Source: https://ailoot.ai/models/kk/longcat-flash-thinking-ultra/
Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/longcat-flash-thinking-ultra/
Language: kk

# LongCat-Flash-Thinking-ultra

[Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/longcat-flash-thinking-ultra/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/longcat-flash-thinking-ultra/facts.json)

## [LongCat-Flash-Thinking-ultra](https://ailoot.ai/models/kk/longcat-flash-thinking-ultra/)

LongCat-Flash-Thinking — математикаға, код жазуға, құрал қолдануға және формалды теорема дәлелдеуге арналған Meituan пайымдау моделі. Оның бастапқы Thinking басылымы жалпы пайымдауды арнайы формалды және агенттік оқытумен біріктіріп, нақты шарттарға мәтін мен үміткер шешімдер жасайды.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/kk/longcat-flash-thinking-ultra/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары** `POST /v1/messages` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/kk/longcat-flash-thinking-ultra/#method-1)

Модель туралы

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

Модельмен таныстыру

LongCat-Flash-Thinking — Meituan үлкен пайымдау тілдік моделі. Оның сарапшылар қоспасы құрылымында жалпы 560 млрд параметр бар және тапсырма контекстіне қарай шамамен 18,6–31,3 млрд параметрді, орта есеппен 27 млрд-қа жуық параметрді динамикалық белсендіреді. Басымдық математикаға, логикаға, бағдарламалауға, нұсқауды орындауға, автоматты теорема дәлелдеуге және құрал қолдануға беріледі. Бұл карточка мәтіндік нұсқаулары және мәтіндік нәтижелері бар бастапқы Thinking шығарылымын сипаттайды.

Салалар бойынша параллель нығайтпалы оқыту

Әзірлеу ұзын ой тізбегі бар бастапқы оқыту кезеңінен басталып, ауқымды нығайтпалы оқытумен жалғасады. Оқыту STEM, код және агент тапсырмаларын салаларға бөліп, кейін алынған маманданған модельдерді біріктіреді. Бұл жалпы пайымдаудың, бағдарламалаудың және құралмен әрекеттесудің шығарылымда неге маңызды екенін түсіндіреді. Тақырыпты кең талқылауды сұраудың орнына мәселенің нақты түрін және қажетті нәтижені анықтау пайдалы.

DORA оқыту инфрақұрылымы

Өндірушінің DORA жүйесі икемді бөлу мен көпнұсқалы конвейер арқылы асинхронды нығайтпалы оқыту жұмысын үйлестіреді. Мақсаты — тиімді оқыту, бірізді үлгілер және оқыту кезінде есептеуді қайта пайдалану. Бұл қасиеттер өндірушінің оқыту үдерісіне жатады: олар қолданба әңгімесінің тұрақты жадын немесе пайдаланушы сұрауының нақты орындау сыйымдылығын білдірмейді.

Формалды және агенттік пайымдау

Формалды пайымдау оқытуы тұжырымды формалдауды, қайталама дәлел синтезін және синтаксис пен сәйкестік бойынша сүзуді қолданады. Жарияланған теорема дәлелдеу сұрауы мәселені формалды тұжырымымен бірге беріп, Lean 4 тілінде шешім сұрайды. Анықтамаларды, болжамдарды және теореманың нақты тұжырымын дайындаңыз; мысал шығыс — маңызды аралық тұжырымдарды түсіндіретін үміткер дәлел. Генерацияланған дәлелдің қабылданатынын бәрібір формалды тексеруші анықтайды.

Агенттік оқыту берілген құралдарды бейімделіп қолдануды дамытады. Өндіруші шынымен құрал көмегін қажет ететін тапсырмалар құрып, бір және бірнеше айналымдық шешім тізбектерінде оқытады. Модельге құрал атауын, мақсатын және кіріс схемасын беріп, келесі қадамға нақты құрал нәтижесін қайтарыңыз. Мысалы, код талдау тапсырмасы берілген функцияны қарауды, диагностикалық операция таңдауды және бақылауды түсіндіруді сұрай алады. Құрал орындау айналасындағы қолданбаға тиесілі.

Әңгімені және жауапты дайындау

Нативті чат мысалдары жаңа пайдаланушы сұрауына дейін /think\_on маркерін, қосымша жүйелік нұсқауларды және алдыңғы кезектерді қамтиды. Математикалық мысалдар қадамдық пайымдауды сұрап, соңғы нәтижені танылатын қоршалған пішімге қояды. Формалды үлгі Lean 4 тұжырымын қосады. Нативті құрал мысалдары функция атауы мен аргументтері бар тегтелген жазбаларды шығарып, бірнеше шақыру үшін қатар жазбаларға рұқсат береді. Бұл келісімдер өндіруші үлгілерін сипаттайды; интеграция оларды жай жауап мәтіні деп қабылдамай, мағынасын сақтауы тиіс.

Басылым айырмашылықтары және қолдану жайттары

Бастапқы шығарылым мен оның FP8 салмақ басылымының атаулары бөлек. Орналастыру нұсқаулығы инференс баптауына тәуелді қосымша бірнеше токенді болжауды да сипаттайды. Өндіруші тілдік өнімділік өзгеруі мүмкін екенін және кейінгі қолданбалардың бәрі толық бағаланбағанын атап өтеді. Математикалық не техникалық тексерілетін мақсат ұстанып, толық шарттарды беріңіз және генерацияланған кодты не дәлелдерді тиісті тексерушімен қараңыз. Бастапқы Thinking сәйкестігі Chat және кейінгі атаулы Thinking басылымдарынан бөлек; сандық контекст не шығыс шектері таңдалған шығарылым сипаттамасын қажет етеді.

Практикалық тапсырма

### Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

```
Prove a capacity claim

A dispatch team claims it can place 25 packages into six lockers, with at most four packages per locker. Determine whether the claim is possible. Give a short mathematical argument from the capacity condition, then state the smallest number of lockers that could hold all packages under the same rule.
```

#### Күтілетін нәтиже

```
A concise impossibility argument and a minimum-locker calculation.
```

#### Нәтижені тексеру

```
The argument must use total capacity and round the locker requirement up to a whole number.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI чаты** `POST /v1/chat/completions` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=chat)

Басқа /`LongCat-Flash-Thinking-ultra`

### Бастау

LongCat-Flash-Thinking — математикаға, код жазуға, құрал қолдануға және формалды теорема дәлелдеуге арналған Meituan пайымдау моделі. Оның бастапқы Thinking басылымы жалпы пайымдауды арнайы формалды және агенттік оқытумен біріктіріп, нақты шарттарға мәтін мен үміткер шешімдер жасайды.

Қабылданатын кіріс деректері

Мәтін

Нәтижелер

Мәтін

### 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 LongCat-Flash-Thinking-ultra | Әдепкі— |
| Өріс`messages` | Түрі`message[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].role` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].content` | Түрі`string\|content_part[]\|null` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].tool_calls` | Түрі`tool_call[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].tool_call_id` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].name` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].reasoning_content` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
| Өріс`messages[].reasoning_details` | Түрі`object\|array` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`max_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`max_completion_tokens` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`stream` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
| Өріс`stream_options.include_usage` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`temperature` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`top_p` | Түрі`number` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`stop` | Түрі`string\|string[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`tools` | Түрі`function_tool[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`tools[].type` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`tools[].function.name` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
| Өріс`tools[].function.description` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`tools[].function.parameters` | Түрі`JSON_schema` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
| Өріс`tool_choice` | Түрі`string\|object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`parallel_tool_calls` | Түрі`boolean` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`response_format` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`reasoning_effort` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`reasoning` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`service_tier` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`instructions` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
| Өріс`functions` | Түрі`function[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`function_call` | Түрі`string\|object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`prompt_cache_options` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
| Өріс`modalities` | Түрі`string[]` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
| Өріс`provider` | Түрі`object` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
| Өріс`cache_control.ttl` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |

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, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Параметр`control_scope` | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
| Параметр`output_modalities` | Параметр талаптарыtext |
| Параметр`hosted_operations` | Параметр талаптарыfalse |
| Параметр`multimodal_input_binding` | Параметр талаптарыnull |

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 **$0.000286** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.002858** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot Ultra · OpenAI чаты

curlPython SDKPython ағыны

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

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

```python
from openai import OpenAI
import os

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

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

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

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

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

### 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** [`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=chat)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары** `POST /v1/messages` `LongCat-Flash-Thinking-ultra`

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=messages)

Басқа /`LongCat-Flash-Thinking-ultra`

### Бастау

LongCat-Flash-Thinking — математикаға, код жазуға, құрал қолдануға және формалды теорема дәлелдеуге арналған Meituan пайымдау моделі. Оның бастапқы Thinking басылымы жалпы пайымдауды арнайы формалды және агенттік оқытумен біріктіріп, нақты шарттарға мәтін мен үміткер шешімдер жасайды.

Қабылданатын кіріс деректері

Мәтін

Нәтижелер

json · sse

### 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 LongCat-Flash-Thinking-ultra | 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 **$0.000286** / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері **$0.002858** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

Ең ықшам толық JSON сұрау денесіcurl · өзіңіздің UTF-8 құжатыңызды қолданыңызPython · нәтижені толық сақтаңыз

```json
{
  "model": "LongCat-Flash-Thinking-ultra",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

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

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

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

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

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

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

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

### 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** [`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=messages)

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`LongCat-Flash-Thinking-ultra`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=LongCat-Flash-Thinking-ultra&route=Ultra&caller=LongCat-Flash-Thinking-ultra&fmt=messages)

FAQ · LongCat-Flash-Thinking-ultra

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

`POST /v1/chat/completions` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `text` → `json`, `sse`

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/chat/completions` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/chat/completions` · `LongCat-Flash-Thinking-ultra`: `messages.min_items`: `1`

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

## Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

## Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым

Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.

50% дейінгі промокод

Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.

Тарихтағы шығындар

Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

[Жазылым таңдау](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/subscriptions/) · [Модель бағасын көру](https://ailoot.ai/models/kk/)

## API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба

Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.

Реселлер лицензиясы

Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.

Сайттағы құжаттар

Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

[Реселлер лицензиясын сұрау](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта мен лицензиялық шарт](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=kk)

## Ailoot · Компания және оның жобалар портфелі





Ailoot жинақталған жұмыс тәжірибесіне, кең клиенттік базаға, тұрақты қызметке және KPI көрсеткіштерін үздіксіз бақылауға сүйенеді.





Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.





Ailoot осы тәжірибені клиенттердің өнімдерінде, агенттерінде, қолданбаларында және автоматтандыруларында жасанды интеллект мүмкіндіктеріне API арқылы қол жеткізуді қамтамасыз етуге пайдаланады.