Source: https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/
Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/
Language: nb
# DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
[Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/facts.json)
## [DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/)
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-4)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-5)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-6)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-7)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-8)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-9)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-10)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-11)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/deepseek-v4-pro/#method-12)
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks store mixture-of-experts-modell for avansert resonnering og koding. Den har totalt 1,6 billioner parametere, hvorav 49 milliarder aktiveres. Tekst er både inndata og utdata. Den publiserte beskrivelsen fremhever en kontekst i milliontokenklassen for omfattende oppgaver.
#### Resonner om et definert teknisk problem
Legg ved relevant kilde, antakelser og nødvendig resultat. Et kodeoppdrag kan identifisere den feilaktige oppførselen og forventet retting. En sammenligning av designvalg kan angi alternativene, begrensningene og konsekvensene som skal avgjøre valget. Bevar nøyaktige størrelser og enheter når en beregning eller teknisk påstand avhenger av dem.
Hold kildefakta atskilt fra foreslåtte tolkninger. For en rapport merker du avsnittene som brukes i hvert funn. For kode bevarer du filidentifikatorer og faktiske feil- eller testutdata. Disse detaljene lar en fagfelle vurdere svaret mot materialet som frembrakte det.
#### Verktøy og strukturerte resultater
Den vertsbaserte profilen angir kontroller for resonnering, funksjonsverktøy og strukturerte utdata. Definer operasjonene som er tilgjengelige for en applikasjon, og returner de faktiske observasjonene til oppgaven. Et verktøy kan levere innhentet dokumentasjon, en beregning eller et valideringsresultat; hold resultatet knyttet til handlingen som frembrakte det.
For uthenting eller en planleggingspost angir du nødvendige felt og håndtering av manglende verdier, og validerer deretter returnerte data mot kildene. For en lengre forklaring ber du om konklusjonen og dokumentasjonen som er viktig for den, fremfor en generell diskusjon av emnet.
#### Bevar nyttig tilstand på tvers av trinn
Organiser langt materiale i navngitte deler, og planlegg etter det faktiske kontekst- og utdatabudsjettet til grensesnittet som tilbyr modellen. Bevar fullførte beslutninger og de siste observasjonene, og fjern uvedkommende gjentakelser. Et nyttig Pro-resultat etterlater en avgrenset artefakt med kilder eller validering, slik at neste trinn kan fortsette fra en tilstand som kan undersøkes.
Praktisk oppgave
### Praktisk oppgave
Teknisk eksempel på engelsk
```
Compare two queue partition plans
Compare two designs for an order queue. A partitions by customer, preserving customer order but risking a hot customer. B partitions by order, spreading load but allowing a customer's orders to finish out of order. Requirement: refunds must follow the original charge; other operations are independent. Recommend a design and the smallest ordering safeguard, with remaining assumptions.
```
#### Forventet resultat
```
A decision table, a recommendation and an explicit safeguard for charge-before-refund ordering.
```
#### Kontroller resultatet
```
The recommendation addresses the stated dependency without assuming all customer operations require global ordering.
```
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek-v4-pro`
[`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages)
DeepSeek /`deepseek-v4-pro`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek`
- `deepseek-latest`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
Inndatatyper
`text`
Utdatatyper
`text`
Kontekst
1 000 000 tokens
Maksimale utdata
393 216 tokens
Utdataformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek-v4-pro | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`system` | Type`string\|content_block[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minimum: 1 Grensen gjelder for: den eksakte øvre grensen for valgt modell/kort | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
| 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_sequences` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools[].name` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: verktøy oppgitt | Standard— |
| Felt`tools[].description` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`thinking.type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`output_config.effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`metadata` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`cache_control` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content eller type=text-blokk`
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: `exact retained published method`
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
### Priser
#### Satser for Ailoot-metoder
Inndata
0,0024 USD */ 1K*
Utdata
0,0048 USD */ 1K*
Lesing fra hurtigbuffer
0,0002 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer
0,0024 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0024 USD */ 1K tokens*
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/)
#### Detaljer om referansetariffen
Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.
Modellens referanseprisplaner
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot · Anthropic Messages
TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${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", "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",
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",
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',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")
```
### Motta og lagre resultater
#### Ailoot · 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `deepseek-v4-pro`
[`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=responses)
DeepSeek /`deepseek-v4-pro`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek`
- `deepseek-latest`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Inndatatyper
`text`
Utdatatyper
`text`
Kontekst
1 000 000 tokens
Maksimale utdata
393 216 tokens
Utdataformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek-v4-pro | Standard— |
| Felt`input` | Type`string\|input_item[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`input[].type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Standard— |
| Felt`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`input[].call_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: function\_call\_output; behold faktisk returnert call\_id | Standard— |
| Felt`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: function\_call\_output | Standard— |
| Felt`max_output_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | 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`reasoning.effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`reasoning.summary` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`text.format` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`text.verbosity` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`include` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`store` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`previous_response_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser ID-krav: Bare en faktisk svar-ID fra en støttet videreføring Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_key` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`inputtekst eller input_text-del`
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, input |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: `exact retained published method`
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
### Priser
#### Satser for Ailoot-metoder
Inndata
0,0024 USD */ 1K*
Utdata
0,0048 USD */ 1K*
Lesing fra hurtigbuffer
0,0002 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer
0,0024 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0024 USD */ 1K tokens*
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/)
#### Detaljer om referansetariffen
Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.
Modellens referanseprisplaner
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot · OpenAI Responses
TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${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", "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", 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", 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", 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")
```
### Motta og lagre resultater
#### Ailoot · OpenAI Responses
json eller SSE
##### Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert outputelement og hver innholdsdel, faktisk call\_id for funksjonen, kryptert resonnering og bruksdata. Ved strømming beholder du fullstendig hendelses-/elementidentitet.
##### 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`status` | Typestring |
| Felt`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Felt`output[].content[]` | Typecontent part |
| 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=responses), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=responses), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=responses), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=responses), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=responses), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v4-pro`
[`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat)
DeepSeek /`deepseek-v4-pro`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek`
- `deepseek-latest`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
Inndatatyper
`text`
Utdatatyper
`text`
Kontekst
1 000 000 tokens
Maksimale utdata
393 216 tokens
Utdataformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek-v4-pro | 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 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— |
Kombinasjoner av inngående materialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content`
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: `exact retained published method`
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
### Priser
#### Satser for Ailoot-metoder
Inndata
0,0024 USD */ 1K*
Utdata
0,0048 USD */ 1K*
Lesing fra hurtigbuffer
0,0002 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer
0,0024 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0024 USD */ 1K tokens*
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/)
#### Detaljer om referansetariffen
Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.
Modellens referanseprisplaner
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot · OpenAI Chat
TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${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", "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",
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",
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',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 · 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v4-pro`
[`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat)
DeepSeek /`deepseek-v4-pro`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek/deepseek-v4-pro`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
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-v4-pro | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Tekstsamtale | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
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 |
| Parameter`control_scope` | AvtaleTekstsamtale; stream er en boolsk verdi med false som standard. |
| Parameter`output_modalities` | Avtaletext |
| Parameter`hosted_operations` | Avtalefalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalenull |
Metodealiaser: `/chat/completions`
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
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Resonneringsinnsats · high
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til high
Resonneringsinnsats · xhigh
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til xhigh
#### Ailoot-satser
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDK
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"deepseek-v4-pro","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
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-v4-pro", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
```
### 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek-v4-pro`
[`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages)
DeepSeek /`deepseek-v4-pro`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek/deepseek-v4-pro`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
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-v4-pro | 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
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Resonneringsinnsats · high
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til high
Resonneringsinnsats · xhigh
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til xhigh
#### Ailoot-satser
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet
```json
{
"model": "deepseek-v4-pro",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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-v4-pro', '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-v4-pro', '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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages)
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek`
[`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages)
DeepSeek /`deepseek`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek`
- `deepseek-latest`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
Inndatatyper
`text`
Utdatatyper
`text`
Kontekst
1 000 000 tokens
Maksimale utdata
393 216 tokens
Utdataformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`system` | Type`string\|content_block[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minimum: 1 Grensen gjelder for: den eksakte øvre grensen for valgt modell/kort | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
| 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_sequences` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools[].name` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: verktøy oppgitt | Standard— |
| Felt`tools[].description` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`thinking.type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`output_config.effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`metadata` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`cache_control` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content eller type=text-blokk`
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: `exact retained published method`
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
### Priser
#### Satser for Ailoot-metoder
Inndata
0,0024 USD */ 1K*
Utdata
0,0048 USD */ 1K*
Lesing fra hurtigbuffer
0,0002 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer
0,0024 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0024 USD */ 1K tokens*
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/)
#### Detaljer om referansetariffen
Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.
Modellens referanseprisplaner
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot · Anthropic Messages
TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${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", "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",
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",
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',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")
```
### Motta og lagre resultater
#### Ailoot · 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `deepseek`
[`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=responses)
DeepSeek /`deepseek`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek`
- `deepseek-latest`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Inndatatyper
`text`
Utdatatyper
`text`
Kontekst
1 000 000 tokens
Maksimale utdata
393 216 tokens
Utdataformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek | Standard— |
| Felt`input` | Type`string\|input_item[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`input[].type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Standard— |
| Felt`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`input[].call_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: function\_call\_output; behold faktisk returnert call\_id | Standard— |
| Felt`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: function\_call\_output | Standard— |
| Felt`max_output_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | 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`reasoning.effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`reasoning.summary` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`text.format` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`text.verbosity` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`include` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`store` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`previous_response_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser ID-krav: Bare en faktisk svar-ID fra en støttet videreføring Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_key` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`inputtekst eller input_text-del`
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, input |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: `exact retained published method`
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
### Priser
#### Satser for Ailoot-metoder
Inndata
0,0024 USD */ 1K*
Utdata
0,0048 USD */ 1K*
Lesing fra hurtigbuffer
0,0002 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer
0,0024 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0024 USD */ 1K tokens*
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/)
#### Detaljer om referansetariffen
Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.
Modellens referanseprisplaner
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot · OpenAI Responses
TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${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", "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", 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", 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", 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")
```
### Motta og lagre resultater
#### Ailoot · OpenAI Responses
json eller SSE
##### Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert outputelement og hver innholdsdel, faktisk call\_id for funksjonen, kryptert resonnering og bruksdata. Ved strømming beholder du fullstendig hendelses-/elementidentitet.
##### 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`status` | Typestring |
| Felt`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Felt`output[].content[]` | Typecontent part |
| 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=responses), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=responses), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=responses), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=responses), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=responses), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek`
[`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat)
DeepSeek /`deepseek`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek`
- `deepseek-latest`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
Inndatatyper
`text`
Utdatatyper
`text`
Kontekst
1 000 000 tokens
Maksimale utdata
393 216 tokens
Utdataformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek | 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 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— |
Kombinasjoner av inngående materialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content`
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: `exact retained published method`
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
### Priser
#### Satser for Ailoot-metoder
Inndata
0,0024 USD */ 1K*
Utdata
0,0048 USD */ 1K*
Lesing fra hurtigbuffer
0,0002 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer
0,0024 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0024 USD */ 1K tokens*
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/)
#### Detaljer om referansetariffen
Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.
Modellens referanseprisplaner
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot · OpenAI Chat
TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${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", "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",
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",
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',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 · 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat)
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek-latest`
[`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages)
DeepSeek /`deepseek-latest`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek`
- `deepseek-latest`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
Inndatatyper
`text`
Utdatatyper
`text`
Kontekst
1 000 000 tokens
Maksimale utdata
393 216 tokens
Utdataformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek-latest | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`system` | Type`string\|content_block[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minimum: 1 Grensen gjelder for: den eksakte øvre grensen for valgt modell/kort | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
| 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_sequences` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools[].name` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: verktøy oppgitt | Standard— |
| Felt`tools[].description` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`thinking.type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`output_config.effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`metadata` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`cache_control` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content eller type=text-blokk`
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: `exact retained published method`
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
### Priser
#### Satser for Ailoot-metoder
Inndata
0,0024 USD */ 1K*
Utdata
0,0048 USD */ 1K*
Lesing fra hurtigbuffer
0,0002 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer
0,0024 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0024 USD */ 1K tokens*
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/)
#### Detaljer om referansetariffen
Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.
Modellens referanseprisplaner
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot · Anthropic Messages
TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${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-latest", "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-latest",
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-latest",
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-latest',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")
```
### Motta og lagre resultater
#### Ailoot · 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages)
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `deepseek-latest`
[`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=responses)
DeepSeek /`deepseek-latest`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek`
- `deepseek-latest`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`
Inndatatyper
`text`
Utdatatyper
`text`
Kontekst
1 000 000 tokens
Maksimale utdata
393 216 tokens
Utdataformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek-latest | Standard— |
| Felt`input` | Type`string\|input_item[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`input[].type` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Standard— |
| Felt`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`input[].call_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: function\_call\_output; behold faktisk returnert call\_id | Standard— |
| Felt`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: function\_call\_output | Standard— |
| Felt`max_output_tokens` | Type`integer` | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | 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`reasoning.effort` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`reasoning.summary` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`text.format` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`text.verbosity` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`include` | Type`string[]` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`store` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`previous_response_id` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser ID-krav: Bare en faktisk svar-ID fra en støttet videreføring Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_key` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Kombinasjoner av inngående materialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`inputtekst eller input_text-del`
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, input |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: `exact retained published method`
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
### Priser
#### Satser for Ailoot-metoder
Inndata
0,0024 USD */ 1K*
Utdata
0,0048 USD */ 1K*
Lesing fra hurtigbuffer
0,0002 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer
0,0024 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0024 USD */ 1K tokens*
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/)
#### Detaljer om referansetariffen
Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.
Modellens referanseprisplaner
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot · OpenAI Responses
TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${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-latest", "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-latest", 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-latest", 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-latest", 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")
```
### Motta og lagre resultater
#### Ailoot · OpenAI Responses
json eller SSE
##### Behold alle ferdige resultater
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert outputelement og hver innholdsdel, faktisk call\_id for funksjonen, kryptert resonnering og bruksdata. Ved strømming beholder du fullstendig hendelses-/elementidentitet.
##### 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`status` | Typestring |
| Felt`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item |
| Felt`output[].content[]` | Typecontent part |
| 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=responses), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=responses), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=responses), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=responses), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=responses), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro)
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-latest`
[`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat)
DeepSeek /`deepseek-latest`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek`
- `deepseek-latest`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst
### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`
Inndatatyper
`text`
Utdatatyper
`text`
Kontekst
1 000 000 tokens
Maksimale utdata
393 216 tokens
Utdataformat
json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser deepseek-latest | 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 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— |
Kombinasjoner av inngående materialer
**Tekst** · UTF8-tekst
`messages[].content`
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Avtalenull |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-innhold satt inn som tekst; fil-ID-er eller URL-adresser (URLs) trenger separat, eksakt støtte |
Livssyklus: `exact retained published method`
Metodestrukturer og ID-er er eksakte; leverandørens evne er adskilt fra godkjenning av forespørselen.
### Priser
#### Satser for Ailoot-metoder
Inndata
0,0024 USD */ 1K*
Utdata
0,0048 USD */ 1K*
Lesing fra hurtigbuffer
0,0002 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer
0,0024 USD */ 1K*
Skriving til hurtigbuffer, 5 min
0,0024 USD */ 1K tokens*
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/)
#### Detaljer om referansetariffen
Referanseprisplaner på modellnivå endrer ikke metodevalg, prisoverslag eller kostnader. Aktive kostnader bruker satsene til den valgte Ailoot-metoden.
Modellens referanseprisplaner
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonOpenAI Chat · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Grunnsatser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonAnthropic Messages · Nivå 1 etter forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot · OpenAI Chat
TeksteksempelPython SDKNode.js SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${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-latest", "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-latest",
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-latest",
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-latest',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 · 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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-v4-pro`
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat)
DeepSeek /`deepseek/deepseek-v4-pro`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek/deepseek-v4-pro`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
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-v4-pro | 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
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Resonneringsinnsats · high
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til high
Resonneringsinnsats · xhigh
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til xhigh
#### Ailoot-satser
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDKPython-strømming
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-v4-pro", "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-v4-pro',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-v4-pro',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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=chat), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-v4-pro`
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages)
DeepSeek /`deepseek/deepseek-v4-pro`
Modell-ID
- `deepseek-v4-pro`
- `deepseek/deepseek-v4-pro`
### Start
DeepSeek V4 Pro 0423 er DeepSeeks tekstmodell for resonnering og koding, med 49 milliarder aktive parametere av totalt 1,6 billioner. Den publiserte profilen tilbyr en kontekst i milliontokenklassen, resonnering, funksjonsverktøy og kontroller for strukturerte utdata.
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-v4-pro | 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
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Resonneringsinnsats · high
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til high
Resonneringsinnsats · xhigh
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til xhigh
#### Ailoot-satser
#### Priser etter konfigurasjon
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.0023** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.0051** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)
### Eksempelforespørsler
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet
```json
{
"model": "deepseek/deepseek-v4-pro",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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-v4-pro', '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-v4-pro', '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 [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages)
#### Aliaser for metodestier
`/chat/completions`
#### Tilknyttede anroper-ID-er
[`deepseek/deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek&fmt=messages), [`deepseek-latest`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-latest&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Core&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages), [`deepseek-v4-pro`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-pro&route=Ultra&caller=deepseek-v4-pro&fmt=messages)
FAQ · DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
`POST /v1/messages` · `deepseek-v4-pro`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `deepseek-v4-pro`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v4-pro`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v4-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `deepseek-v4-pro`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/messages` · `deepseek`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `deepseek`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `deepseek-latest`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `deepseek-latest`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-latest`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-v4-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-v4-pro`: `text` → `json`, `sse`
Hvilke felt bruker forespørselen?
`POST /v1/messages` · `deepseek-v4-pro`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `deepseek-v4-pro`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v4-pro`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v4-pro`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `deepseek-v4-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/messages` · `deepseek`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `deepseek`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `deepseek-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `deepseek-latest`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-latest`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-v4-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-v4-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`
Hvilke grenser gjelder?
`POST /v1/messages` · `deepseek-v4-pro`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `deepseek-v4-pro`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v4-pro`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v4-pro`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `deepseek`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `deepseek`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `deepseek-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `deepseek-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek-latest`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `393216`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-v4-pro`: `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.