modeller

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

Markdown · JSON

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B er en tett tekstbasert resonneringsmodell finjustert fra Qwen2.5-32B med eksempler fra DeepSeek-R1. Den er beregnet på flertrinnsoppgaver innen matematikk, koding og logikk, med produsentspesifikke ledetekster og en utgivelseskonfigurasjon med 131,072 posisjoner.

Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B er DeepSeeks tette modellkontrollpunkt for resonnement i 32B-størrelse, bygget på Qwen2.5-32B. DeepSeek finjusterer grunnmodellen med resonnementseksempler generert av DeepSeek-R1. Resultatet er en egen tekstmodell for problemer som krever flere sammenhengende trinn, som en matematisk utledning, et algoritmisk spørsmål eller resonnement rundt begrensninger.

Hvordan denne destilleringen skiller seg fra den fullstendige R1-modellen

Produsentens utgivelse skiller mellom DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 og destillerte modeller basert på Qwen eller Llama. Den fullstendige R1-serien utvikler resonnement gjennom sin egen treningsprosess; destilleringstrinnet overfører mønstre fra R1-genererte eksempler til egne tette modellkontrollpunkter. Denne oppføringen er den Qwen-baserte 32B-distillutgaven, ikke den fullstendige R1-modellen, R1-Zero eller den uendrede grunnmodellen Qwen2.5-32B.

De utgitte Qwen-distillmodellene er finjustert med 800 000 kuraterte eksempler. DeepSeek endrer også konfigurasjonene og tokenisererne og ber brukerne beholde disse innstillingene. Treningsopphavet forklarer fokuset på resonnement, mens det navngitte modellkontrollpunktet og dets egen konfigurasjon definerer den faktiske utgivelsen. Det betyr ikke at den større lærermodellen automatisk blir konsultert for å svare på hvert nytt spørsmål.

Konfigurasjonen til modellkontrollpunktet på 32B bruker en kausal språkmodellarkitektur med 64 lag, 40 spørringshoder for oppmerksomhet og 8 nøkkel-/verdihoder. Den angir maksimalt 131 072 posisjoner. Dette konfigurasjonstallet gjelder den utgitte modellen; en eksempelkommando for modellservering eller et annet medlem av R1-familien skal ikke behandles som den samme kontekstinnstillingen. Modellen mottar tekst og genererer tekst, i stedet for å ta imot et bilde eller produsere et visuelt resultat eller lyd.

Klargjøring av en matematikk- eller kodeoppgave

For et matematisk problem oppgir du hele oppgaveteksten, definerer variablene og angir definisjonsområdet eller forutsetningene. Angi om sluttresultatet skal være et eksakt uttrykk, en numerisk tilnærming eller et bevis for en påstand. En nyttig forespørsel kan be om en utledning etterfulgt av det endelige uttrykket og en kontroll mot de opprinnelige betingelsene. Produsenten anbefaler et gjennomarbeidet matematisk svar med sluttresultatet innrammet i en LaTeX-boks.

For et algoritmeproblem oppgir du inndataområdet, de nødvendige utdataene og begrensningene for løsningen. Be om fremgangsmåten, implementasjonen og en forklaring på hvorfor den bevarer den nødvendige egenskapen. Hvis problemet gjelder eksisterende kode, oppgir du den relevante funksjonen, inndataene som gir den uventede oppførselen, og det forventede resultatet. Svaret kan sammenligne den faktiske kjøreveien med den tiltenkte og foreslå en rettelse; kjøring og verifisering av programmet er egne trinn i applikasjonen.

For et problem med begrensninger lister du de tillatte valgene og sammenhengene uttrykkelig. En forespørsel om planlegging kan for eksempel angi deltakere, tilgjengelighet og regler som gjør to tildelinger uforenlige. Be om et forslag til tildeling med regelen som støtter hver beslutning, og krev at eventuelle uavklarte betingelser forblir synlige. Dette gjør resonnementsoppgaven mulig å etterprøve, i stedet for å be modellen velge uten å kjenne de underliggende begrensningene.

Produsentens egne bruksanbefalinger

DeepSeek anbefaler å legge alle instruksjoner i brukerprompten og unngå en egen systemprompt for denne serien. Dette skiller seg fra en generell samtalemal som bruker en systemmelding til å definere oppgaven. Samle ønsket svarformat, kildematerialet og selve spørsmålet med tydelige grenser mellom dem.

Det anbefalte temperaturområdet er 0,5 til 0,7, med 0,6 som foretrukket verdi. Produsenten knytter denne anbefalingen til å unngå gjentakelser eller usammenhengende utdata. Den påpeker også at enkelte forespørsler kan gi en tom resonnementsblokk, og anbefaler å starte utdataene med åpningsmarkøren for resonnement. Dette er anbefalinger for den utgitte resonnementsarbeidsflyten, ikke en garanti for at én innstilling sikrer korrekte svar.

En praktisk svarkontrakt kan be om en forklaring av metoden, de viktige begrunnede trinnene og et separat sluttresultat. Bruk det innrammede uttrykket til sluttresultatet i en matematikkoppgave. Skill koden fra forutsetningene og eksempelinndataene i en kodeoppgave. Hold hver konklusjon knyttet til regelen eller det oppgitte faktumet som støtter den i en logikkoppgave. Dermed kan resonnementsteksten og resultatet applikasjonen trenger, ha forskjellige formål.

Grenser for kontekst, utdata og integrasjon

Den utgitte konfigurasjonens maksimum på 131 072 posisjoner må vurderes sammen med hele prompten og det genererte resonnementet. Produsenten bruker en genereringsinnstilling på 32 768 tokener i evaluering, men denne eksperimentelle innstillingen er ikke en publisert, egen spesifikasjon av utdatakapasiteten til dette modellkontrollpunktet. Ikke utled en svargrense fra et sammenligningsoppsett eller overfør utdatatallet på 8 192 tokener fra den opprinnelige Qwen Instruct-utgaven til den endrede distillutgivelsen.

Hold inndataene rettet mot det faktiske matematiske, programmeringsmessige eller logiske spørsmålet, og angi ønsket sluttformat. En ekstern kalkulator, et kodelager, en dokumenttolker eller en søkefunksjon må stilles til rådighet av applikasjonen rundt modellen; slike verktøy følger ikke med bare fordi du velger et tekstbasert modellkontrollpunkt for resonnement. Det nyttige resultatet er en skriftlig løsning eller foreslått implementasjon der forutsetningene, metoden og sluttresultatet svarer til problemet du har oppgitt.

Praktisk oppgave

Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

Solve a bounded scheduling problem

Schedule three one-hour interviews in slots 09:00, 10:00 and 11:00. Ada cannot attend 09:00; Ben cannot attend 11:00; Chen must be before Ada. Each person gets one distinct slot. Give a valid schedule, explain how each constraint is satisfied and state whether another schedule is possible.

Forventet resultat

A person-to-slot table, a constraint check and a justified uniqueness or non-uniqueness conclusion.

Kontroller resultatet

Check all three constraints and distinct slots directly against the proposed schedule.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

DeepSeek /deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Start

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B er en tett tekstbasert resonneringsmodell finjustert fra Qwen2.5-32B med eksempler fra DeepSeek-R1. Den er beregnet på flertrinnsoppgaver innen matematikk, koding og logikk, med produsentspesifikke ledetekster og en utgivelseskonfigurasjon med 131,072 posisjoner.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Eksempler: system, user, assistant, tool, function
Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt.
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
function
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaletext
ParametermessagesAvtalemeldingstabell med role/content-struktur
Parameterfile_materialAvtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes
Parameteroptional_controlsAvtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy
Parameteroutput_modalitiesAvtaletext
Parameterhosted_operationsAvtalefalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalenull

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Send eksakt modell-ID sammen med messages.

Kontekstlengde er ikke en outputgrense.

En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Ikke angitt Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

KonfigurasjonPrisplanKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00036 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00036 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
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-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B',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")

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

Tilknyttede anroper-ID-er

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

DeepSeek /deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Start

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B er en tett tekstbasert resonneringsmodell finjustert fra Qwen2.5-32B med eksempler fra DeepSeek-R1. Den er beregnet på flertrinnsoppgaver innen matematikk, koding og logikk, med produsentspesifikke ledetekster og en utgivelseskonfigurasjon med 131,072 posisjoner.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inndatatyper
text
Utdatatyper
json, sse
Utdataformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content-streng

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalestream
Parametermaterial_typesAvtaletext
Parametertext_file_materialAvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen.

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Ikke angitt Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

KonfigurasjonPrisplanKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.00036 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.00036 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet
{
  "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

Tilknyttede anroper-ID-er

deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

FAQ · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

POST /v1/chat/completions · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: text → text

POST /v1/messages · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: text → json, sse

Hvilke felt bruker forespørselen?

POST /v1/chat/completions · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grenser gjelder?

POST /v1/chat/completions · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: messages.min_items: 1

Flere detaljer

Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon.

Selskapet og dets prosjektportefølje

Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder.

Kjøp tokener med rabatt.

Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp.

Abonnement
Velg et rabattabonnement for faste forespørsler.
Kampanjekode opptil 50%
Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje.
Kostnader i historikken
Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel.

Velg abonnement · Se modellpriser

Koble API-et til produktet du selger.

SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg.

Kommersiell applikasjon
Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten.
Forhandlerlisens
Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg.
Dokumenter på nettstedet
Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling.

Be om forhandlerlisens · Offentlig tilbud og lisensavtale