modele

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

Markdown · JSON

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B to gęsty tekstowy model rozumowania, dostrojony na bazie Qwen2.5-32B przy użyciu przykładów DeepSeek-R1. Służy do wieloetapowych zadań matematycznych, programistycznych i logicznych, z właściwymi dla producenta zasadami tworzenia promptów i konfiguracją wydania obejmującą 131 072 pozycje.

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B to gęsty punkt kontrolny rozumowania DeepSeek o rozmiarze 32B zbudowany na Qwen2.5-32B. DeepSeek dostraja bazę na przykładach rozumowania wygenerowanych przez DeepSeek-R1. Wynikiem jest odrębny model tekstowy do problemów wymagających kilku powiązanych kroków, takich jak wyprowadzenie matematyczne, pytanie algorytmiczne lub rozumowanie w ramach ograniczeń.

Czym ta destylacja różni się od pełnego modelu R1

Wydanie producenta oddziela DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 i modele destylowane oparte na Qwen lub Llama. Pełna linia R1 rozwija rozumowanie we własnym procesie treningowym; etap destylacji przenosi wzorce reprezentowane w przykładach wygenerowanych przez R1 do osobnych gęstych punktów kontrolnych. Ta pozycja to wydanie destylowane 32B oparte na Qwen, a nie pełny model R1, R1-Zero ani niezmodyfikowana baza Qwen2.5-32B.

Udostępnione modele destylowane Qwen są dostrajane na zbiorze 800 000 starannie dobranych przykładów. DeepSeek zmienia też ich konfiguracje i tokenizery oraz instruuje użytkowników, aby zachowali te ustawienia. Pochodzenie treningu wyjaśnia ukierunkowanie na rozumowanie, natomiast nazwany punkt kontrolny i jego własna konfiguracja określają rzeczywiste wydanie. Nie oznacza to, że większy model nauczycielski jest automatycznie konsultowany przy odpowiedzi na każde nowe pytanie.

Konfiguracja punktu kontrolnego 32B używa architektury przyczynowego modelu językowego z 64 warstwami, 40 głowami uwagi dla zapytań i 8 głowami kluczy/wartości. Ustawia maksymalną liczbę pozycji na 131 072. Ta wartość konfiguracji dotyczy udostępnionego modelu; przykładowego polecenia serwowania lub innego członka rodziny R1 nie należy traktować jako tego samego ustawienia kontekstu. Model przyjmuje tekst i generuje tekst, zamiast przyjmować obraz lub tworzyć materiał wizualny czy dźwiękowy.

Przygotowanie zadania matematycznego lub programistycznego

Przy problemie matematycznym podaj pełny warunek, zdefiniuj zmienne i określ dziedzinę lub założenia. Wskaż, czy końcowym wynikiem ma być dokładne wyrażenie, przybliżenie liczbowe czy dowód twierdzenia. Użyteczne polecenie może prosić o wyprowadzenie, następnie końcowe wyrażenie i sprawdzenie względem pierwotnych warunków. Producent zaleca rozpisaną odpowiedź matematyczną z końcowym wynikiem w ramce LaTeX.

Przy problemie algorytmicznym podaj zakres wejścia, wymagane wyjście i ograniczenia rozwiązania. Poproś o podejście, implementację i wyjaśnienie, dlaczego zachowuje wymaganą właściwość. Jeśli problem dotyczy istniejącego kodu, dostarcz odpowiednią funkcję, wejście powodujące nieoczekiwane zachowanie i oczekiwany wynik. Odpowiedź może porównać rzeczywistą ścieżkę z zamierzoną i zaproponować poprawkę; wykonanie i weryfikacja programu stanowią osobne kroki aplikacji.

Przy problemie z ograniczeniami jawnie wypisz dozwolone wybory i zależności. Przykładowo zadanie harmonogramowania może podawać uczestników, dostępność i reguły sprawiające, że dwa przydziały są niezgodne. Poproś o proponowany przydział wraz z regułą wspierającą każdą decyzję i wymagaj, aby nierozstrzygnięte warunki pozostały widoczne. Pozwala to sprawdzić zadanie rozumowania zamiast prosić model o wybór bez podstawowych ograniczeń.

Zalecenia użytkowania właściwe dla producenta

DeepSeek zaleca umieszczanie wszystkich instrukcji w prompcie użytkownika i unikanie osobnego promptu systemowego dla tej serii. Różni się to od ogólnego szablonu czatu, który polega na wiadomości systemowej przy definiowaniu zadania. Umieść żądany format odpowiedzi, materiały źródłowe i właściwe pytanie razem, z wyraźnymi granicami.

Zalecany zakres temperatury wynosi od 0.5 do 0.7, z preferencją 0.6. Producent wiąże to zalecenie z unikaniem powtórzeń lub niespójnego wyjścia. Zauważa też, że niektóre zapytania mogą tworzyć pusty blok rozumowania, i zaleca rozpoczynanie wyjścia od otwierającego znacznika rozumowania. Są to zalecenia dla udostępnionego procesu rozumowania, a nie gwarancja, że jedno ustawienie zapewnia poprawność.

Praktyczny kontrakt odpowiedzi może żądać wyjaśnienia metody, ważnych uzasadnionych kroków i osobnego końcowego materiału. W zadaniu matematycznym użyj wyrażenia w ramce dla końcowego wyniku. W zadaniu programistycznym oddziel kod od jego założeń i przykładowych wejść. W zadaniu logicznym wiąż każdy wniosek z regułą lub podanym faktem, który go wspiera. Pozwala to tekstowi rozumowania i wynikowi potrzebnemu aplikacji pełnić odrębne funkcje.

Kontekst, wyjście i granice integracji

Maksymalną liczbę 131 072 pozycji w udostępnionej konfiguracji należy rozpatrywać łącznie z całym promptem i wygenerowanym rozumowaniem. Producent używa w ewaluacji ustawienia generowania 32 768 tokenów, lecz to ustawienie eksperymentalne nie stanowi opublikowanej, osobnej specyfikacji pojemności wyjścia dla tego punktu kontrolnego. Nie wyprowadzaj pułapu odpowiedzi z konfiguracji benchmarku ani nie kopiuj wartości wyjścia 8 192 tokenów z oryginalnego wydania Qwen Instruct do zmodyfikowanego wydania destylowanego.

Skup wejście na rzeczywistym pytaniu matematycznym, programistycznym lub logicznym i określ pożądaną formę końcową. Zewnętrzny kalkulator, repozytorium, parser dokumentów lub funkcję wyszukiwania musi dostarczyć otaczająca aplikacja; nie są one dostępne jedynie wskutek wyboru tekstowego punktu kontrolnego rozumowania. Użytecznym wynikiem jest pisemne rozwiązanie lub proponowana implementacja, których założenia, metoda i końcowa odpowiedź odpowiadają dostarczonemu problemowi.

Zadanie praktyczne

Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

Solve a bounded scheduling problem

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

Oczekiwany wynik

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

Sprawdź wynik

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

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

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

Start

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B to gęsty tekstowy model rozumowania, dostrojony na bazie Qwen2.5-32B przy użyciu przykładów DeepSeek-R1. Służy do wieloetapowych zadań matematycznych, programistycznych i logicznych, z właściwymi dla producenta zasadami tworzenia promptów i konfiguracją wydania obejmującą 131 072 pozycje.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
Tekst

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Wejście
text
Wyjście
text
Format wyjściowy
json lub SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 1
Domyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Przykłady: system, user, assistant, tool, function
Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu.
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]WymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_call_idTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID
Domyślnie—
Polemessages[].nameTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa
Domyślnie—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_completion_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletemperatureTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletop_pTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestopTypstring|string[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletoolsTypfunction_tool[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].typeTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
function
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].function.nameTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji
Domyślnie—
Poletools[].function.descriptionTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletool_choiceTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleresponse_formatTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polereasoning_effortTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolereasoningTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleservice_tierTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoleinstructionsTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Pole zgodności
Domyślnie—
PolefunctionsTypfunction[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polefunction_callTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolemodalitiesTypstring[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
text
Domyślnie—
PoleproviderTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra
Domyślnie—
Polecache_control.ttlTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów
Domyślnie—
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF8

messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontrakttablica wiadomości o strukturze role/content
Parametrfile_materialKontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaTabela stawekOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.00036 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00036 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

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

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

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

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

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

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

Start

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B to gęsty tekstowy model rozumowania, dostrojony na bazie Qwen2.5-32B przy użyciu przykładów DeepSeek-R1. Służy do wieloetapowych zadań matematycznych, programistycznych i logicznych, z właściwymi dla producenta zasadami tworzenia promptów i konfiguracją wydania obejmującą 131 072 pozycje.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
json · sse

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Wejście
text
Wyjście
json, sse
Format wyjściowy
JSON lub SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
user, assistant
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstringWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF-8

ciąg messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości.

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaTabela stawekOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.00036 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00036 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik
{
  "model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

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

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

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

FAQ · deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

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

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

Jakich pól używa żądanie?

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

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

Jakie limity obowiązują?

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

Więcej szczegółów

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja
Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.
Kod promocyjny do 50%
Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.
Koszty w historii
Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

Wybierz subskrypcję · Sprawdź ceny modeli

Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna
Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.
Licencja resellerska
Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.
Dokumenty na stronie
Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

Poproś o licencję resellerską · Oferta i umowa licencyjna