Source: https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/
Language: lt

# DeepSeek R1 Distill Llama 70B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/facts.json)

## [DeepSeek R1 Distill Llama 70B](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/)

Tankusis samprotavimo modelis, kurį DeepSeek distiliavo iš R1 sugeneruotų pavyzdžių į Llama 3.3 70B Instruct. Tekstinėmis užklausomis pateikite matematinius uždavinius, kodą ir loginius klausimus, kuriems reikia paaiškinto sprendimo bei atskiro galutinio atsakymo.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-70b/#method-1)

Apie modelį

Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.

DeepSeek R1 Distill Llama 70B yra atskiras samprotavimo modelis, sukurtas Llama 3.3 70B Instruct pagrindu. DeepSeek papildomai apmoko bazinį modelį DeepSeek R1 sugeneruotais samprotavimo pavyzdžiais, perkeldamas matematinių, programavimo ir loginių problemų sprendimo šablonus į tankųjį Llama modelį. Jis priima tekstą ir pateikia tekstinį atsakymą su prašoma analize, kodu ar išvada.

Distiliavimas. Tai parengta modelio kontrolinė versija, o ne režimas, aktyvuojantis visą R1 modelį. Gamintojas išleidžia kelis distiliuotus modelius, sukurtus Llama ir Qwen pagrindais. 70B Llama leidimas naudoja Llama 3.3 Instruct; 8B Llama leidimas pradedamas nuo Llama 3.1 Base. Skirtingi jų pagrindai ir dydžiai svarbūs renkantis tikslų leidimą. DeepSeek taip pat keičia distiliuotų leidimų konfigūracijas ir žetonizatorius, todėl paskelbtas modelio parengimas turi likti susietas su konkrečia pavadinta kontroline versija.

Samprotavimo užduotys. Matematinei užduočiai pateikite visą formuluotę, apibrėžimus ir prielaidas bei nurodykite, ar rezultatas turi būti įrodymas, skaičiavimas, ar kontrpavyzdys. Paprašykite aiškaus išvedimo ir lengvai randamo galutinio atsakymo. Algoritmo klausimui nurodykite įvesties apribojimus ir norimą išvestį, tuomet paprašykite metodo, jo realizacijos ir prielaidas tikrinančių atvejų. Naudingas rezultatas yra sprendimas, kurio svarbius žingsnius galima patikrinti, o ne vien tikėtina galutinė reikšmė.

Generavimo rekomendacijos. DeepSeek rekomenduoja visas instrukcijas pateikti naudotojo žinutėje, nepridedant atskiros sisteminės užklausos. Jo samprotavimo serijai dokumentuotas temperatūros intervalas yra 0.5–0.7, o pasikartojimui ir nerišliai išvesčiai mažinti rekomenduojama 0.6. Matematinėse užklausose siūloma prašyti nuoseklaus sprendimo ir galutinį rezultatą pateikti matematiniame rėmelyje. Atvejams, kai numatytas samprotavimo šablonas praleidžiamas, DeepSeek rekomenduoja suderinamoje generavimo sąrankoje priverstinai nustatyti atsakymo prefiksą `<think>\n`. Tai rekomendacijos suderinamai generavimo sąrankai, kurios nepatvirtina atskiro vykdymo įrankio.

Programavimo pagalbai įtraukite susijusią funkciją, užfiksuotą klaidą, laukiamą elgseną ir reprezentatyvią įvestį. Paprašykite minimalaus siūlomo pakeitimo su paaiškinimu ir testiniu atveju, kuris atskleistų pradinę problemą. Jei klausimas apima kelis modulius, išsaugokite jų pavadinimus ir apibūdinkite sąsają tarp jų. Tuomet modelis gali samprotauti apie pateiktus ryšius ir grąžinti pataisos pasiūlymą ar konkretų paaiškinimą peržiūrai.

Techninei analizei atskirkite pateiktus faktus nuo svarstomų alternatyvų. Galite paprašyti modelio palyginti du algoritmus, paaiškinti, kodėl sąlyga būtina, arba rasti įvestį, prieštaraujančią siūlomai taisyklei. Pirmiausia prašykite lemiamo argumento ir aiškiai nurodykite visas prielaidas. Svarbius skaičiavimus patikrinkite nepriklausomai, o sugeneruotą kodą vykdykite numatytoje aplinkoje; pats atsakymas yra tekstinis rezultatas. Lygindami modelio elgseną, naudokite kelias reprezentatyvias problemas, nelaikydami vieno atsakymo išsamiu vertinimu.

Praktinė užduotis

### Praktinė užduotis

Techninis pavyzdys anglų kalba

```
Test an allocation rule

A workshop must assign 17 identical kits to four teams. Each team needs at least three kits, and Team A must receive an odd number. Find the allocation that minimizes the largest team allocation. Show a short verifiable argument that a smaller maximum is impossible, then give one valid allocation.
```

#### Laukiamas rezultatas

```
An explicit allocation, its maximum and a concise optimality argument.
```

#### Rezultato patikra

```
The allocation must sum to 17, satisfy the minimum and oddness rules, and include a lower-bound argument.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=chat)

DeepSeek /`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`

### Pradžia

Tankusis samprotavimo modelis, kurį DeepSeek distiliavo iš R1 sugeneruotų pavyzdžių į Llama 3.3 70B Instruct. Tekstinėmis užklausomis pateikite matematinius uždavinius, kodą ir loginius klausimus, kuriems reikia paaiškinto sprendimo bei atskiro galutinio atsakymo.

Leidžiamos įvestys

Tekstas

Rezultatai

Tekstas

### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions`

Įvestis

`text`

Išvestis

`text`

Išvesties formatas

json arba SSE

| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`modalities` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
| Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
| Laukas`cache_control.ttl` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |

Įvesties medžiagos deriniai

**Tekstas** · UTF8 tekstas

`messages[].content`

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`messages` | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
| Parametras`file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametras`control_scope` | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
| Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext |
| Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse |
| Parametras`multimodal_input_binding` | Specifikacijanull |

Gyvavimo ciklas: `synchronous_or_streamed`

Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.

Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.

Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.

### Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas

Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą

Flex režimas

Nenurodyta Pasirinkus flex režimą

Didžiausios samprotavimo pastangos

Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

#### Ailoot įkainiai

#### Kainos pagal konfigūraciją

| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
| --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00028** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00086** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

curlPython SDKPython srautas

```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": "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b", "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='deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b',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='deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b',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")
```

### Gauti ir išsaugoti rezultatus

#### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis

json arba SSE

##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.

##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai

| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`choices[].index` | Tipasinteger |
| Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null |
| Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] |
| Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring |
| Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array |
| Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |

Klaidos ir tolesni veiksmai

| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |

### Pseudonimai

#### Modelių pseudonimai

**Ailoot Ultra** [`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=chat)

#### Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

#### Susiję ID iškvietimui

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=messages)

DeepSeek /`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`

### Pradžia

Tankusis samprotavimo modelis, kurį DeepSeek distiliavo iš R1 sugeneruotų pavyzdžių į Llama 3.3 70B Instruct. Tekstinėmis užklausomis pateikite matematinius uždavinius, kodą ir loginius klausimus, kuriems reikia paaiškinto sprendimo bei atskiro galutinio atsakymo.

Leidžiamos įvestys

Tekstas

Rezultatai

json · sse

### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages`

Įvestis

`text`

Išvestis

`json`, `sse`

Išvesties formatas

JSON arba SSE

| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |

Įvesties medžiagos deriniai

**Tekstas** · UTF-8 tekstas

`messages[].content eilutė`

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`text_file_material` | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |

Gyvavimo ciklas: `synchronous_or_streamed`

### Planai

Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.

Spartusis režimas

Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą

Flex režimas

Nenurodyta Pasirinkus flex režimą

Didžiausios samprotavimo pastangos

Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)

#### Ailoot įkainiai

#### Kainos pagal konfigūraciją

| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
| --- | --- | --- |
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00028** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00086** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **$0** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų |

Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/)

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą

```json
{
  "model": "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b",
  "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': 'deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b', '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': 'deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b', '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))
```

### Gauti ir išsaugoti rezultatus

#### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai

JSON arba SSE

##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.

##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.

Atsakymo laukai

| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`model` | Tipasstring |
| Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null |
| Laukas`usage` | Tipasobject |

Klaidos ir tolesni veiksmai

| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
| --- | --- | --- |
| Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |

### Pseudonimai

#### Modelių pseudonimai

**Ailoot Ultra** [`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=messages)

#### Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

#### Susiję ID iškvietimui

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-70b&fmt=messages)

FAQ · deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b

Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `text` → `json`, `sse`

Kokius laukus naudoja užklausa?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Kokie apribojimai taikomi?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b`: `messages.min_items`: `1`

Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos.

## Įmonė ir jos projektų portfelis

Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.

## Pirkite žetonus su nuolaida.

Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui.

Prenumerata

Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.

Nuolaidos kodas iki 50%

Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.

Išlaidos istorijoje

Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

[Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/)

## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos.

Komercinė programa

Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.

Perpardavėjo licencija

Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.

Dokumentai svetainėje

Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

[Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt)

## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis





Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole.





Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.





Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.