DeepSeek V4 Flash 0731 – tai oficialus Flash šakos leidimas, pakeičiantis peržiūros versiją. Jo praktinė paskirtis apima programavimą ir agentų darbą: pateiktos saugyklos interpretavimą, pakeitimo siūlymą, įrankių pastebėjimų naudojimą ir rezultatą, kurį gali patikrinti kviečianti programa. Lygindami išsaugotą rezultatą su Flash Preview, Pro 0813 ar V4.1 Flash, išsaugokite ir jo 0731 leidimo tapatybę.
Pateikite tikrą užduotį, svarbius failus ar dokumentų ištraukas, apribojimus ir numatomą rezultatą. Keisdami saugyklą pridėkite susijusį kodą, pastebėtą elgesį ir komandą ar užklausą, kuri atkuria problemą. Nurodykite, ar reikia paaiškinimo, siūlomos pataisos, pastabų sąrašo ar struktūruoto plano.
Naudinga derinimo užduotis: „Naudok pateiktą maršruto apdorojimo funkciją, patikros schemą ir klaidą sukeliančią užklausą. Paaiškink, kur įvestis skiriasi nuo schemos, pasiūlyk mažiausią pakeitimą ir nurodyk esamą patikrą, kuri padėtų atskirti pataisytą rezultatą.“ Dokumentų užduočiai įvardykite pateiktus skyrius ir paprašykite reikalavimų, įrodymų bei neišspręstų klausimų lentelės. Tai iliustraciniai užduočių pavyzdžiai; kartu su užklausa pateikite tikrą pradinę medžiagą.
Gamintojo formatas palaiko tiesioginį pokalbį ir thinking. Tiesioginis pokalbis iškart grąžina atsakymo turinį. Thinking atskiria modelio samprotavimo lauką nuo galutinio atsakymo. Thinking režime dokumentuoti pastangų pasirinkimai yra low, high ir max, o numatytasis – low. Šis leidimas naudoja šiuos vardinius lygius, o ne V4.1 Flash sveikųjų skaičių pastangų skalę.
Režimą rinkitės pagal darbą. Trumpam formuluotės pakeitimui galima nurodyti išsaugotinus faktus ir pakaitinio teksto toną. Sudėtingai saugyklos užduočiai galima apibrėžti tyrimo etapus, svarbius įrodymus ir glaustą galutinę ataskaitą. Pageidaujamą galutinį rezultatą aiškiai įvardykite ir pasirinkę didesnes thinking pastangas, pavyzdžiui, siūlomą pakeitimų skirtumą su trumpu paaiškinimu ir komandomis jam patikrinti.
Vietinis formatas palaiko kelių ėjimų žinutes ir įrankių apibrėžimus su vardiniais parametrais bei schemomis. Modelis gali grąžinti pageidaujamą įrankio iškvietimą; programa įvykdo operaciją ir kitame ėjime pateikia gautą pastebėjimą. Įrankių rezultatus susiekite su atitinkamais iškvietimais ir, grąžindami kelis pastebėjimus, išsaugokite jų eilę.
Failų tikrinimo darbo eigai pateikite tikrą failo skaitymo operaciją, aprašykite jos įvesties kelią ir grąžinkite pastebėtą turinį. Paprašykite modelio kitą pasiūlymą pagrįsti tuo turiniu. Duomenų darbo eigai pateikite užklausos operaciją ir grąžinkite tikrus įrašus; paprašykite skaičiavimo ar santraukos pagal juos. Grąžintas iškvietimas ir įvykdyta operacija yra atskiri pageidaujamo rezultato gavimo etapai.
Gamintojo koduotuvas išsaugo samprotavimo kontekstą pokalbiuose su įrankiais. Įprastame pokalbyje jis paprastai pašalina ankstesnių ėjimų samprotavimą prieš naujausią naudotojo žinutę. Išlaikydami daugiapakopę darbo eigą naudokite dokumentuotus žinučių laukus ir pokalbio apdorojimą. Etaloninis analizatorius tikisi taisyklingos išvesties, todėl prieš vykdydami išanalizuotą iškvietimą patikrinkite jo vardą ir parametrus, o netaisyklingą rezultatą išsaugokite apžiūrai.
Datuota modelio konfigūracija nurodo 1,048,576 sekos pozicijas. Rengdami seką įtraukite pateiktą medžiagą, pokalbio istoriją, įrankių apibrėžimus, grąžintus pastebėjimus ir sugeneruotą atsakymą. Nurodykite naudingą atsakymo tikslą, pavyzdžiui, nedidelę pataisą, įrodymų lentelę ar sunumeruotą planą, užuot užpildę vietą nesusijusiais failais.
Gamintojo vietiniame recepte rekomenduojama temperature 1.0, o top_p – 0.95 agentų darbui ir 1.0 kitais atvejais. High ir max thinking pastangoms rekomenduojamas 384K žetonų didžiausias išvesties ilgis. Tai paskelbto recepto nustatymai ir generavimo biudžeto rekomendacija; sekos biudžete vis tiek turi tilpti likusi užklausos dalis.
0731 leidimas naudoja Flash DSpark struktūrą su prijungtu spekuliatyvaus dekodavimo moduliu. Pagrindinis Flash karkasas yra ekspertų mišinio modelis, aprašytas kaip turintis iš viso 284 milijardus parametrų ir vienam žetonui aktyvuojantis 13 milijardų. Šiuos karkaso kiekius atskirkite nuo papildomų modulių svorių. Tiksli datuota konfigūracija turi 43 sluoksnius, 256 maršrutizuojamus ekspertus, vieną bendrą ekspertą ir šešis parenkamus ekspertus kiekvienam žetonui.
Naudinga išvestis išlieka kviečiančios programos prašytas atsakymas, siūlomas kodas, struktūruota išvada ar kitas darbo eigos etapas. Kodo pakeitimą tikrinkite pagal pateiktus failus ir pastebėtą klaidą. Dokumento išvadą tikrinkite pagal cituotą ištrauką ar grąžintą įrašą. Kartu su rezultatu išsaugokite modelio leidimą, užduotį ir svarbius pastebėjimus, kad vėlesniame palyginime būtų naudojama ta pati problema ir tie patys įrodymai.
", "aboutText": "DeepSeek V4 Flash 0731 – tai oficialus Flash šakos leidimas, pakeičiantis peržiūros versiją. Jo praktinė paskirtis apima programavimą ir agentų darbą: pateiktos saugyklos interpretavimą, pakeitimo siūlymą, įrankių pastebėjimų naudojimą ir rezultatą, kurį gali patikrinti kviečianti programa. Lygindami išsaugotą rezultatą su Flash Preview, Pro 0813 ar V4.1 Flash, išsaugokite ir jo 0731 leidimo tapatybę.\n\n### Pradėkite nuo medžiagos ir rezultato\n\nPateikite tikrą užduotį, svarbius failus ar dokumentų ištraukas, apribojimus ir numatomą rezultatą. Keisdami saugyklą pridėkite susijusį kodą, pastebėtą elgesį ir komandą ar užklausą, kuri atkuria problemą. Nurodykite, ar reikia paaiškinimo, siūlomos pataisos, pastabų sąrašo ar struktūruoto plano.\n\nNaudinga derinimo užduotis: „Naudok pateiktą maršruto apdorojimo funkciją, patikros schemą ir klaidą sukeliančią užklausą. Paaiškink, kur įvestis skiriasi nuo schemos, pasiūlyk mažiausią pakeitimą ir nurodyk esamą patikrą, kuri padėtų atskirti pataisytą rezultatą.“ Dokumentų užduočiai įvardykite pateiktus skyrius ir paprašykite reikalavimų, įrodymų bei neišspręstų klausimų lentelės. Tai iliustraciniai užduočių pavyzdžiai; kartu su užklausa pateikite tikrą pradinę medžiagą.\n\n### Pasirinkite tiesioginį pokalbį arba thinking\n\nGamintojo formatas palaiko tiesioginį pokalbį ir thinking. Tiesioginis pokalbis iškart grąžina atsakymo turinį. Thinking atskiria modelio samprotavimo lauką nuo galutinio atsakymo. Thinking režime dokumentuoti pastangų pasirinkimai yra low, high ir max, o numatytasis – low. Šis leidimas naudoja šiuos vardinius lygius, o ne V4.1 Flash sveikųjų skaičių pastangų skalę.\n\nRežimą rinkitės pagal darbą. Trumpam formuluotės pakeitimui galima nurodyti išsaugotinus faktus ir pakaitinio teksto toną. Sudėtingai saugyklos užduočiai galima apibrėžti tyrimo etapus, svarbius įrodymus ir glaustą galutinę ataskaitą. Pageidaujamą galutinį rezultatą aiškiai įvardykite ir pasirinkę didesnes thinking pastangas, pavyzdžiui, siūlomą pakeitimų skirtumą su trumpu paaiškinimu ir komandomis jam patikrinti.\n\n### Prijunkite įrankius per programos darbo eigą\n\nVietinis formatas palaiko kelių ėjimų žinutes ir įrankių apibrėžimus su vardiniais parametrais bei schemomis. Modelis gali grąžinti pageidaujamą įrankio iškvietimą; programa įvykdo operaciją ir kitame ėjime pateikia gautą pastebėjimą. Įrankių rezultatus susiekite su atitinkamais iškvietimais ir, grąžindami kelis pastebėjimus, išsaugokite jų eilę.\n\nFailų tikrinimo darbo eigai pateikite tikrą failo skaitymo operaciją, aprašykite jos įvesties kelią ir grąžinkite pastebėtą turinį. Paprašykite modelio kitą pasiūlymą pagrįsti tuo turiniu. Duomenų darbo eigai pateikite užklausos operaciją ir grąžinkite tikrus įrašus; paprašykite skaičiavimo ar santraukos pagal juos. Grąžintas iškvietimas ir įvykdyta operacija yra atskiri pageidaujamo rezultato gavimo etapai.\n\nGamintojo koduotuvas išsaugo samprotavimo kontekstą pokalbiuose su įrankiais. Įprastame pokalbyje jis paprastai pašalina ankstesnių ėjimų samprotavimą prieš naujausią naudotojo žinutę. Išlaikydami daugiapakopę darbo eigą naudokite dokumentuotus žinučių laukus ir pokalbio apdorojimą. Etaloninis analizatorius tikisi taisyklingos išvesties, todėl prieš vykdydami išanalizuotą iškvietimą patikrinkite jo vardą ir parametrus, o netaisyklingą rezultatą išsaugokite apžiūrai.\n\n### Planuokite pokalbio ir atsakymo apimtį\n\nDatuota modelio konfigūracija nurodo 1,048,576 sekos pozicijas. Rengdami seką įtraukite pateiktą medžiagą, pokalbio istoriją, įrankių apibrėžimus, grąžintus pastebėjimus ir sugeneruotą atsakymą. Nurodykite naudingą atsakymo tikslą, pavyzdžiui, nedidelę pataisą, įrodymų lentelę ar sunumeruotą planą, užuot užpildę vietą nesusijusiais failais.\n\nGamintojo vietiniame recepte rekomenduojama temperature 1.0, o top_p – 0.95 agentų darbui ir 1.0 kitais atvejais. High ir max thinking pastangoms rekomenduojamas 384K žetonų didžiausias išvesties ilgis. Tai paskelbto recepto nustatymai ir generavimo biudžeto rekomendacija; sekos biudžete vis tiek turi tilpti likusi užklausos dalis.\n\n### Atskirkite leidimą ir architektūrą\n\n0731 leidimas naudoja Flash DSpark struktūrą su prijungtu spekuliatyvaus dekodavimo moduliu. Pagrindinis Flash karkasas yra ekspertų mišinio modelis, aprašytas kaip turintis iš viso 284 milijardus parametrų ir vienam žetonui aktyvuojantis 13 milijardų. Šiuos karkaso kiekius atskirkite nuo papildomų modulių svorių. Tiksli datuota konfigūracija turi 43 sluoksnius, 256 maršrutizuojamus ekspertus, vieną bendrą ekspertą ir šešis parenkamus ekspertus kiekvienam žetonui.\n\nNaudinga išvestis išlieka kviečiančios programos prašytas atsakymas, siūlomas kodas, struktūruota išvada ar kitas darbo eigos etapas. Kodo pakeitimą tikrinkite pagal pateiktus failus ir pastebėtą klaidą. Dokumento išvadą tikrinkite pagal cituotą ištrauką ar grąžintą įrašą. Kartu su rezultatu išsaugokite modelio leidimą, užduotį ir svarbius pastebėjimus, kad vėlesniame palyginime būtų naudojama ta pati problema ir tie patys įrodymai.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Repair a required-field check\n\nA route rejects only if not payload.get("quantity"). The contract requires quantity to be an integer greater than zero, excluding booleans. Explain why inputs {"quantity": -2} and {"quantity": true} expose a problem. Propose a small Python validation patch and cases for missing, zero, negative, boolean and positive values.A diagnosis, a focused validation patch and five input cases with accept or reject expectations.Check that Python booleans are not accepted as integers and positive whole quantities still pass.deepseek-v4-flash-0731DeepSeek V4 Flash 0731 yra oficialus Flash leidimas, skirtas tekstui, programavimui ir agentiniams darbo procesams. Jis siūlo tiesioginio pokalbio bei samprotavimo režimus, struktūrizuotą įrankių kvietimų išvestį ir milijono žetonų modelio kontekstą; jo data pažymėtame leidime yra DSpark spekuliatyviojo dekodavimo modulis.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V4 Flash 0731 – tai oficialus Flash šakos leidimas, pakeičiantis peržiūros versiją. Jo praktinė paskirtis apima programavimą ir agentų darbą: pateiktos saugyklos interpretavimą, pakeitimo siūlymą, įrankių pastebėjimų naudojimą ir rezultatą, kurį gali patikrinti kviečianti programa. Lygindami išsaugotą rezultatą su Flash Preview, Pro 0813 ar V4.1 Flash, išsaugokite ir jo 0731 leidimo tapatybę.
Pateikite tikrą užduotį, svarbius failus ar dokumentų ištraukas, apribojimus ir numatomą rezultatą. Keisdami saugyklą pridėkite susijusį kodą, pastebėtą elgesį ir komandą ar užklausą, kuri atkuria problemą. Nurodykite, ar reikia paaiškinimo, siūlomos pataisos, pastabų sąrašo ar struktūruoto plano.
Naudinga derinimo užduotis: „Naudok pateiktą maršruto apdorojimo funkciją, patikros schemą ir klaidą sukeliančią užklausą. Paaiškink, kur įvestis skiriasi nuo schemos, pasiūlyk mažiausią pakeitimą ir nurodyk esamą patikrą, kuri padėtų atskirti pataisytą rezultatą.“ Dokumentų užduočiai įvardykite pateiktus skyrius ir paprašykite reikalavimų, įrodymų bei neišspręstų klausimų lentelės. Tai iliustraciniai užduočių pavyzdžiai; kartu su užklausa pateikite tikrą pradinę medžiagą.
Gamintojo formatas palaiko tiesioginį pokalbį ir thinking. Tiesioginis pokalbis iškart grąžina atsakymo turinį. Thinking atskiria modelio samprotavimo lauką nuo galutinio atsakymo. Thinking režime dokumentuoti pastangų pasirinkimai yra low, high ir max, o numatytasis – low. Šis leidimas naudoja šiuos vardinius lygius, o ne V4.1 Flash sveikųjų skaičių pastangų skalę.
Režimą rinkitės pagal darbą. Trumpam formuluotės pakeitimui galima nurodyti išsaugotinus faktus ir pakaitinio teksto toną. Sudėtingai saugyklos užduočiai galima apibrėžti tyrimo etapus, svarbius įrodymus ir glaustą galutinę ataskaitą. Pageidaujamą galutinį rezultatą aiškiai įvardykite ir pasirinkę didesnes thinking pastangas, pavyzdžiui, siūlomą pakeitimų skirtumą su trumpu paaiškinimu ir komandomis jam patikrinti.
Vietinis formatas palaiko kelių ėjimų žinutes ir įrankių apibrėžimus su vardiniais parametrais bei schemomis. Modelis gali grąžinti pageidaujamą įrankio iškvietimą; programa įvykdo operaciją ir kitame ėjime pateikia gautą pastebėjimą. Įrankių rezultatus susiekite su atitinkamais iškvietimais ir, grąžindami kelis pastebėjimus, išsaugokite jų eilę.
Failų tikrinimo darbo eigai pateikite tikrą failo skaitymo operaciją, aprašykite jos įvesties kelią ir grąžinkite pastebėtą turinį. Paprašykite modelio kitą pasiūlymą pagrįsti tuo turiniu. Duomenų darbo eigai pateikite užklausos operaciją ir grąžinkite tikrus įrašus; paprašykite skaičiavimo ar santraukos pagal juos. Grąžintas iškvietimas ir įvykdyta operacija yra atskiri pageidaujamo rezultato gavimo etapai.
Gamintojo koduotuvas išsaugo samprotavimo kontekstą pokalbiuose su įrankiais. Įprastame pokalbyje jis paprastai pašalina ankstesnių ėjimų samprotavimą prieš naujausią naudotojo žinutę. Išlaikydami daugiapakopę darbo eigą naudokite dokumentuotus žinučių laukus ir pokalbio apdorojimą. Etaloninis analizatorius tikisi taisyklingos išvesties, todėl prieš vykdydami išanalizuotą iškvietimą patikrinkite jo vardą ir parametrus, o netaisyklingą rezultatą išsaugokite apžiūrai.
Datuota modelio konfigūracija nurodo 1,048,576 sekos pozicijas. Rengdami seką įtraukite pateiktą medžiagą, pokalbio istoriją, įrankių apibrėžimus, grąžintus pastebėjimus ir sugeneruotą atsakymą. Nurodykite naudingą atsakymo tikslą, pavyzdžiui, nedidelę pataisą, įrodymų lentelę ar sunumeruotą planą, užuot užpildę vietą nesusijusiais failais.
Gamintojo vietiniame recepte rekomenduojama temperature 1.0, o top_p – 0.95 agentų darbui ir 1.0 kitais atvejais. High ir max thinking pastangoms rekomenduojamas 384K žetonų didžiausias išvesties ilgis. Tai paskelbto recepto nustatymai ir generavimo biudžeto rekomendacija; sekos biudžete vis tiek turi tilpti likusi užklausos dalis.
0731 leidimas naudoja Flash DSpark struktūrą su prijungtu spekuliatyvaus dekodavimo moduliu. Pagrindinis Flash karkasas yra ekspertų mišinio modelis, aprašytas kaip turintis iš viso 284 milijardus parametrų ir vienam žetonui aktyvuojantis 13 milijardų. Šiuos karkaso kiekius atskirkite nuo papildomų modulių svorių. Tiksli datuota konfigūracija turi 43 sluoksnius, 256 maršrutizuojamus ekspertus, vieną bendrą ekspertą ir šešis parenkamus ekspertus kiekvienam žetonui.
Naudinga išvestis išlieka kviečiančios programos prašytas atsakymas, siūlomas kodas, struktūruota išvada ar kitas darbo eigos etapas. Kodo pakeitimą tikrinkite pagal pateiktus failus ir pastebėtą klaidą. Dokumento išvadą tikrinkite pagal cituotą ištrauką ar grąžintą įrašą. Kartu su rezultatu išsaugokite modelio leidimą, užduotį ir svarbius pastebėjimus, kad vėlesniame palyginime būtų naudojama ta pati problema ir tie patys įrodymai.
POST /v1/messagestexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek-v4-flash-0731 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukassystem | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop_sequences | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].input_schema | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.budget_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasoutput_config.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmetadata | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukascache_control | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content arba type=text blokas
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek-v4-flash-0731", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="deepseek-v4-flash-0731",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "deepseek-v4-flash-0731",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\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\nwith client.messages.stream(model='deepseek-v4-flash-0731',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot deepseek-v4-flash-0731
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest, deepseek-v4-flash-0731
deepseek-v4-flash-0731DeepSeek V4 Flash 0731 yra oficialus Flash leidimas, skirtas tekstui, programavimui ir agentiniams darbo procesams. Jis siūlo tiesioginio pokalbio bei samprotavimo režimus, struktūrizuotą įrankių kvietimų išvestį ir milijono žetonų modelio kontekstą; jo data pažymėtame leidime yra DSpark spekuliatyviojo dekodavimo modulis.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V4 Flash 0731 – tai oficialus Flash šakos leidimas, pakeičiantis peržiūros versiją. Jo praktinė paskirtis apima programavimą ir agentų darbą: pateiktos saugyklos interpretavimą, pakeitimo siūlymą, įrankių pastebėjimų naudojimą ir rezultatą, kurį gali patikrinti kviečianti programa. Lygindami išsaugotą rezultatą su Flash Preview, Pro 0813 ar V4.1 Flash, išsaugokite ir jo 0731 leidimo tapatybę.
Pateikite tikrą užduotį, svarbius failus ar dokumentų ištraukas, apribojimus ir numatomą rezultatą. Keisdami saugyklą pridėkite susijusį kodą, pastebėtą elgesį ir komandą ar užklausą, kuri atkuria problemą. Nurodykite, ar reikia paaiškinimo, siūlomos pataisos, pastabų sąrašo ar struktūruoto plano.
Naudinga derinimo užduotis: „Naudok pateiktą maršruto apdorojimo funkciją, patikros schemą ir klaidą sukeliančią užklausą. Paaiškink, kur įvestis skiriasi nuo schemos, pasiūlyk mažiausią pakeitimą ir nurodyk esamą patikrą, kuri padėtų atskirti pataisytą rezultatą.“ Dokumentų užduočiai įvardykite pateiktus skyrius ir paprašykite reikalavimų, įrodymų bei neišspręstų klausimų lentelės. Tai iliustraciniai užduočių pavyzdžiai; kartu su užklausa pateikite tikrą pradinę medžiagą.
Gamintojo formatas palaiko tiesioginį pokalbį ir thinking. Tiesioginis pokalbis iškart grąžina atsakymo turinį. Thinking atskiria modelio samprotavimo lauką nuo galutinio atsakymo. Thinking režime dokumentuoti pastangų pasirinkimai yra low, high ir max, o numatytasis – low. Šis leidimas naudoja šiuos vardinius lygius, o ne V4.1 Flash sveikųjų skaičių pastangų skalę.
Režimą rinkitės pagal darbą. Trumpam formuluotės pakeitimui galima nurodyti išsaugotinus faktus ir pakaitinio teksto toną. Sudėtingai saugyklos užduočiai galima apibrėžti tyrimo etapus, svarbius įrodymus ir glaustą galutinę ataskaitą. Pageidaujamą galutinį rezultatą aiškiai įvardykite ir pasirinkę didesnes thinking pastangas, pavyzdžiui, siūlomą pakeitimų skirtumą su trumpu paaiškinimu ir komandomis jam patikrinti.
Vietinis formatas palaiko kelių ėjimų žinutes ir įrankių apibrėžimus su vardiniais parametrais bei schemomis. Modelis gali grąžinti pageidaujamą įrankio iškvietimą; programa įvykdo operaciją ir kitame ėjime pateikia gautą pastebėjimą. Įrankių rezultatus susiekite su atitinkamais iškvietimais ir, grąžindami kelis pastebėjimus, išsaugokite jų eilę.
Failų tikrinimo darbo eigai pateikite tikrą failo skaitymo operaciją, aprašykite jos įvesties kelią ir grąžinkite pastebėtą turinį. Paprašykite modelio kitą pasiūlymą pagrįsti tuo turiniu. Duomenų darbo eigai pateikite užklausos operaciją ir grąžinkite tikrus įrašus; paprašykite skaičiavimo ar santraukos pagal juos. Grąžintas iškvietimas ir įvykdyta operacija yra atskiri pageidaujamo rezultato gavimo etapai.
Gamintojo koduotuvas išsaugo samprotavimo kontekstą pokalbiuose su įrankiais. Įprastame pokalbyje jis paprastai pašalina ankstesnių ėjimų samprotavimą prieš naujausią naudotojo žinutę. Išlaikydami daugiapakopę darbo eigą naudokite dokumentuotus žinučių laukus ir pokalbio apdorojimą. Etaloninis analizatorius tikisi taisyklingos išvesties, todėl prieš vykdydami išanalizuotą iškvietimą patikrinkite jo vardą ir parametrus, o netaisyklingą rezultatą išsaugokite apžiūrai.
Datuota modelio konfigūracija nurodo 1,048,576 sekos pozicijas. Rengdami seką įtraukite pateiktą medžiagą, pokalbio istoriją, įrankių apibrėžimus, grąžintus pastebėjimus ir sugeneruotą atsakymą. Nurodykite naudingą atsakymo tikslą, pavyzdžiui, nedidelę pataisą, įrodymų lentelę ar sunumeruotą planą, užuot užpildę vietą nesusijusiais failais.
Gamintojo vietiniame recepte rekomenduojama temperature 1.0, o top_p – 0.95 agentų darbui ir 1.0 kitais atvejais. High ir max thinking pastangoms rekomenduojamas 384K žetonų didžiausias išvesties ilgis. Tai paskelbto recepto nustatymai ir generavimo biudžeto rekomendacija; sekos biudžete vis tiek turi tilpti likusi užklausos dalis.
0731 leidimas naudoja Flash DSpark struktūrą su prijungtu spekuliatyvaus dekodavimo moduliu. Pagrindinis Flash karkasas yra ekspertų mišinio modelis, aprašytas kaip turintis iš viso 284 milijardus parametrų ir vienam žetonui aktyvuojantis 13 milijardų. Šiuos karkaso kiekius atskirkite nuo papildomų modulių svorių. Tiksli datuota konfigūracija turi 43 sluoksnius, 256 maršrutizuojamus ekspertus, vieną bendrą ekspertą ir šešis parenkamus ekspertus kiekvienam žetonui.
Naudinga išvestis išlieka kviečiančios programos prašytas atsakymas, siūlomas kodas, struktūruota išvada ar kitas darbo eigos etapas. Kodo pakeitimą tikrinkite pagal pateiktus failus ir pastebėtą klaidą. Dokumento išvadą tikrinkite pagal cituotą ištrauką ar grąžintą įrašą. Kartu su rezultatu išsaugokite modelio leidimą, užduotį ir svarbius pastebėjimus, kad vėlesniame palyginime būtų naudojama ta pati problema ir tie patys įrodymai.
POST /v1/responsestexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek-v4-flash-0731 | Numatyta— |
Laukasinput | Tipasstring|input_item[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function_call, function_call_output | Numatyta— |
Laukasinput[].content | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasinput[].call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call_id | Numatyta— |
Laukasinput[].output | Tipasstring|content_part[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function_call_output | Numatyta— |
Laukasmax_output_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning.summary | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastext.verbosity | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinclude | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstore | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprevious_response_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_key | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
įvesties tekstas arba input_text dalis
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, input |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/responsesAiloot 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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek-v4-flash-0731", "input": ""}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text\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/responses \\\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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.responses.create(model="deepseek-v4-flash-0731", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.responses.create({ model: "deepseek-v4-flash-0731", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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\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)\nwith client.responses.stream(model="deepseek-v4-flash-0731", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_response()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasstatus | Tipasstring |
Laukasoutput[] | Tipasmessage|reasoning|function_call|other item |
Laukasoutput[].content[] | Tipascontent part |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot deepseek-v4-flash-0731
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest, deepseek-v4-flash-0731
deepseek-v4-flash-0731DeepSeek V4 Flash 0731 yra oficialus Flash leidimas, skirtas tekstui, programavimui ir agentiniams darbo procesams. Jis siūlo tiesioginio pokalbio bei samprotavimo režimus, struktūrizuotą įrankių kvietimų išvestį ir milijono žetonų modelio kontekstą; jo data pažymėtame leidime yra DSpark spekuliatyviojo dekodavimo modulis.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V4 Flash 0731 – tai oficialus Flash šakos leidimas, pakeičiantis peržiūros versiją. Jo praktinė paskirtis apima programavimą ir agentų darbą: pateiktos saugyklos interpretavimą, pakeitimo siūlymą, įrankių pastebėjimų naudojimą ir rezultatą, kurį gali patikrinti kviečianti programa. Lygindami išsaugotą rezultatą su Flash Preview, Pro 0813 ar V4.1 Flash, išsaugokite ir jo 0731 leidimo tapatybę.
Pateikite tikrą užduotį, svarbius failus ar dokumentų ištraukas, apribojimus ir numatomą rezultatą. Keisdami saugyklą pridėkite susijusį kodą, pastebėtą elgesį ir komandą ar užklausą, kuri atkuria problemą. Nurodykite, ar reikia paaiškinimo, siūlomos pataisos, pastabų sąrašo ar struktūruoto plano.
Naudinga derinimo užduotis: „Naudok pateiktą maršruto apdorojimo funkciją, patikros schemą ir klaidą sukeliančią užklausą. Paaiškink, kur įvestis skiriasi nuo schemos, pasiūlyk mažiausią pakeitimą ir nurodyk esamą patikrą, kuri padėtų atskirti pataisytą rezultatą.“ Dokumentų užduočiai įvardykite pateiktus skyrius ir paprašykite reikalavimų, įrodymų bei neišspręstų klausimų lentelės. Tai iliustraciniai užduočių pavyzdžiai; kartu su užklausa pateikite tikrą pradinę medžiagą.
Gamintojo formatas palaiko tiesioginį pokalbį ir thinking. Tiesioginis pokalbis iškart grąžina atsakymo turinį. Thinking atskiria modelio samprotavimo lauką nuo galutinio atsakymo. Thinking režime dokumentuoti pastangų pasirinkimai yra low, high ir max, o numatytasis – low. Šis leidimas naudoja šiuos vardinius lygius, o ne V4.1 Flash sveikųjų skaičių pastangų skalę.
Režimą rinkitės pagal darbą. Trumpam formuluotės pakeitimui galima nurodyti išsaugotinus faktus ir pakaitinio teksto toną. Sudėtingai saugyklos užduočiai galima apibrėžti tyrimo etapus, svarbius įrodymus ir glaustą galutinę ataskaitą. Pageidaujamą galutinį rezultatą aiškiai įvardykite ir pasirinkę didesnes thinking pastangas, pavyzdžiui, siūlomą pakeitimų skirtumą su trumpu paaiškinimu ir komandomis jam patikrinti.
Vietinis formatas palaiko kelių ėjimų žinutes ir įrankių apibrėžimus su vardiniais parametrais bei schemomis. Modelis gali grąžinti pageidaujamą įrankio iškvietimą; programa įvykdo operaciją ir kitame ėjime pateikia gautą pastebėjimą. Įrankių rezultatus susiekite su atitinkamais iškvietimais ir, grąžindami kelis pastebėjimus, išsaugokite jų eilę.
Failų tikrinimo darbo eigai pateikite tikrą failo skaitymo operaciją, aprašykite jos įvesties kelią ir grąžinkite pastebėtą turinį. Paprašykite modelio kitą pasiūlymą pagrįsti tuo turiniu. Duomenų darbo eigai pateikite užklausos operaciją ir grąžinkite tikrus įrašus; paprašykite skaičiavimo ar santraukos pagal juos. Grąžintas iškvietimas ir įvykdyta operacija yra atskiri pageidaujamo rezultato gavimo etapai.
Gamintojo koduotuvas išsaugo samprotavimo kontekstą pokalbiuose su įrankiais. Įprastame pokalbyje jis paprastai pašalina ankstesnių ėjimų samprotavimą prieš naujausią naudotojo žinutę. Išlaikydami daugiapakopę darbo eigą naudokite dokumentuotus žinučių laukus ir pokalbio apdorojimą. Etaloninis analizatorius tikisi taisyklingos išvesties, todėl prieš vykdydami išanalizuotą iškvietimą patikrinkite jo vardą ir parametrus, o netaisyklingą rezultatą išsaugokite apžiūrai.
Datuota modelio konfigūracija nurodo 1,048,576 sekos pozicijas. Rengdami seką įtraukite pateiktą medžiagą, pokalbio istoriją, įrankių apibrėžimus, grąžintus pastebėjimus ir sugeneruotą atsakymą. Nurodykite naudingą atsakymo tikslą, pavyzdžiui, nedidelę pataisą, įrodymų lentelę ar sunumeruotą planą, užuot užpildę vietą nesusijusiais failais.
Gamintojo vietiniame recepte rekomenduojama temperature 1.0, o top_p – 0.95 agentų darbui ir 1.0 kitais atvejais. High ir max thinking pastangoms rekomenduojamas 384K žetonų didžiausias išvesties ilgis. Tai paskelbto recepto nustatymai ir generavimo biudžeto rekomendacija; sekos biudžete vis tiek turi tilpti likusi užklausos dalis.
0731 leidimas naudoja Flash DSpark struktūrą su prijungtu spekuliatyvaus dekodavimo moduliu. Pagrindinis Flash karkasas yra ekspertų mišinio modelis, aprašytas kaip turintis iš viso 284 milijardus parametrų ir vienam žetonui aktyvuojantis 13 milijardų. Šiuos karkaso kiekius atskirkite nuo papildomų modulių svorių. Tiksli datuota konfigūracija turi 43 sluoksnius, 256 maršrutizuojamus ekspertus, vieną bendrą ekspertą ir šešis parenkamus ekspertus kiekvienam žetonui.
Naudinga išvestis išlieka kviečiančios programos prašytas atsakymas, siūlomas kodas, struktūruota išvada ar kitas darbo eigos etapas. Kodo pakeitimą tikrinkite pagal pateiktus failus ir pastebėtą klaidą. Dokumento išvadą tikrinkite pagal cituotą ištrauką ar grąžintą įrašą. Kartu su rezultatu išsaugokite modelio leidimą, užduotį ir svarbius pastebėjimus, kad vėlesniame palyginime būtų naudojama ta pati problema ir tie patys įrodymai.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek-v4-flash-0731 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | 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— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/chat/completionsAiloot 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 →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek-v4-flash-0731", "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nfrom 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)\nresp = client.chat.completions.create(\n model="deepseek-v4-flash-0731",\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(resp.to_dict(mode="json"))\nimport OpenAI from "openai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst resp = await client.chat.completions.create({\n model: "deepseek-v4-flash-0731",\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='deepseek-v4-flash-0731',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot deepseek-v4-flash-0731
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest, deepseek-v4-flash-0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731DeepSeek V4 Flash 0731 yra oficialus Flash leidimas, skirtas tekstui, programavimui ir agentiniams darbo procesams. Jis siūlo tiesioginio pokalbio bei samprotavimo režimus, struktūrizuotą įrankių kvietimų išvestį ir milijono žetonų modelio kontekstą; jo data pažymėtame leidime yra DSpark spekuliatyviojo dekodavimo modulis.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V4 Flash 0731 – tai oficialus Flash šakos leidimas, pakeičiantis peržiūros versiją. Jo praktinė paskirtis apima programavimą ir agentų darbą: pateiktos saugyklos interpretavimą, pakeitimo siūlymą, įrankių pastebėjimų naudojimą ir rezultatą, kurį gali patikrinti kviečianti programa. Lygindami išsaugotą rezultatą su Flash Preview, Pro 0813 ar V4.1 Flash, išsaugokite ir jo 0731 leidimo tapatybę.
Pateikite tikrą užduotį, svarbius failus ar dokumentų ištraukas, apribojimus ir numatomą rezultatą. Keisdami saugyklą pridėkite susijusį kodą, pastebėtą elgesį ir komandą ar užklausą, kuri atkuria problemą. Nurodykite, ar reikia paaiškinimo, siūlomos pataisos, pastabų sąrašo ar struktūruoto plano.
Naudinga derinimo užduotis: „Naudok pateiktą maršruto apdorojimo funkciją, patikros schemą ir klaidą sukeliančią užklausą. Paaiškink, kur įvestis skiriasi nuo schemos, pasiūlyk mažiausią pakeitimą ir nurodyk esamą patikrą, kuri padėtų atskirti pataisytą rezultatą.“ Dokumentų užduočiai įvardykite pateiktus skyrius ir paprašykite reikalavimų, įrodymų bei neišspręstų klausimų lentelės. Tai iliustraciniai užduočių pavyzdžiai; kartu su užklausa pateikite tikrą pradinę medžiagą.
Gamintojo formatas palaiko tiesioginį pokalbį ir thinking. Tiesioginis pokalbis iškart grąžina atsakymo turinį. Thinking atskiria modelio samprotavimo lauką nuo galutinio atsakymo. Thinking režime dokumentuoti pastangų pasirinkimai yra low, high ir max, o numatytasis – low. Šis leidimas naudoja šiuos vardinius lygius, o ne V4.1 Flash sveikųjų skaičių pastangų skalę.
Režimą rinkitės pagal darbą. Trumpam formuluotės pakeitimui galima nurodyti išsaugotinus faktus ir pakaitinio teksto toną. Sudėtingai saugyklos užduočiai galima apibrėžti tyrimo etapus, svarbius įrodymus ir glaustą galutinę ataskaitą. Pageidaujamą galutinį rezultatą aiškiai įvardykite ir pasirinkę didesnes thinking pastangas, pavyzdžiui, siūlomą pakeitimų skirtumą su trumpu paaiškinimu ir komandomis jam patikrinti.
Vietinis formatas palaiko kelių ėjimų žinutes ir įrankių apibrėžimus su vardiniais parametrais bei schemomis. Modelis gali grąžinti pageidaujamą įrankio iškvietimą; programa įvykdo operaciją ir kitame ėjime pateikia gautą pastebėjimą. Įrankių rezultatus susiekite su atitinkamais iškvietimais ir, grąžindami kelis pastebėjimus, išsaugokite jų eilę.
Failų tikrinimo darbo eigai pateikite tikrą failo skaitymo operaciją, aprašykite jos įvesties kelią ir grąžinkite pastebėtą turinį. Paprašykite modelio kitą pasiūlymą pagrįsti tuo turiniu. Duomenų darbo eigai pateikite užklausos operaciją ir grąžinkite tikrus įrašus; paprašykite skaičiavimo ar santraukos pagal juos. Grąžintas iškvietimas ir įvykdyta operacija yra atskiri pageidaujamo rezultato gavimo etapai.
Gamintojo koduotuvas išsaugo samprotavimo kontekstą pokalbiuose su įrankiais. Įprastame pokalbyje jis paprastai pašalina ankstesnių ėjimų samprotavimą prieš naujausią naudotojo žinutę. Išlaikydami daugiapakopę darbo eigą naudokite dokumentuotus žinučių laukus ir pokalbio apdorojimą. Etaloninis analizatorius tikisi taisyklingos išvesties, todėl prieš vykdydami išanalizuotą iškvietimą patikrinkite jo vardą ir parametrus, o netaisyklingą rezultatą išsaugokite apžiūrai.
Datuota modelio konfigūracija nurodo 1,048,576 sekos pozicijas. Rengdami seką įtraukite pateiktą medžiagą, pokalbio istoriją, įrankių apibrėžimus, grąžintus pastebėjimus ir sugeneruotą atsakymą. Nurodykite naudingą atsakymo tikslą, pavyzdžiui, nedidelę pataisą, įrodymų lentelę ar sunumeruotą planą, užuot užpildę vietą nesusijusiais failais.
Gamintojo vietiniame recepte rekomenduojama temperature 1.0, o top_p – 0.95 agentų darbui ir 1.0 kitais atvejais. High ir max thinking pastangoms rekomenduojamas 384K žetonų didžiausias išvesties ilgis. Tai paskelbto recepto nustatymai ir generavimo biudžeto rekomendacija; sekos biudžete vis tiek turi tilpti likusi užklausos dalis.
0731 leidimas naudoja Flash DSpark struktūrą su prijungtu spekuliatyvaus dekodavimo moduliu. Pagrindinis Flash karkasas yra ekspertų mišinio modelis, aprašytas kaip turintis iš viso 284 milijardus parametrų ir vienam žetonui aktyvuojantis 13 milijardų. Šiuos karkaso kiekius atskirkite nuo papildomų modulių svorių. Tiksli datuota konfigūracija turi 43 sluoksnius, 256 maršrutizuojamus ekspertus, vieną bendrą ekspertą ir šešis parenkamus ekspertus kiekvienam žetonui.
Naudinga išvestis išlieka kviečiančios programos prašytas atsakymas, siūlomas kodas, struktūruota išvada ar kitas darbo eigos etapas. Kodo pakeitimą tikrinkite pagal pateiktus failus ir pastebėtą klaidą. Dokumento išvadą tikrinkite pagal cituotą ištrauką ar grąžintą įrašą. Kartu su rezultatu išsaugokite modelio leidimą, užduotį ir svarbius pastebėjimus, kad vėlesniame palyginime būtų naudojama ta pati problema ir tie patys įrodymai.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek/deepseek-v4-flash-0731 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | 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— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_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.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-v4-flash-0731", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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\nfrom 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-v4-flash-0731',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='deepseek/deepseek-v4-flash-0731',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot deepseek-v4-flash-0731
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest, deepseek-v4-flash-0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731DeepSeek V4 Flash 0731 yra oficialus Flash leidimas, skirtas tekstui, programavimui ir agentiniams darbo procesams. Jis siūlo tiesioginio pokalbio bei samprotavimo režimus, struktūrizuotą įrankių kvietimų išvestį ir milijono žetonų modelio kontekstą; jo data pažymėtame leidime yra DSpark spekuliatyviojo dekodavimo modulis.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V4 Flash 0731 – tai oficialus Flash šakos leidimas, pakeičiantis peržiūros versiją. Jo praktinė paskirtis apima programavimą ir agentų darbą: pateiktos saugyklos interpretavimą, pakeitimo siūlymą, įrankių pastebėjimų naudojimą ir rezultatą, kurį gali patikrinti kviečianti programa. Lygindami išsaugotą rezultatą su Flash Preview, Pro 0813 ar V4.1 Flash, išsaugokite ir jo 0731 leidimo tapatybę.
Pateikite tikrą užduotį, svarbius failus ar dokumentų ištraukas, apribojimus ir numatomą rezultatą. Keisdami saugyklą pridėkite susijusį kodą, pastebėtą elgesį ir komandą ar užklausą, kuri atkuria problemą. Nurodykite, ar reikia paaiškinimo, siūlomos pataisos, pastabų sąrašo ar struktūruoto plano.
Naudinga derinimo užduotis: „Naudok pateiktą maršruto apdorojimo funkciją, patikros schemą ir klaidą sukeliančią užklausą. Paaiškink, kur įvestis skiriasi nuo schemos, pasiūlyk mažiausią pakeitimą ir nurodyk esamą patikrą, kuri padėtų atskirti pataisytą rezultatą.“ Dokumentų užduočiai įvardykite pateiktus skyrius ir paprašykite reikalavimų, įrodymų bei neišspręstų klausimų lentelės. Tai iliustraciniai užduočių pavyzdžiai; kartu su užklausa pateikite tikrą pradinę medžiagą.
Gamintojo formatas palaiko tiesioginį pokalbį ir thinking. Tiesioginis pokalbis iškart grąžina atsakymo turinį. Thinking atskiria modelio samprotavimo lauką nuo galutinio atsakymo. Thinking režime dokumentuoti pastangų pasirinkimai yra low, high ir max, o numatytasis – low. Šis leidimas naudoja šiuos vardinius lygius, o ne V4.1 Flash sveikųjų skaičių pastangų skalę.
Režimą rinkitės pagal darbą. Trumpam formuluotės pakeitimui galima nurodyti išsaugotinus faktus ir pakaitinio teksto toną. Sudėtingai saugyklos užduočiai galima apibrėžti tyrimo etapus, svarbius įrodymus ir glaustą galutinę ataskaitą. Pageidaujamą galutinį rezultatą aiškiai įvardykite ir pasirinkę didesnes thinking pastangas, pavyzdžiui, siūlomą pakeitimų skirtumą su trumpu paaiškinimu ir komandomis jam patikrinti.
Vietinis formatas palaiko kelių ėjimų žinutes ir įrankių apibrėžimus su vardiniais parametrais bei schemomis. Modelis gali grąžinti pageidaujamą įrankio iškvietimą; programa įvykdo operaciją ir kitame ėjime pateikia gautą pastebėjimą. Įrankių rezultatus susiekite su atitinkamais iškvietimais ir, grąžindami kelis pastebėjimus, išsaugokite jų eilę.
Failų tikrinimo darbo eigai pateikite tikrą failo skaitymo operaciją, aprašykite jos įvesties kelią ir grąžinkite pastebėtą turinį. Paprašykite modelio kitą pasiūlymą pagrįsti tuo turiniu. Duomenų darbo eigai pateikite užklausos operaciją ir grąžinkite tikrus įrašus; paprašykite skaičiavimo ar santraukos pagal juos. Grąžintas iškvietimas ir įvykdyta operacija yra atskiri pageidaujamo rezultato gavimo etapai.
Gamintojo koduotuvas išsaugo samprotavimo kontekstą pokalbiuose su įrankiais. Įprastame pokalbyje jis paprastai pašalina ankstesnių ėjimų samprotavimą prieš naujausią naudotojo žinutę. Išlaikydami daugiapakopę darbo eigą naudokite dokumentuotus žinučių laukus ir pokalbio apdorojimą. Etaloninis analizatorius tikisi taisyklingos išvesties, todėl prieš vykdydami išanalizuotą iškvietimą patikrinkite jo vardą ir parametrus, o netaisyklingą rezultatą išsaugokite apžiūrai.
Datuota modelio konfigūracija nurodo 1,048,576 sekos pozicijas. Rengdami seką įtraukite pateiktą medžiagą, pokalbio istoriją, įrankių apibrėžimus, grąžintus pastebėjimus ir sugeneruotą atsakymą. Nurodykite naudingą atsakymo tikslą, pavyzdžiui, nedidelę pataisą, įrodymų lentelę ar sunumeruotą planą, užuot užpildę vietą nesusijusiais failais.
Gamintojo vietiniame recepte rekomenduojama temperature 1.0, o top_p – 0.95 agentų darbui ir 1.0 kitais atvejais. High ir max thinking pastangoms rekomenduojamas 384K žetonų didžiausias išvesties ilgis. Tai paskelbto recepto nustatymai ir generavimo biudžeto rekomendacija; sekos biudžete vis tiek turi tilpti likusi užklausos dalis.
0731 leidimas naudoja Flash DSpark struktūrą su prijungtu spekuliatyvaus dekodavimo moduliu. Pagrindinis Flash karkasas yra ekspertų mišinio modelis, aprašytas kaip turintis iš viso 284 milijardus parametrų ir vienam žetonui aktyvuojantis 13 milijardų. Šiuos karkaso kiekius atskirkite nuo papildomų modulių svorių. Tiksli datuota konfigūracija turi 43 sluoksnius, 256 maršrutizuojamus ekspertus, vieną bendrą ekspertą ir šešis parenkamus ekspertus kiekvienam žetonui.
Naudinga išvestis išlieka kviečiančios programos prašytas atsakymas, siūlomas kodas, struktūruota išvada ar kitas darbo eigos etapas. Kodo pakeitimą tikrinkite pagal pateiktus failus ir pastebėtą klaidą. Dokumento išvadą tikrinkite pagal cituotą ištrauką ar grąžintą įrašą. Kartu su rezultatu išsaugokite modelio leidimą, užduotį ir svarbius pastebėjimus, kad vėlesniame palyginime būtų naudojama ta pati problema ir tie patys įrodymai.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek/deepseek-v4-flash-0731 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "deepseek/deepseek-v4-flash-0731",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-v4-flash-0731', '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\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-v4-flash-0731', '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))\nJSON arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot deepseek-v4-flash-0731
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest, deepseek-v4-flash-0731
~deepseek/deepseek-v4-flash-latestDeepSeek V4 Flash 0731 yra oficialus Flash leidimas, skirtas tekstui, programavimui ir agentiniams darbo procesams. Jis siūlo tiesioginio pokalbio bei samprotavimo režimus, struktūrizuotą įrankių kvietimų išvestį ir milijono žetonų modelio kontekstą; jo data pažymėtame leidime yra DSpark spekuliatyviojo dekodavimo modulis.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V4 Flash 0731 – tai oficialus Flash šakos leidimas, pakeičiantis peržiūros versiją. Jo praktinė paskirtis apima programavimą ir agentų darbą: pateiktos saugyklos interpretavimą, pakeitimo siūlymą, įrankių pastebėjimų naudojimą ir rezultatą, kurį gali patikrinti kviečianti programa. Lygindami išsaugotą rezultatą su Flash Preview, Pro 0813 ar V4.1 Flash, išsaugokite ir jo 0731 leidimo tapatybę.
Pateikite tikrą užduotį, svarbius failus ar dokumentų ištraukas, apribojimus ir numatomą rezultatą. Keisdami saugyklą pridėkite susijusį kodą, pastebėtą elgesį ir komandą ar užklausą, kuri atkuria problemą. Nurodykite, ar reikia paaiškinimo, siūlomos pataisos, pastabų sąrašo ar struktūruoto plano.
Naudinga derinimo užduotis: „Naudok pateiktą maršruto apdorojimo funkciją, patikros schemą ir klaidą sukeliančią užklausą. Paaiškink, kur įvestis skiriasi nuo schemos, pasiūlyk mažiausią pakeitimą ir nurodyk esamą patikrą, kuri padėtų atskirti pataisytą rezultatą.“ Dokumentų užduočiai įvardykite pateiktus skyrius ir paprašykite reikalavimų, įrodymų bei neišspręstų klausimų lentelės. Tai iliustraciniai užduočių pavyzdžiai; kartu su užklausa pateikite tikrą pradinę medžiagą.
Gamintojo formatas palaiko tiesioginį pokalbį ir thinking. Tiesioginis pokalbis iškart grąžina atsakymo turinį. Thinking atskiria modelio samprotavimo lauką nuo galutinio atsakymo. Thinking režime dokumentuoti pastangų pasirinkimai yra low, high ir max, o numatytasis – low. Šis leidimas naudoja šiuos vardinius lygius, o ne V4.1 Flash sveikųjų skaičių pastangų skalę.
Režimą rinkitės pagal darbą. Trumpam formuluotės pakeitimui galima nurodyti išsaugotinus faktus ir pakaitinio teksto toną. Sudėtingai saugyklos užduočiai galima apibrėžti tyrimo etapus, svarbius įrodymus ir glaustą galutinę ataskaitą. Pageidaujamą galutinį rezultatą aiškiai įvardykite ir pasirinkę didesnes thinking pastangas, pavyzdžiui, siūlomą pakeitimų skirtumą su trumpu paaiškinimu ir komandomis jam patikrinti.
Vietinis formatas palaiko kelių ėjimų žinutes ir įrankių apibrėžimus su vardiniais parametrais bei schemomis. Modelis gali grąžinti pageidaujamą įrankio iškvietimą; programa įvykdo operaciją ir kitame ėjime pateikia gautą pastebėjimą. Įrankių rezultatus susiekite su atitinkamais iškvietimais ir, grąžindami kelis pastebėjimus, išsaugokite jų eilę.
Failų tikrinimo darbo eigai pateikite tikrą failo skaitymo operaciją, aprašykite jos įvesties kelią ir grąžinkite pastebėtą turinį. Paprašykite modelio kitą pasiūlymą pagrįsti tuo turiniu. Duomenų darbo eigai pateikite užklausos operaciją ir grąžinkite tikrus įrašus; paprašykite skaičiavimo ar santraukos pagal juos. Grąžintas iškvietimas ir įvykdyta operacija yra atskiri pageidaujamo rezultato gavimo etapai.
Gamintojo koduotuvas išsaugo samprotavimo kontekstą pokalbiuose su įrankiais. Įprastame pokalbyje jis paprastai pašalina ankstesnių ėjimų samprotavimą prieš naujausią naudotojo žinutę. Išlaikydami daugiapakopę darbo eigą naudokite dokumentuotus žinučių laukus ir pokalbio apdorojimą. Etaloninis analizatorius tikisi taisyklingos išvesties, todėl prieš vykdydami išanalizuotą iškvietimą patikrinkite jo vardą ir parametrus, o netaisyklingą rezultatą išsaugokite apžiūrai.
Datuota modelio konfigūracija nurodo 1,048,576 sekos pozicijas. Rengdami seką įtraukite pateiktą medžiagą, pokalbio istoriją, įrankių apibrėžimus, grąžintus pastebėjimus ir sugeneruotą atsakymą. Nurodykite naudingą atsakymo tikslą, pavyzdžiui, nedidelę pataisą, įrodymų lentelę ar sunumeruotą planą, užuot užpildę vietą nesusijusiais failais.
Gamintojo vietiniame recepte rekomenduojama temperature 1.0, o top_p – 0.95 agentų darbui ir 1.0 kitais atvejais. High ir max thinking pastangoms rekomenduojamas 384K žetonų didžiausias išvesties ilgis. Tai paskelbto recepto nustatymai ir generavimo biudžeto rekomendacija; sekos biudžete vis tiek turi tilpti likusi užklausos dalis.
0731 leidimas naudoja Flash DSpark struktūrą su prijungtu spekuliatyvaus dekodavimo moduliu. Pagrindinis Flash karkasas yra ekspertų mišinio modelis, aprašytas kaip turintis iš viso 284 milijardus parametrų ir vienam žetonui aktyvuojantis 13 milijardų. Šiuos karkaso kiekius atskirkite nuo papildomų modulių svorių. Tiksli datuota konfigūracija turi 43 sluoksnius, 256 maršrutizuojamus ekspertus, vieną bendrą ekspertą ir šešis parenkamus ekspertus kiekvienam žetonui.
Naudinga išvestis išlieka kviečiančios programos prašytas atsakymas, siūlomas kodas, struktūruota išvada ar kitas darbo eigos etapas. Kodo pakeitimą tikrinkite pagal pateiktus failus ir pastebėtą klaidą. Dokumento išvadą tikrinkite pagal cituotą ištrauką ar grąžintą įrašą. Kartu su rezultatu išsaugokite modelio leidimą, užduotį ir svarbius pastebėjimus, kad vėlesniame palyginime būtų naudojama ta pati problema ir tie patys įrodymai.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | 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— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_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.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~deepseek/deepseek-v4-flash-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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\nfrom 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-v4-flash-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='~deepseek/deepseek-v4-flash-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot deepseek-v4-flash-0731
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest, deepseek-v4-flash-0731
~deepseek/deepseek-v4-flash-latestDeepSeek V4 Flash 0731 yra oficialus Flash leidimas, skirtas tekstui, programavimui ir agentiniams darbo procesams. Jis siūlo tiesioginio pokalbio bei samprotavimo režimus, struktūrizuotą įrankių kvietimų išvestį ir milijono žetonų modelio kontekstą; jo data pažymėtame leidime yra DSpark spekuliatyviojo dekodavimo modulis.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
DeepSeek V4 Flash 0731 – tai oficialus Flash šakos leidimas, pakeičiantis peržiūros versiją. Jo praktinė paskirtis apima programavimą ir agentų darbą: pateiktos saugyklos interpretavimą, pakeitimo siūlymą, įrankių pastebėjimų naudojimą ir rezultatą, kurį gali patikrinti kviečianti programa. Lygindami išsaugotą rezultatą su Flash Preview, Pro 0813 ar V4.1 Flash, išsaugokite ir jo 0731 leidimo tapatybę.
Pateikite tikrą užduotį, svarbius failus ar dokumentų ištraukas, apribojimus ir numatomą rezultatą. Keisdami saugyklą pridėkite susijusį kodą, pastebėtą elgesį ir komandą ar užklausą, kuri atkuria problemą. Nurodykite, ar reikia paaiškinimo, siūlomos pataisos, pastabų sąrašo ar struktūruoto plano.
Naudinga derinimo užduotis: „Naudok pateiktą maršruto apdorojimo funkciją, patikros schemą ir klaidą sukeliančią užklausą. Paaiškink, kur įvestis skiriasi nuo schemos, pasiūlyk mažiausią pakeitimą ir nurodyk esamą patikrą, kuri padėtų atskirti pataisytą rezultatą.“ Dokumentų užduočiai įvardykite pateiktus skyrius ir paprašykite reikalavimų, įrodymų bei neišspręstų klausimų lentelės. Tai iliustraciniai užduočių pavyzdžiai; kartu su užklausa pateikite tikrą pradinę medžiagą.
Gamintojo formatas palaiko tiesioginį pokalbį ir thinking. Tiesioginis pokalbis iškart grąžina atsakymo turinį. Thinking atskiria modelio samprotavimo lauką nuo galutinio atsakymo. Thinking režime dokumentuoti pastangų pasirinkimai yra low, high ir max, o numatytasis – low. Šis leidimas naudoja šiuos vardinius lygius, o ne V4.1 Flash sveikųjų skaičių pastangų skalę.
Režimą rinkitės pagal darbą. Trumpam formuluotės pakeitimui galima nurodyti išsaugotinus faktus ir pakaitinio teksto toną. Sudėtingai saugyklos užduočiai galima apibrėžti tyrimo etapus, svarbius įrodymus ir glaustą galutinę ataskaitą. Pageidaujamą galutinį rezultatą aiškiai įvardykite ir pasirinkę didesnes thinking pastangas, pavyzdžiui, siūlomą pakeitimų skirtumą su trumpu paaiškinimu ir komandomis jam patikrinti.
Vietinis formatas palaiko kelių ėjimų žinutes ir įrankių apibrėžimus su vardiniais parametrais bei schemomis. Modelis gali grąžinti pageidaujamą įrankio iškvietimą; programa įvykdo operaciją ir kitame ėjime pateikia gautą pastebėjimą. Įrankių rezultatus susiekite su atitinkamais iškvietimais ir, grąžindami kelis pastebėjimus, išsaugokite jų eilę.
Failų tikrinimo darbo eigai pateikite tikrą failo skaitymo operaciją, aprašykite jos įvesties kelią ir grąžinkite pastebėtą turinį. Paprašykite modelio kitą pasiūlymą pagrįsti tuo turiniu. Duomenų darbo eigai pateikite užklausos operaciją ir grąžinkite tikrus įrašus; paprašykite skaičiavimo ar santraukos pagal juos. Grąžintas iškvietimas ir įvykdyta operacija yra atskiri pageidaujamo rezultato gavimo etapai.
Gamintojo koduotuvas išsaugo samprotavimo kontekstą pokalbiuose su įrankiais. Įprastame pokalbyje jis paprastai pašalina ankstesnių ėjimų samprotavimą prieš naujausią naudotojo žinutę. Išlaikydami daugiapakopę darbo eigą naudokite dokumentuotus žinučių laukus ir pokalbio apdorojimą. Etaloninis analizatorius tikisi taisyklingos išvesties, todėl prieš vykdydami išanalizuotą iškvietimą patikrinkite jo vardą ir parametrus, o netaisyklingą rezultatą išsaugokite apžiūrai.
Datuota modelio konfigūracija nurodo 1,048,576 sekos pozicijas. Rengdami seką įtraukite pateiktą medžiagą, pokalbio istoriją, įrankių apibrėžimus, grąžintus pastebėjimus ir sugeneruotą atsakymą. Nurodykite naudingą atsakymo tikslą, pavyzdžiui, nedidelę pataisą, įrodymų lentelę ar sunumeruotą planą, užuot užpildę vietą nesusijusiais failais.
Gamintojo vietiniame recepte rekomenduojama temperature 1.0, o top_p – 0.95 agentų darbui ir 1.0 kitais atvejais. High ir max thinking pastangoms rekomenduojamas 384K žetonų didžiausias išvesties ilgis. Tai paskelbto recepto nustatymai ir generavimo biudžeto rekomendacija; sekos biudžete vis tiek turi tilpti likusi užklausos dalis.
0731 leidimas naudoja Flash DSpark struktūrą su prijungtu spekuliatyvaus dekodavimo moduliu. Pagrindinis Flash karkasas yra ekspertų mišinio modelis, aprašytas kaip turintis iš viso 284 milijardus parametrų ir vienam žetonui aktyvuojantis 13 milijardų. Šiuos karkaso kiekius atskirkite nuo papildomų modulių svorių. Tiksli datuota konfigūracija turi 43 sluoksnius, 256 maršrutizuojamus ekspertus, vieną bendrą ekspertą ir šešis parenkamus ekspertus kiekvienam žetonui.
Naudinga išvestis išlieka kviečiančios programos prašytas atsakymas, siūlomas kodas, struktūruota išvada ar kitas darbo eigos etapas. Kodo pakeitimą tikrinkite pagal pateiktus failus ir pastebėtą klaidą. Dokumento išvadą tikrinkite pagal cituotą ištrauką ar grąžintą įrašą. Kartu su rezultatu išsaugokite modelio leidimą, užduotį ir svarbius pastebėjimus, kad vėlesniame palyginime būtų naudojama ta pati problema ir tie patys įrodymai.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.00088 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00264 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.000056 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "~deepseek/deepseek-v4-flash-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-v4-flash-latest', '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\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-v4-flash-latest', '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))\nJSON arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot deepseek-v4-flash-0731
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
deepseek/deepseek-v4-flash-0731, ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest, deepseek-v4-flash-0731
Techninis pavyzdys anglų kalba
Repair a required-field check\n\nA route rejects only if not payload.get("quantity"). The contract requires quantity to be an integer greater than zero, excluding booleans. Explain why inputs {"quantity": -2} and {"quantity": true} expose a problem. Propose a small Python validation patch and cases for missing, zero, negative, boolean and positive values.A diagnosis, a focused validation patch and five input cases with accept or reject expectations.Check that Python booleans are not accepted as integers and positive whole quantities still pass.