастапқы V3 өз ерекшеліктері мен промпт профильдерін қосатын V3-0324, V3.1 және V3.2 нұсқаларынан бөлек қалады.

Оның архитектурасы Multi-head Latent Attention мен DeepSeekMoE-ні біріктіреді. Латентті назар назар механизмі пайдаланатын ақпаратты сығады, ал сарапшыларды ішінара таңдау әр токен үшін модельдің тек бір бөлігін белсендіреді. V3 қосымша шығын функциясынсыз жүктеме теңгерімін және бірнеше токенді болжау оқыту мақсатын да енгізеді. Жарияланған модель жинағына 671 миллиард параметрлі негізгі модельден бөлек 14 миллиард параметрлі бірнеше токенді болжау модулі кіреді; сондықтан жинақтың жалпы саны негізгі модель архитектурасының санынан өзгеше болуы мүмкін.

DeepSeek V3 моделін 14.8 триллион токенмен алдын ала үйретіп, содан кейін бақыланатын қосымша оқыту мен күшейтпелі оқытуды пайдаланады. Кейінгі оқыту R1 тобынан тексеру және рефлексия үлгілерін стандартты тілдік модель жауабына енгізіп, шығыс стилі мен ұзындығын реттейді. Бұл — R1 моделінің өзін немесе кейінгі V3.1 гибридті ойлау үлгісін таңдаудан бөлек оқыту үлесі. Бір нұсқаның пайымдау пішімін екіншісіне болжап телімей, қажетті соңғы жауап пішімін дайындаңыз.

Өндірушінің модель кестесі V3 Base және кейінгі оқытылған V3 нұсқасының екеуіне де 128K контекст береді. Бұл контекст сұрақты ауқымды құжат не код материалымен біріктіре алады, бірақ диалог тарихы мен жауапқа да орын қажет. Дереккөздерді белгілеп, қатысты сұрақты анықтаңыз. Контекст терезесі — байланыссыз материал беру немесе қажетсіз ұзақ жауап сұрау нұсқауы емес, сыйымдылық шегі.

Практикалық код тапсырмасы үшін қатысты функцияны, күтілетін әрекетті, маңызды шектеулерді және мәселені көрсететін енгізуді беріңіз. Берілген кодпен байланыстырылған ұсынылатын түзету мен түсіндірмені сұраңыз. Құжат талдау үшін атаулы бөлімдер мен айқын салыстыру өлшемдерін беріңіз. Үлгі тапсырма: «Талаптарды шығарыңыз, осы ұсыныс олардың қайсысын қамтитынын анықтаңыз және әр қорытындыға сәйкес үзіндіге сілтеме жасаңыз. Соңында жетіспейтін мәліметтердің ықшам тізімін беріңіз».

Жазу және өңдеу тапсырмаларына нақты аудитория, үн және сақталуға тиіс фактілер жиыны пайдалы. Қысқаша мазмұн, қайта жазу, аударма немесе түсіндірме сұрап, міндетті атаулар мен терминологияны көрсетіңіз. Сұралған өрістер тізімі немесе JSON пішініндегі жауап жасалған мазмұн ретінде тексерілуі керек; модель атауының өзі айналасындағы қолданбаның құрылымды шығыс не құрал орындау механизмін растамайды. Қолданба құралдар берсе, әр қайтарылған бақылауды модель ұсынған әрекеттен бөлек ұстаңыз.

Өндіруші FP8 модель материалын жариялап, эталонында басқа дәлдік немесе орындау нұсқаларын сипаттайды. Бұл іске асыру таңдаулары бастапқы дерек деңгейіндегі тапсырмадан бөлек және көрсетілген модель атауынан болжанбауы керек. Модельдің шығысы код болуы мүмкін, бірақ код жасау оны орындамайды; дереккөзді түсіндіру сыртқы іздеу орындалғанын дәлелдемейді. Жауапқа осындай дәлел қажет болса, нақты бастапқы үзінділер мен байқалған қолданба нәтижелерін пайдаланыңыз.

Пайдалы нәтиже үшін соңғы материалды және оның аяқталу шарттарын анықтаңыз. Дереккөз негіздейтін қорытындыларды, жорамалдарды және ұсынылатын өзгерістерді бөліп, жасалған жауапты берілген материалмен салыстырып тексеріңіз. Ұзақ диалог бекітілген фактілер мен шектеулерді сақтай отырып, жоба мәтінінің бір бөлігін жетілдіре алады. Нәтижесі — кейінгі нұсқаның басқару параметрлерін үнсіз иеленбей, бастапқы V3 сәйкестігін сақтайтын, көрсетілген тапсырмаға арналған тексерілетін мәтіндік немесе кодтық материал.

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages

Кіріс: text
Шығыс: json, sse
Шығыс пішімі: JSON немесе SSE

Өріс	Түрі	Талап	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі
Өріс`model`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер deepseek-chat	Әдепкі—
Өріс`messages`	Түрі`message[]`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`messages[].role`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер user, assistant	Әдепкі—
Өріс`messages[].content`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`max_tokens`	Түрі`integer`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`stream`	Түрі`boolean`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкіfalse

Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF-8 мәтіні

messages[].content жолы

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

Параметр	Параметр талаптары
Параметр`content_type`	Параметр талаптарыapplication/json
Параметр`required`	Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens
Параметр`optional_controls`	Параметр талаптарыstream
Параметр`material_types`	Параметр талаптарыtext
Параметр`text_file_material`	Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз.

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим: Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим: Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі: Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Баптау	Мөлшерлемелер кестесі	Төлем
БаптауТокендердің базалық тарифтері	Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00064 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00178 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

{\n  "model": "deepseek-chat",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

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': 'deepseek-chat', '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

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': 'deepseek-chat', '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

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

JSON немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері

Өріс	Түрі
Өріс`id`	Түріstring
Өріс`model`	Түріstring
Өріс`content[]`	Түріtext\|thinking\|tool_use\|other content block
Өріс`stop_reason`	Түріstring\|null
Өріс`usage`	Түріobject

Қателер және келесі қадамдар

Жауап	Шарт	Келесі қадам
Жауап400 · `invalid_request_error`	ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате	Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra deepseek-chat, deepseek/deepseek-chat

Әдіс жолдарының балама атаулары

/chat/completions

Шақыруға арналған байланысты ID

deepseek/deepseek-chat, deepseek-chat

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "deepseek-chat", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "deepseek-chat", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|deepseek-chat", "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "deepseek-chat", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content жолы", "required_material": "UTF-8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.", "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 немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "deepseek-chat" ], "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": [ "deepseek-chat" ], "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": "deepseek-chat", "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": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз." }, "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": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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\": \"deepseek-chat\",\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': 'deepseek-chat', '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': 'deepseek-chat', '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": 0.64, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic хабарламалары", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 1.78, "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": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek-chat", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "

DS

DeepSeek: DeepSeek V3

DeepSeek /deepseek/deepseek-chat

Модель ID

Бастау

DeepSeek V3 — код жазуға, мәтін жазуға, сұрақтарға және дереккөзге негізделген талдауға арналған DeepSeek-тің бастапқы мәтіндік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 671B және 37B белсенді параметр бар; контексті — 128K, ал кейінгі оқытуы R1 пайымдау үлгілерін қамтиды.

Қабылданатын кіріс деректері: Мәтін
Нәтижелер: Мәтін

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

DeepSeek V3 — жалпы тілдік, бағдарламалау және пайымдау жұмыстарына арналған DeepSeek-тің бастапқы сарапшылар қоспасы мәтіндік моделі. Ол жазбаша нұсқаулар мен мәтіндік контексті қабылдап, жауап, жоба мәтіні, түсіндірме немесе код қайтарады. Модель карточкасында негізгі модельдің жалпы 671 миллиард параметрі және әр токенге 37 миллиард белсенді параметрі көрсетілген. Атаулы бастапқы V3 өз ерекшеліктері мен промпт профильдерін қосатын V3-0324, V3.1 және V3.2 нұсқаларынан бөлек қалады.

Оның архитектурасы Multi-head Latent Attention мен DeepSeekMoE-ні біріктіреді. Латентті назар назар механизмі пайдаланатын ақпаратты сығады, ал сарапшыларды ішінара таңдау әр токен үшін модельдің тек бір бөлігін белсендіреді. V3 қосымша шығын функциясынсыз жүктеме теңгерімін және бірнеше токенді болжау оқыту мақсатын да енгізеді. Жарияланған модель жинағына 671 миллиард параметрлі негізгі модельден бөлек 14 миллиард параметрлі бірнеше токенді болжау модулі кіреді; сондықтан жинақтың жалпы саны негізгі модель архитектурасының санынан өзгеше болуы мүмкін.

DeepSeek V3 моделін 14.8 триллион токенмен алдын ала үйретіп, содан кейін бақыланатын қосымша оқыту мен күшейтпелі оқытуды пайдаланады. Кейінгі оқыту R1 тобынан тексеру және рефлексия үлгілерін стандартты тілдік модель жауабына енгізіп, шығыс стилі мен ұзындығын реттейді. Бұл — R1 моделінің өзін немесе кейінгі V3.1 гибридті ойлау үлгісін таңдаудан бөлек оқыту үлесі. Бір нұсқаның пайымдау пішімін екіншісіне болжап телімей, қажетті соңғы жауап пішімін дайындаңыз.

Өндірушінің модель кестесі V3 Base және кейінгі оқытылған V3 нұсқасының екеуіне де 128K контекст береді. Бұл контекст сұрақты ауқымды құжат не код материалымен біріктіре алады, бірақ диалог тарихы мен жауапқа да орын қажет. Дереккөздерді белгілеп, қатысты сұрақты анықтаңыз. Контекст терезесі — байланыссыз материал беру немесе қажетсіз ұзақ жауап сұрау нұсқауы емес, сыйымдылық шегі.

Практикалық код тапсырмасы үшін қатысты функцияны, күтілетін әрекетті, маңызды шектеулерді және мәселені көрсететін енгізуді беріңіз. Берілген кодпен байланыстырылған ұсынылатын түзету мен түсіндірмені сұраңыз. Құжат талдау үшін атаулы бөлімдер мен айқын салыстыру өлшемдерін беріңіз. Үлгі тапсырма: «Талаптарды шығарыңыз, осы ұсыныс олардың қайсысын қамтитынын анықтаңыз және әр қорытындыға сәйкес үзіндіге сілтеме жасаңыз. Соңында жетіспейтін мәліметтердің ықшам тізімін беріңіз».

Жазу және өңдеу тапсырмаларына нақты аудитория, үн және сақталуға тиіс фактілер жиыны пайдалы. Қысқаша мазмұн, қайта жазу, аударма немесе түсіндірме сұрап, міндетті атаулар мен терминологияны көрсетіңіз. Сұралған өрістер тізімі немесе JSON пішініндегі жауап жасалған мазмұн ретінде тексерілуі керек; модель атауының өзі айналасындағы қолданбаның құрылымды шығыс не құрал орындау механизмін растамайды. Қолданба құралдар берсе, әр қайтарылған бақылауды модель ұсынған әрекеттен бөлек ұстаңыз.

Өндіруші FP8 модель материалын жариялап, эталонында басқа дәлдік немесе орындау нұсқаларын сипаттайды. Бұл іске асыру таңдаулары бастапқы дерек деңгейіндегі тапсырмадан бөлек және көрсетілген модель атауынан болжанбауы керек. Модельдің шығысы код болуы мүмкін, бірақ код жасау оны орындамайды; дереккөзді түсіндіру сыртқы іздеу орындалғанын дәлелдемейді. Жауапқа осындай дәлел қажет болса, нақты бастапқы үзінділер мен байқалған қолданба нәтижелерін пайдаланыңыз.

Пайдалы нәтиже үшін соңғы материалды және оның аяқталу шарттарын анықтаңыз. Дереккөз негіздейтін қорытындыларды, жорамалдарды және ұсынылатын өзгерістерді бөліп, жасалған жауапты берілген материалмен салыстырып тексеріңіз. Ұзақ диалог бекітілген фактілер мен шектеулерді сақтай отырып, жоба мәтінінің бір бөлігін жетілдіре алады. Нәтижесі — кейінгі нұсқаның басқару параметрлерін үнсіз иеленбей, бастапқы V3 сәйкестігін сақтайтын, көрсетілген тапсырмаға арналған тексерілетін мәтіндік немесе кодтық материал.

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions

Кіріс: text
Шығыс: text
Шығыс пішімі: json немесе SSE

Өріс	Түрі	Талап	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі
Өріс`model`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер deepseek/deepseek-chat	Әдепкі—
Өріс`messages`	Түрі`message[]`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1	Әдепкі—
Өріс`messages[].role`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты	Әдепкі—
Өріс`messages[].content`	Түрі`string`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Мәтіндік әңгіме	Әдепкі—
Өріс`stream`	Түрі`boolean`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкіfalse

Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

messages[].content

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

Параметр	Параметр талаптары
Параметр`content_type`	Параметр талаптарыapplication/json
Параметр`required`	Параметр талаптарыmodel, messages
Параметр`material_types`	Параметр талаптарыtext
Параметр`messages`	Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы
Параметр`file_material`	Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды
Параметр`optional_controls`	Параметр талаптарыstream
Параметр`control_scope`	Параметр талаптарыМәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.
Параметр`output_modalities`	Параметр талаптарыtext
Параметр`hosted_operations`	Параметр талаптарыfalse
Параметр`multimodal_input_binding`	Параметр талаптарыnull

Әдістің балама атаулары: /chat/completions

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.

Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.

Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим: Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим: Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі: Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Баптау	Мөлшерлемелер кестесі	Төлем
БаптауТокендердің базалық тарифтері	Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00064 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00178 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

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":"deepseek/deepseek-chat","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

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="deepseek/deepseek-chat", 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

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері

Өріс	Түрі
Өріс`choices[].index`	Түріinteger
Өріс`choices[].message.content`	Түріstring\|null
Өріс`choices[].message.tool_calls`	Түріtool_call[]
Өріс`choices[].message.reasoning_content`	Түріstring
Өріс`choices[].message.reasoning_details`	Түріobject\|array
Өріс`choices[].finish_reason`	Түріstring\|null
Өріс`usage`	Түріobject

Қателер және келесі қадамдар

Жауап	Шарт	Келесі қадам
Жауап400 · `invalid_request_error`	ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате	Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra deepseek-chat, deepseek/deepseek-chat

Әдіс жолдарының балама атаулары

/chat/completions

Шақыруға арналған байланысты ID

deepseek/deepseek-chat, deepseek-chat

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-chat", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "deepseek/deepseek-chat", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek%2Fdeepseek-chat", "ordinal": 2, "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "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": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.", "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 немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "deepseek/deepseek-chat" ], "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": "Мәтіндік әңгіме" }, { "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": [ "Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.", "Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.", "Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Мәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.", "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы", "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": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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\":\"deepseek/deepseek-chat\",\"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=\"deepseek/deepseek-chat\", 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": 0.64, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI чаты", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 1.78, "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": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek/deepseek-chat", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "

DS

DeepSeek: DeepSeek V3

DeepSeek /deepseek/deepseek-chat

Модель ID

Бастау

DeepSeek V3 — код жазуға, мәтін жазуға, сұрақтарға және дереккөзге негізделген талдауға арналған DeepSeek-тің бастапқы мәтіндік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 671B және 37B белсенді параметр бар; контексті — 128K, ал кейінгі оқытуы R1 пайымдау үлгілерін қамтиды.

Қабылданатын кіріс деректері: Мәтін
Нәтижелер: json · sse

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

DeepSeek V3 — жалпы тілдік, бағдарламалау және пайымдау жұмыстарына арналған DeepSeek-тің бастапқы сарапшылар қоспасы мәтіндік моделі. Ол жазбаша нұсқаулар мен мәтіндік контексті қабылдап, жауап, жоба мәтіні, түсіндірме немесе код қайтарады. Модель карточкасында негізгі модельдің жалпы 671 миллиард параметрі және әр токенге 37 миллиард белсенді параметрі көрсетілген. Атаулы бастапқы V3 өз ерекшеліктері мен промпт профильдерін қосатын V3-0324, V3.1 және V3.2 нұсқаларынан бөлек қалады.

Оның архитектурасы Multi-head Latent Attention мен DeepSeekMoE-ні біріктіреді. Латентті назар назар механизмі пайдаланатын ақпаратты сығады, ал сарапшыларды ішінара таңдау әр токен үшін модельдің тек бір бөлігін белсендіреді. V3 қосымша шығын функциясынсыз жүктеме теңгерімін және бірнеше токенді болжау оқыту мақсатын да енгізеді. Жарияланған модель жинағына 671 миллиард параметрлі негізгі модельден бөлек 14 миллиард параметрлі бірнеше токенді болжау модулі кіреді; сондықтан жинақтың жалпы саны негізгі модель архитектурасының санынан өзгеше болуы мүмкін.

DeepSeek V3 моделін 14.8 триллион токенмен алдын ала үйретіп, содан кейін бақыланатын қосымша оқыту мен күшейтпелі оқытуды пайдаланады. Кейінгі оқыту R1 тобынан тексеру және рефлексия үлгілерін стандартты тілдік модель жауабына енгізіп, шығыс стилі мен ұзындығын реттейді. Бұл — R1 моделінің өзін немесе кейінгі V3.1 гибридті ойлау үлгісін таңдаудан бөлек оқыту үлесі. Бір нұсқаның пайымдау пішімін екіншісіне болжап телімей, қажетті соңғы жауап пішімін дайындаңыз.

Өндірушінің модель кестесі V3 Base және кейінгі оқытылған V3 нұсқасының екеуіне де 128K контекст береді. Бұл контекст сұрақты ауқымды құжат не код материалымен біріктіре алады, бірақ диалог тарихы мен жауапқа да орын қажет. Дереккөздерді белгілеп, қатысты сұрақты анықтаңыз. Контекст терезесі — байланыссыз материал беру немесе қажетсіз ұзақ жауап сұрау нұсқауы емес, сыйымдылық шегі.

Практикалық код тапсырмасы үшін қатысты функцияны, күтілетін әрекетті, маңызды шектеулерді және мәселені көрсететін енгізуді беріңіз. Берілген кодпен байланыстырылған ұсынылатын түзету мен түсіндірмені сұраңыз. Құжат талдау үшін атаулы бөлімдер мен айқын салыстыру өлшемдерін беріңіз. Үлгі тапсырма: «Талаптарды шығарыңыз, осы ұсыныс олардың қайсысын қамтитынын анықтаңыз және әр қорытындыға сәйкес үзіндіге сілтеме жасаңыз. Соңында жетіспейтін мәліметтердің ықшам тізімін беріңіз».

Жазу және өңдеу тапсырмаларына нақты аудитория, үн және сақталуға тиіс фактілер жиыны пайдалы. Қысқаша мазмұн, қайта жазу, аударма немесе түсіндірме сұрап, міндетті атаулар мен терминологияны көрсетіңіз. Сұралған өрістер тізімі немесе JSON пішініндегі жауап жасалған мазмұн ретінде тексерілуі керек; модель атауының өзі айналасындағы қолданбаның құрылымды шығыс не құрал орындау механизмін растамайды. Қолданба құралдар берсе, әр қайтарылған бақылауды модель ұсынған әрекеттен бөлек ұстаңыз.

Өндіруші FP8 модель материалын жариялап, эталонында басқа дәлдік немесе орындау нұсқаларын сипаттайды. Бұл іске асыру таңдаулары бастапқы дерек деңгейіндегі тапсырмадан бөлек және көрсетілген модель атауынан болжанбауы керек. Модельдің шығысы код болуы мүмкін, бірақ код жасау оны орындамайды; дереккөзді түсіндіру сыртқы іздеу орындалғанын дәлелдемейді. Жауапқа осындай дәлел қажет болса, нақты бастапқы үзінділер мен байқалған қолданба нәтижелерін пайдаланыңыз.

Пайдалы нәтиже үшін соңғы материалды және оның аяқталу шарттарын анықтаңыз. Дереккөз негіздейтін қорытындыларды, жорамалдарды және ұсынылатын өзгерістерді бөліп, жасалған жауапты берілген материалмен салыстырып тексеріңіз. Ұзақ диалог бекітілген фактілер мен шектеулерді сақтай отырып, жоба мәтінінің бір бөлігін жетілдіре алады. Нәтижесі — кейінгі нұсқаның басқару параметрлерін үнсіз иеленбей, бастапқы V3 сәйкестігін сақтайтын, көрсетілген тапсырмаға арналған тексерілетін мәтіндік немесе кодтық материал.

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages

Кіріс: text
Шығыс: json, sse
Шығыс пішімі: JSON немесе SSE

Өріс	Түрі	Талап	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі
Өріс`model`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер deepseek/deepseek-chat	Әдепкі—
Өріс`messages`	Түрі`message[]`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`messages[].role`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер user, assistant	Әдепкі—
Өріс`messages[].content`	Түрі`string`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`max_tokens`	Түрі`integer`	ТалапМіндетті	Мәндер мен шектеулер	Әдепкі—
Өріс`stream`	Түрі`boolean`	ТалапМіндетті емес	Мәндер мен шектеулер	Әдепкіfalse

Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF-8 мәтіні

messages[].content жолы

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

Параметр	Параметр талаптары
Параметр`content_type`	Параметр талаптарыapplication/json
Параметр`required`	Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens
Параметр`optional_controls`	Параметр талаптарыstream
Параметр`material_types`	Параметр талаптарыtext
Параметр`text_file_material`	Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз.

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим: Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим: Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі: Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Баптау	Мөлшерлемелер кестесі	Төлем
БаптауТокендердің базалық тарифтері	Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме	Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00064 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00178 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

{\n  "model": "deepseek/deepseek-chat",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

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': 'deepseek/deepseek-chat', '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

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': 'deepseek/deepseek-chat', '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

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

JSON немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері

Өріс	Түрі
Өріс`id`	Түріstring
Өріс`model`	Түріstring
Өріс`content[]`	Түріtext\|thinking\|tool_use\|other content block
Өріс`stop_reason`	Түріstring\|null
Өріс`usage`	Түріobject

Қателер және келесі қадамдар

Жауап	Шарт	Келесі қадам
Жауап400 · `invalid_request_error`	ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате	Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra deepseek-chat, deepseek/deepseek-chat

Әдіс жолдарының балама атаулары

/chat/completions

Шақыруға арналған байланысты ID

deepseek/deepseek-chat, deepseek-chat

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-chat", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "deepseek/deepseek-chat", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|deepseek%2Fdeepseek-chat", "ordinal": 3, "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "deepseek/deepseek-chat", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content жолы", "required_material": "UTF-8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.", "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 немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "deepseek/deepseek-chat" ], "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": [ "deepseek/deepseek-chat" ], "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": "deepseek/deepseek-chat", "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": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз." }, "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": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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\": \"deepseek/deepseek-chat\",\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': 'deepseek/deepseek-chat', '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': 'deepseek/deepseek-chat', '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": 0.64, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic хабарламалары", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 1.78, "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": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek/deepseek-chat", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek/deepseek-chat", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "ca335daec4dd0bd784a37105f69ae6d7d388b26e6d5d92db616001a33df29df9", "input_html_sha256": "2601ce06db80231fcd7338b4b2998ca56405bf37ed6f2c6acabb19227dedcea8", "private_audit_sha256": "e0421ff6758b7190fb9eb2671e19483b7c0d69f03d540309e85474961b0d6bea", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/deepseek-deepseek-chat/", "description": "DeepSeek V3 — код жазуға, мәтін жазуға, сұрақтарға және дереккөзге негізделген талдауға арналған DeepSeek-тің бастапқы мәтіндік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 671B және 37B белсенді параметр бар; контексті — 128K, ал кейінгі оқытуы R1 пайымдау үлгілерін қамтиды.", "locale": "kk", "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/deepseek-deepseek-chat/index.md", "title": "DeepSeek: DeepSeek V3 — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/kk/deepseek-deepseek-chat/" }, "rawModel": { "about": "DeepSeek V3 — жалпы тілдік, бағдарламалау және пайымдау жұмыстарына арналған DeepSeek-тің бастапқы сарапшылар қоспасы мәтіндік моделі. Ол жазбаша нұсқаулар мен мәтіндік контексті қабылдап, жауап, жоба мәтіні, түсіндірме немесе код қайтарады. Модель карточкасында негізгі модельдің жалпы 671 миллиард параметрі және әр токенге 37 миллиард белсенді параметрі көрсетілген. Атаулы бастапқы V3 өз ерекшеліктері мен промпт профильдерін қосатын V3-0324, V3.1 және V3.2 нұсқаларынан бөлек қалады.\n\nОның архитектурасы Multi-head Latent Attention мен DeepSeekMoE-ні біріктіреді. Латентті назар назар механизмі пайдаланатын ақпаратты сығады, ал сарапшыларды ішінара таңдау әр токен үшін модельдің тек бір бөлігін белсендіреді. V3 қосымша шығын функциясынсыз жүктеме теңгерімін және бірнеше токенді болжау оқыту мақсатын да енгізеді. Жарияланған модель жинағына 671 миллиард параметрлі негізгі модельден бөлек 14 миллиард параметрлі бірнеше токенді болжау модулі кіреді; сондықтан жинақтың жалпы саны негізгі модель архитектурасының санынан өзгеше болуы мүмкін.\n\nDeepSeek V3 моделін 14.8 триллион токенмен алдын ала үйретіп, содан кейін бақыланатын қосымша оқыту мен күшейтпелі оқытуды пайдаланады. Кейінгі оқыту R1 тобынан тексеру және рефлексия үлгілерін стандартты тілдік модель жауабына енгізіп, шығыс стилі мен ұзындығын реттейді. Бұл — R1 моделінің өзін немесе кейінгі V3.1 гибридті ойлау үлгісін таңдаудан бөлек оқыту үлесі. Бір нұсқаның пайымдау пішімін екіншісіне болжап телімей, қажетті соңғы жауап пішімін дайындаңыз.\n\nӨндірушінің модель кестесі V3 Base және кейінгі оқытылған V3 нұсқасының екеуіне де 128K контекст береді. Бұл контекст сұрақты ауқымды құжат не код материалымен біріктіре алады, бірақ диалог тарихы мен жауапқа да орын қажет. Дереккөздерді белгілеп, қатысты сұрақты анықтаңыз. Контекст терезесі — байланыссыз материал беру немесе қажетсіз ұзақ жауап сұрау нұсқауы емес, сыйымдылық шегі.\n\nПрактикалық код тапсырмасы үшін қатысты функцияны, күтілетін әрекетті, маңызды шектеулерді және мәселені көрсететін енгізуді беріңіз. Берілген кодпен байланыстырылған ұсынылатын түзету мен түсіндірмені сұраңыз. Құжат талдау үшін атаулы бөлімдер мен айқын салыстыру өлшемдерін беріңіз. Үлгі тапсырма: «Талаптарды шығарыңыз, осы ұсыныс олардың қайсысын қамтитынын анықтаңыз және әр қорытындыға сәйкес үзіндіге сілтеме жасаңыз. Соңында жетіспейтін мәліметтердің ықшам тізімін беріңіз».\n\nЖазу және өңдеу тапсырмаларына нақты аудитория, үн және сақталуға тиіс фактілер жиыны пайдалы. Қысқаша мазмұн, қайта жазу, аударма немесе түсіндірме сұрап, міндетті атаулар мен терминологияны көрсетіңіз. Сұралған өрістер тізімі немесе JSON пішініндегі жауап жасалған мазмұн ретінде тексерілуі керек; модель атауының өзі айналасындағы қолданбаның құрылымды шығыс не құрал орындау механизмін растамайды. Қолданба құралдар берсе, әр қайтарылған бақылауды модель ұсынған әрекеттен бөлек ұстаңыз.\n\nӨндіруші FP8 модель материалын жариялап, эталонында басқа дәлдік немесе орындау нұсқаларын сипаттайды. Бұл іске асыру таңдаулары бастапқы дерек деңгейіндегі тапсырмадан бөлек және көрсетілген модель атауынан болжанбауы керек. Модельдің шығысы код болуы мүмкін, бірақ код жасау оны орындамайды; дереккөзді түсіндіру сыртқы іздеу орындалғанын дәлелдемейді. Жауапқа осындай дәлел қажет болса, нақты бастапқы үзінділер мен байқалған қолданба нәтижелерін пайдаланыңыз.\n\nПайдалы нәтиже үшін соңғы материалды және оның аяқталу шарттарын анықтаңыз. Дереккөз негіздейтін қорытындыларды, жорамалдарды және ұсынылатын өзгерістерді бөліп, жасалған жауапты берілген материалмен салыстырып тексеріңіз. Ұзақ диалог бекітілген фактілер мен шектеулерді сақтай отырып, жоба мәтінінің бір бөлігін жетілдіре алады. Нәтижесі — кейінгі нұсқаның басқару параметрлерін үнсіз иеленбей, бастапқы V3 сәйкестігін сақтайтын, көрсетілген тапсырмаға арналған тексерілетін мәтіндік немесе кодтық материал.", "alias_of": null, "aliases": [ "deepseek-chat" ], "author": "DeepSeek", "capabilities": { "context_length": 163840, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде." }, { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде." } ], "ctx": null, "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "deepseek/deepseek-chat", "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "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": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.", "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 немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "deepseek-chat" ], "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": "Мәтіндік әңгіме" }, { "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": [ "Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.", "Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.", "Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Мәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.", "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы", "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": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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\":\"deepseek-chat\",\"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=\"deepseek-chat\", 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": 0.64, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI чаты", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 1.78, "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": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek-chat", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "deepseek-chat", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content жолы", "required_material": "UTF-8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.", "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 немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "deepseek-chat" ], "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": [ "deepseek-chat" ], "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": "deepseek-chat", "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": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз." }, "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": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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\": \"deepseek-chat\",\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': 'deepseek-chat', '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': 'deepseek-chat', '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": 0.64, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic хабарламалары", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 1.78, "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": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek-chat", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": { "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "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": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "UTF8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "conversation" ], "outputs": { "all_results": "Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.", "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 немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "deepseek/deepseek-chat" ], "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": "Мәтіндік әңгіме" }, { "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": [ "Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.", "Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.", "Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "Мәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false.", "file_material": "нақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "role/content құрылымы бар хабарламалар жиымы", "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": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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\":\"deepseek/deepseek-chat\",\"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=\"deepseek/deepseek-chat\", 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": 0.64, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI чаты", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 1.78, "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": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek/deepseek-chat", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате", "http_status": 400, "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "deepseek/deepseek-chat", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content жолы", "required_material": "UTF-8 мәтіні" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.", "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 немесе SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "deepseek/deepseek-chat" ], "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": [ "deepseek/deepseek-chat" ], "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": "deepseek/deepseek-chat", "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": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз." }, "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": "Токендердің базалық тарифтері", "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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\": \"deepseek/deepseek-chat\",\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': 'deepseek/deepseek-chat', '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': 'deepseek/deepseek-chat', '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": 0.64, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic хабарламалары", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": 1.78, "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": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek/deepseek-chat", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": "0.00064000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000064", "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": "0.00178000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000178", "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": "deepseek/deepseek-chat", "request_model_id": "deepseek-chat", "route_label": "Ultra" }, { "canonical_model_id": "deepseek/deepseek-chat", "request_model_id": "deepseek/deepseek-chat", "route_label": "Ultra" } ], "name": "DeepSeek: DeepSeek V3", "price": { "in": 0.64, "in_label": null, "out": 1.78, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0.64, "sort_out": 1.78, "varies": false }, "short": "DeepSeek V3 — код жазуға, мәтін жазуға, сұрақтарға және дереккөзге негізделген талдауға арналған DeepSeek-тің бастапқы мәтіндік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 671B және 37B белсенді параметр бар; контексті — 128K, ал кейінгі оқытуы R1 пайымдау үлгілерін қамтиды." }, "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 }, { "contract_json_pointer": "/methods/2/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/2/html", "method_ordinal": 2 }, { "contract_json_pointer": "/methods/3/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/3/html", "method_ordinal": 3 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod", "/methods/1/rawMethod", "/methods/2/rawMethod", "/methods/3/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "DeepSeek V3 — код жазуға, мәтін жазуға, сұрақтарға және дереккөзге негізделген талдауға арналған DeepSeek-тің бастапқы мәтіндік моделі. Оның сарапшылар қоспасы архитектурасында жалпы 671B және 37B белсенді параметр бар; контексті — 128K, ал кейінгі оқытуы R1 пайымдау үлгілерін қамтиды.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "02d6572554359fdba39447a039f4017aa422f18f63edfc72c4aeabce4419172e", "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf" }, "sourceRevision": "ec6f283dd82d386e6dfef939c9190b188295115539ba0760126b15c60fc1c3bb" }