Source: https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/
Language: nb

# DeepSeek R1 Distill Llama 8B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/facts.json)

## [DeepSeek R1 Distill Llama 8B](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/)

En kompakt, tett resonneringsmodell bygget av DeepSeek på Llama 3.1 8B Base og finjustert med eksempler generert av R1. Den produserer tekstløsninger for matematiske, logiske og programmeringsrelaterte oppgaver ut fra et tydelig formulert problem.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-deepseek-r1-distill-llama-8b/#method-1)

Om modellen

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

DeepSeek R1 Distill Llama 8B overfører resonneringsmønstre fra DeepSeek R1 til en tett modell basert på Llama 3.1 8B Base. DeepSeek finjusterer dette grunnlaget med eksempler generert av R1. Resultatet er et separat destillert 8B-sjekkpunkt som arbeider med tekstinndata og returnerer et tekstsvar, blant annet en utledning, et kodeforslag eller en forklaring på et logisk problem.

Den destillerte modellens identitet. Produsenten utgir Llama- og Qwen-destillasjoner med ulike grunnlag og størrelser. Llama 8B-utgaven begynner med en Base-modell; Llama 70B begynner med Llama 3.3 70B Instruct. Qwen-utgavene bruker sine egne grunnlag. Bevar det nøyaktige navngitte sjekkpunktet når du velger modell eller tolker svaret. DeepSeek justerer de destillerte konfigurasjonene og tokenisatorene, så et uendret oppsett for grunnmodellen er ikke en fullstendig beskrivelse av den klargjorte utgaven.

For et matematisk spørsmål oppgir du antakelsene, definerer symboler og tar med hele problemet. Be om en trinnvis utledning etterfulgt av et tydelig atskilt sluttresultat. En nyttig undervisningsforespørsel kan spørre hvorfor en bestemt omforming er gyldig, og hvilken antakelse som gjør den mulig. Når et argument avhenger av et grensetilfelle, tar du med dette tilfellet i instruksjonen og ber modellen kontrollere det uttrykkelig. Dette gir en løsning du kan undersøke og diskutere, fremfor et uforklart svar.

Bruksanbefalinger. DeepSeek anbefaler en temperatur mellom 0,5 og 0,7, med 0,6 som foretrukket verdi for resonneringsserien. De anbefaler å plassere instruksjonene i brukermeldingen, uten en separat systemprompt, og anbefaler at brukere som løser matematikkoppgaver, ber om sekvensiell resonnering med sluttsvaret i boksnotasjon. For tilfeller der det tilsiktede resonneringsmønsteret hoppes over, anbefaler DeepSeek å håndheve svarprefikset `<think>\n` i et kompatibelt genereringsoppsett. Dette er publiserte anbefalinger for modellbruk i kompatible genereringsmiljøer.

For programmering legger du ved en kort funksjon eller algoritme, representative inndata og forventede utdata. Be om foreslått implementasjon og eksempler som prøver vanlige tilfeller og unntakstilfeller. For en feilrapport bevarer du feilmeldingen og oppgir tilsiktet oppførsel, og ber deretter om en minimal retting med forklaring. Et lite, avgrenset problem gjør det enklere å kontrollere om svaret håndterer det faktiske kravet, og å finne punktet som trenger oppfølging.

For logisk analyse legger du frem premissene atskilt fra konklusjonen du vil teste. Be enten om et argument som knytter dem sammen, eller et moteksempel som viser at konklusjonen ikke nødvendigvis følger. Hvis oppgaven er utilstrekkelig spesifisert, ber du om den manglende antakelsen før en bestemt konklusjon. Verifiser viktige beregninger uavhengig og kjør kode i prosjektet den er ment for. Når modellen vurderes for en arbeidsflyt, følger du produsentens råd om å bruke flere representative forsøk fremfor ett gunstig svar.

Praktisk oppgave

### Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

```
Explain a square-root boundary

Solve sqrt(x + 6) = x over the real numbers. Give a concise derivation, state the domain restrictions before squaring and check every resulting candidate in the original equation. Put the final solution set in box notation and explain why squaring can introduce an invalid candidate.
```

#### Forventet resultat

```
A domain statement, an algebraic derivation, candidate substitutions and a boxed solution set.
```

#### Kontroller resultatet

```
Check that every accepted root satisfies both the sign restriction and the unsquared equation.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=chat)

DeepSeek /`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`

### Start

En kompakt, tett resonneringsmodell bygget av DeepSeek på Llama 3.1 8B Base og finjustert med eksempler generert av R1. Den produserer tekstløsninger for matematiske, logiske og programmeringsrelaterte oppgaver ut fra et tydelig formulert problem.

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

| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & 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— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— |
| Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
| Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— |
| Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
| Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— |
| Felt`provider` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— |
| Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`messages` | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
| Parameter`file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
| Parameter`optional_controls` | Avtalestream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy |
| Parameter`output_modalities` | Avtaletext |
| Parameter`hosted_operations` | Avtalefalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalenull |

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

| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
| --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.00008** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.00008** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strømming

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b',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

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Feil og neste trinn

| Svar | Vilkår | Neste trinn |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |

### Aliaser

#### Modellaliaser

**Ailoot Ultra** [`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=messages)

DeepSeek /`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`

### Start

En kompakt, tett resonneringsmodell bygget av DeepSeek på Llama 3.1 8B Base og finjustert med eksempler generert av R1. Den produserer tekstløsninger for matematiske, logiske og programmeringsrelaterte oppgaver ut fra et tydelig formulert problem.

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

| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF-8-tekst

`messages[].content-streng`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalestream |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`text_file_material` | AvtaleLes 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

| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
| --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.00008** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.00008** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet

```json
{
  "model": "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b', '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

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Feil og neste trinn

| Svar | Vilkår | Neste trinn |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |

### Aliaser

#### Modellaliaser

**Ailoot Ultra** [`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=messages)

#### Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-r1-distill-llama-8b&fmt=messages)

FAQ · deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b

Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `text` → `json`, `sse`

Hvilke felt bruker forespørselen?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Hvilke grenser gjelder?

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/nb/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Offentlig tilbud og lisensavtale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nb)

## Ailoot · Selskapet og dets prosjektportefølje





Ailoot bygger på etablert driftserfaring, en stor kundebase, stabil tjeneste og løpende KPI-kontroll.





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





Ailoot bruker denne driftserfaringen til API-tilgang til AI-funksjoner i kundenes produkter, agenter, applikasjoner og automatiseringer.