Source: https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-v4-pro-0813/
Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-v4-pro-0813/
Language: lt

# deepseek-v4-pro-0813

[Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-v4-pro-0813/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-v4-pro-0813/facts.json)

## [deepseek-v4-pro-0813](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-v4-pro-0813/)

DeepSeek V4 Pro 0813 – oficiali Pro laida programavimui ir kelių žingsnių agentiniam darbui su trimis samprotavimo gylio lygiais.

- [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-v4-pro-0813/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-v4-pro-0813/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/deepseek-v4-pro-0813/#method-2)

Apie modelį

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

#### Oficiali Pro laida

DeepSeek V4 Pro 0813 pakeičia preliminarią V4 Pro versiją. Gamintojas išskiria agentinį darbą: modelis skirtas programavimo užduotims, veiksmams darbo aplinkoje ir ilgai kreipinių į įrankius sekai. Jis priima tekstą ir grąžina tekstą, įskaitant samprotavimą ir galutinį pranešimą.

#### Išsaugotas pagrindas ir dekodavimo spartinimas

Laida pagrįsta preliminarios V4 Pro architektūra: ekspertų mišinys turi 1,6 trln. bendrų parametrų ir 49 mlrd. aktyvių vienam tokenui, o deklaruojamas šeimos kontekstas siekia milijoną tokenų. Hibridinis suspaustas dėmesys padeda apdoroti didelę medžiagą nesaugant visų tarpinių būsenų visa apimtimi.

Prie šio pagrindo pridėtas DSpark modulis. Jis pasiūlo kelis tolesnius tokenus, kuriuos patikrina pagrindinis modelis. Tai gamintojo taikomas generavimo organizavimo būdas; konkretų atsakymo laiką lemia užklausos vykdymas.

#### Samprotavimo gylis

Numatyti `low`, `high` ir `max` lygiai. Jie reguliuoja apmąstymo apimtį prieš atsakymą: lengva analizė, sustiprintas samprotavimas ir giliausias variantas. Sudėtingam agentiniam programinės įrangos kūrimui gamintojas naudoja `max`.

#### Pokalbis ir įrankiai

Modelio formatas skiria naudotojo pranešimus, asistento atsakymus ir išsaugotą samprotavimą. Įrankių ciklas susieja užduotį, pasirinktą veiksmą, gautą rezultatą ir tolesnį atsakymą. Kad modelis veiktų programinėje aplinkoje, programa turi suteikti įrankius ir grąžinti jų rezultatus į pokalbį.

Rekomenduojami generavimo parametrai nustato konkretaus pavyzdžio darbo sąlygas. Jie nepaverčia pavyzdžio dydžio universalia atsakymo riba. Konteksto tokenų skaičiaus taip pat negalima laikyti atskiru leidimu pateikti tokio pat ilgio atsakymą.

Praktinė užduotis

### Praktinė užduotis

Techninis pavyzdys anglų kalba

```
Diagnose a stale configuration read

A service loads a configuration file into a module-level dictionary at startup. An administrator edits the file, but requests keep using the old timeout until restart. Given only these facts, explain the likely read path, propose a minimal reload design and list tests for a valid update and an invalid file.
```

#### Laukiamas rezultatas

```
A diagnosis tied to the supplied facts, a proposed reload sequence and two behavior-test descriptions.
```

#### Rezultato patikra

```
Check that the design retains the last valid configuration when a new file is invalid and does not claim an unobserved reload occurred.
```

**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `deepseek-v4-pro-0813`

[`deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek-v4-pro-0813&route=Core&caller=deepseek-v4-pro-0813&fmt=messages)

DeepSeek /`deepseek-v4-pro-0813`

### Pradžia

DeepSeek V4 Pro 0813 – oficiali Pro laida programavimui ir kelių žingsnių agentiniam darbui su trimis samprotavimo gylio lygiais.

Leidžiamos įvestys

Tekstas

Rezultatai

Tekstas

### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

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

Įvestis

`text`

Išvestis

`text`

Kontekstas

1 000 000 tokens

Didžiausia išvestis

393 216 tokens

Išvesties formatas

json arba SSE

| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek-v4-pro-0813 | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |

Įvesties medžiagos deriniai

**Tekstas** · UTF8 tekstas

`messages[].content arba type=text blokas`

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_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.

### Planai

#### Ailoot metodų įkainiai

Įvestis

0,00132 USD */ 1K*

Išvestis

0,00396 USD */ 1K*

Talpyklos skaitymas

0,000132 USD */ 1K*

Rašymas į talpyklą

0,00132 USD */ 1K*

Rašymas į talpyklą, 5 min

0,00132 USD */ 1K tokens*

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

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot · Anthropic pranešimai

Teksto pavyzdysPython SDKNode.js SDKPython srautas

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek-v4-pro-0813", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="deepseek-v4-pro-0813",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "deepseek-v4-pro-0813",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

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

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

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

with client.messages.stream(model='deepseek-v4-pro-0813',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Gauti ir išsaugoti rezultatus

#### Ailoot · Anthropic pranešimai

json arba SSE

##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

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

##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

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

Atsakymo laukai

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

Klaidos ir tolesni veiksmai

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

### Pseudonimai

#### Modelių pseudonimai

**Ailoot** [`deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek-v4-pro-0813&route=Core&caller=deepseek-v4-pro-0813&fmt=messages)

#### Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

#### Susiję ID iškvietimui

[`deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek-v4-pro-0813&route=Core&caller=deepseek-v4-pro-0813&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `deepseek-v4-pro-0813`

[`deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek-v4-pro-0813&route=Core&caller=deepseek-v4-pro-0813&fmt=responses)

DeepSeek /`deepseek-v4-pro-0813`

### Pradžia

DeepSeek V4 Pro 0813 – oficiali Pro laida programavimui ir kelių žingsnių agentiniam darbui su trimis samprotavimo gylio lygiais.

Leidžiamos įvestys

Tekstas

Rezultatai

Tekstas

### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

Įvestis

`text`

Išvestis

`text`

Kontekstas

1 000 000 tokens

Didžiausia išvestis

393 216 tokens

Išvesties formatas

json arba SSE

| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek-v4-pro-0813 | Numatyta— |
| Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— |
| Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— |
| Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |

Įvesties medžiagos deriniai

**Tekstas** · UTF8 tekstas

`įvesties tekstas arba input_text dalis`

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, input |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_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.

### Planai

#### Ailoot metodų įkainiai

Įvestis

0,00132 USD */ 1K*

Išvestis

0,00396 USD */ 1K*

Talpyklos skaitymas

0,000132 USD */ 1K*

Rašymas į talpyklą

0,00132 USD */ 1K*

Rašymas į talpyklą, 5 min

0,00132 USD */ 1K tokens*

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

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot · OpenAI Responses

Teksto pavyzdysPython SDKNode.js SDKPython srautas

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek-v4-pro-0813", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.responses.create(model="deepseek-v4-pro-0813", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "deepseek-v4-pro-0813", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
import base64, json
from pathlib import Path

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
with client.responses.stream(model="deepseek-v4-pro-0813", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Gauti ir išsaugoti rezultatus

#### Ailoot · OpenAI Responses

json arba SSE

##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus

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.

##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

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

Atsakymo laukai

| Laukas | Tipas |
| --- | --- |
| Laukas`id` | Tipasstring |
| Laukas`status` | Tipasstring |
| Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part |
| Laukas`usage` | Tipasobject |

Klaidos ir tolesni veiksmai

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

### Pseudonimai

#### Modelių pseudonimai

**Ailoot** [`deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek-v4-pro-0813&route=Core&caller=deepseek-v4-pro-0813&fmt=responses)

#### Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

#### Susiję ID iškvietimui

[`deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek-v4-pro-0813&route=Core&caller=deepseek-v4-pro-0813&fmt=responses)

**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v4-pro-0813`

[`deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek-v4-pro-0813&route=Core&caller=deepseek-v4-pro-0813&fmt=chat)

DeepSeek /`deepseek-v4-pro-0813`

### Pradžia

DeepSeek V4 Pro 0813 – oficiali Pro laida programavimui ir kelių žingsnių agentiniam darbui su trimis samprotavimo gylio lygiais.

Leidžiamos įvestys

Tekstas

Rezultatai

Tekstas

### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai

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

Įvestis

`text`

Išvestis

`text`

Kontekstas

1 000 000 tokens

Didžiausia išvestis

393 216 tokens

Išvesties formatas

json arba SSE

| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos deepseek-v4-pro-0813 | Numatyta— |
| Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
| Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
| Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
| Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
| Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
| Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
| Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
| Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |

Įvesties medžiagos deriniai

**Tekstas** · UTF8 tekstas

`messages[].content`

Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas

| Parametras | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parametras`material_types` | Specifikacijatext |
| Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull |
| Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parametras`text_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.

### Planai

#### Ailoot metodų įkainiai

Įvestis

0,00132 USD */ 1K*

Išvestis

0,00396 USD */ 1K*

Talpyklos skaitymas

0,000132 USD */ 1K*

Rašymas į talpyklą

0,00132 USD */ 1K*

Rašymas į talpyklą, 5 min

0,00132 USD */ 1K tokens*

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

### Užklausų pavyzdžiai

#### Ailoot · OpenAI pokalbis

Teksto pavyzdysPython SDKNode.js SDKPython srautas

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek-v4-pro-0813", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro-0813",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-pro-0813",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='deepseek-v4-pro-0813',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Gauti ir išsaugoti rezultatus

#### Ailoot · OpenAI pokalbis

json arba SSE

##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus

Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.

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

##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą

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

Atsakymo laukai

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

Klaidos ir tolesni veiksmai

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

### Pseudonimai

#### Modelių pseudonimai

**Ailoot** [`deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek-v4-pro-0813&route=Core&caller=deepseek-v4-pro-0813&fmt=chat)

#### Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

#### Susiję ID iškvietimui

[`deepseek-v4-pro-0813`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=deepseek-v4-pro-0813&route=Core&caller=deepseek-v4-pro-0813&fmt=chat)

FAQ · deepseek-v4-pro-0813

Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

`POST /v1/messages` · `deepseek-v4-pro-0813`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `deepseek-v4-pro-0813`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v4-pro-0813`: `text` → `text`

Kokius laukus naudoja užklausa?

`POST /v1/messages` · `deepseek-v4-pro-0813`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `deepseek-v4-pro-0813`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v4-pro-0813`: `model`, `messages`, `stream`

Kokie apribojimai taikomi?

`POST /v1/messages` · `deepseek-v4-pro-0813`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `deepseek-v4-pro-0813`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v4-pro-0813`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216`; `messages.min_items`: `1`

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

## Įmonė ir jos projektų portfelis

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

## Pirkite žetonus su nuolaida.

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

Prenumerata

Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.

Nuolaidos kodas iki 50%

Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.

Išlaidos istorijoje

Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

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

## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

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

Komercinė programa

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

Perpardavėjo licencija

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

Dokumentai svetainėje

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

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

## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis





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





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





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