DeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek so zmesou expertov na všeobecné jazykové úlohy, programovanie a uvažovanie. Prijíma písomné pokyny a textový kontext a vracia odpoveď, návrh, vysvetlenie alebo kód. Karta modelu uvádza celkovo 671 miliárd parametrov hlavného modelu, z ktorých je pri každom tokene aktívnych 37 miliárd. Pomenovaný pôvodný V3 zostáva odlišný od V3-0324, V3.1 a V3.2, ktorých aktualizácie pridávajú vlastné funkcie a profily zadávania.
Jeho architektúra spája Multi-head Latent Attention s DeepSeekMoE. Latentná pozornosť komprimuje informácie používané mechanizmom pozornosti, zatiaľ čo riedky výber expertov aktivuje pri každom tokene iba časť modelu. V3 tiež zavádza vyvažovanie záťaže bez pomocnej stratovej funkcie a tréningový cieľ predikcie viacerých tokenov. Zverejnený balík modelu obsahuje okrem hlavného modelu so 671 miliardami parametrov aj samostatný modul predikcie viacerých tokenov so 14 miliardami parametrov, čo vysvetľuje, prečo sa celkové počty balíka môžu líšiť od počtu v architektúre hlavného modelu.
DeepSeek predtrénuje V3 na 14.8 bilióna tokenov a potom používa riadené dolaďovanie a učenie posilňovaním. Proces dotrénovania vnáša vzorce overovania a reflexie z rodiny R1 do štandardnej odpovede jazykového modelu pri kontrole štýlu a dĺžky výstupu. Ide o prínos tréningu, odlišný od výberu samotného R1 alebo neskoršej hybridnej šablóny premýšľania V3.1. Pripravte požadovaný formát konečnej odpovede namiesto predpokladania spôsobu prezentácie uvažovania z inej edície.
Tabuľka modelov výrobcu uvádza kontext 128K pre V3 Base aj dotrénovanú edíciu V3. Tento kontext môže spojiť otázku s rozsiahlymi dokumentmi alebo kódom, pričom miesto potrebuje aj história konverzácie a odpoveď. Označte zdroje a určte relevantnú otázku. Kontextové okno je kapacitná hranica, nie pokyn na dodanie nesúvisiacich materiálov alebo žiadosť o zbytočne dlhú odpoveď.
Pri praktickej úlohe s kódom dodajte relevantnú funkciu, očakávané správanie, dôležité obmedzenia a vstup demonštrujúci problém. Požiadajte o navrhovanú opravu a vysvetlenie viazané na dodaný kód. Pri analýze dokumentov poskytnite pomenované sekcie a jasné kritériá porovnania. Ilustračné zadanie: „Extrahujte požiadavky, určte, ktoré tento návrh rieši, a ku každému zisteniu citujte zodpovedajúcu pasáž. Na záver uveďte stručný zoznam chýbajúcich podrobností.“
Pri písaní a úpravách pomáha výslovné určenie publika, tónu a súboru faktov, ktoré treba zachovať. Požiadajte o zhrnutie, prepis, preklad alebo vysvetlenie a uveďte povinné názvy a terminológiu. Požadovaný zoznam polí alebo odpoveď v tvare JSON zostáva generovaným obsahom, ktorý treba posúdiť; samotný názov modelu nepotvrdzuje mechanizmus štruktúrovaného výstupu alebo vykonávania nástrojov okolitej aplikácie. Ak aplikácia dodáva nástroje, odlišujte každé vrátené pozorovanie od akcie navrhnutej modelom.
Výrobca zverejňuje modelové materiály FP8 a vo svojom referenčnom riešení opisuje ďalšie možnosti presnosti alebo vykonávania. Tieto implementačné voľby sú oddelené od úlohy na úrovni zdrojov a nemajú sa odvodzovať zo zobrazeného názvu modelu. Výstupom modelu môže byť kód, ale jeho vygenerovanie ho nespúšťa; vysvetlenie zdroja nedokazuje vykonanie externého vyhľadávania. Ak odpoveď potrebuje takéto dôkazy, použite skutočné zdrojové pasáže a pozorované výsledky aplikácie.
Pre užitočný výsledok definujte konečný výstup a podmienky jeho dokončenia. Zistenia podložené zdrojmi, predpoklady a navrhované zmeny oddeľte a potom generovanú odpoveď posúďte podľa dodaných materiálov. Dlhšia konverzácia môže spresniť jednu časť návrhu pri zachovaní schválených faktov a obmedzení. Výstupom je posúditeľný text alebo kód pre uvedenú úlohu so zachovanou identitou pôvodného V3 bez tichého preberania ovládania neskoršej edície.
", "aboutText": "DeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek so zmesou expertov na všeobecné jazykové úlohy, programovanie a uvažovanie. Prijíma písomné pokyny a textový kontext a vracia odpoveď, návrh, vysvetlenie alebo kód. Karta modelu uvádza celkovo 671 miliárd parametrov hlavného modelu, z ktorých je pri každom tokene aktívnych 37 miliárd. Pomenovaný pôvodný V3 zostáva odlišný od V3-0324, V3.1 a V3.2, ktorých aktualizácie pridávajú vlastné funkcie a profily zadávania.\n\nJeho architektúra spája Multi-head Latent Attention s DeepSeekMoE. Latentná pozornosť komprimuje informácie používané mechanizmom pozornosti, zatiaľ čo riedky výber expertov aktivuje pri každom tokene iba časť modelu. V3 tiež zavádza vyvažovanie záťaže bez pomocnej stratovej funkcie a tréningový cieľ predikcie viacerých tokenov. Zverejnený balík modelu obsahuje okrem hlavného modelu so 671 miliardami parametrov aj samostatný modul predikcie viacerých tokenov so 14 miliardami parametrov, čo vysvetľuje, prečo sa celkové počty balíka môžu líšiť od počtu v architektúre hlavného modelu.\n\nDeepSeek predtrénuje V3 na 14.8 bilióna tokenov a potom používa riadené dolaďovanie a učenie posilňovaním. Proces dotrénovania vnáša vzorce overovania a reflexie z rodiny R1 do štandardnej odpovede jazykového modelu pri kontrole štýlu a dĺžky výstupu. Ide o prínos tréningu, odlišný od výberu samotného R1 alebo neskoršej hybridnej šablóny premýšľania V3.1. Pripravte požadovaný formát konečnej odpovede namiesto predpokladania spôsobu prezentácie uvažovania z inej edície.\n\nTabuľka modelov výrobcu uvádza kontext 128K pre V3 Base aj dotrénovanú edíciu V3. Tento kontext môže spojiť otázku s rozsiahlymi dokumentmi alebo kódom, pričom miesto potrebuje aj história konverzácie a odpoveď. Označte zdroje a určte relevantnú otázku. Kontextové okno je kapacitná hranica, nie pokyn na dodanie nesúvisiacich materiálov alebo žiadosť o zbytočne dlhú odpoveď.\n\nPri praktickej úlohe s kódom dodajte relevantnú funkciu, očakávané správanie, dôležité obmedzenia a vstup demonštrujúci problém. Požiadajte o navrhovanú opravu a vysvetlenie viazané na dodaný kód. Pri analýze dokumentov poskytnite pomenované sekcie a jasné kritériá porovnania. Ilustračné zadanie: „Extrahujte požiadavky, určte, ktoré tento návrh rieši, a ku každému zisteniu citujte zodpovedajúcu pasáž. Na záver uveďte stručný zoznam chýbajúcich podrobností.“\n\nPri písaní a úpravách pomáha výslovné určenie publika, tónu a súboru faktov, ktoré treba zachovať. Požiadajte o zhrnutie, prepis, preklad alebo vysvetlenie a uveďte povinné názvy a terminológiu. Požadovaný zoznam polí alebo odpoveď v tvare JSON zostáva generovaným obsahom, ktorý treba posúdiť; samotný názov modelu nepotvrdzuje mechanizmus štruktúrovaného výstupu alebo vykonávania nástrojov okolitej aplikácie. Ak aplikácia dodáva nástroje, odlišujte každé vrátené pozorovanie od akcie navrhnutej modelom.\n\nVýrobca zverejňuje modelové materiály FP8 a vo svojom referenčnom riešení opisuje ďalšie možnosti presnosti alebo vykonávania. Tieto implementačné voľby sú oddelené od úlohy na úrovni zdrojov a nemajú sa odvodzovať zo zobrazeného názvu modelu. Výstupom modelu môže byť kód, ale jeho vygenerovanie ho nespúšťa; vysvetlenie zdroja nedokazuje vykonanie externého vyhľadávania. Ak odpoveď potrebuje takéto dôkazy, použite skutočné zdrojové pasáže a pozorované výsledky aplikácie.\n\nPre užitočný výsledok definujte konečný výstup a podmienky jeho dokončenia. Zistenia podložené zdrojmi, predpoklady a navrhované zmeny oddeľte a potom generovanú odpoveď posúďte podľa dodaných materiálov. Dlhšia konverzácia môže spresniť jednu časť návrhu pri zachovaní schválených faktov a obmedzení. Výstupom je posúditeľný text alebo kód pre uvedenú úlohu so zachovanou identitou pôvodného V3 bez tichého preberania ovládania neskoršej edície.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "4b45d2aebc1d09eaf738b709743f3fcc40b940f86f3ab7abe4c732b9f8899db7", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "sk", "methods": [ { "html": "deepseek-chatDeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek na programovanie, písanie, otázky a analýzu na základe zdrojov. Jeho architektúra zmesi expertov má celkovo 671B a aktívnych 37B parametrov, kontext 128K a dotrénovanie zahŕňajúce vzorce uvažovania z R1.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
DeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek so zmesou expertov na všeobecné jazykové úlohy, programovanie a uvažovanie. Prijíma písomné pokyny a textový kontext a vracia odpoveď, návrh, vysvetlenie alebo kód. Karta modelu uvádza celkovo 671 miliárd parametrov hlavného modelu, z ktorých je pri každom tokene aktívnych 37 miliárd. Pomenovaný pôvodný V3 zostáva odlišný od V3-0324, V3.1 a V3.2, ktorých aktualizácie pridávajú vlastné funkcie a profily zadávania.
Jeho architektúra spája Multi-head Latent Attention s DeepSeekMoE. Latentná pozornosť komprimuje informácie používané mechanizmom pozornosti, zatiaľ čo riedky výber expertov aktivuje pri každom tokene iba časť modelu. V3 tiež zavádza vyvažovanie záťaže bez pomocnej stratovej funkcie a tréningový cieľ predikcie viacerých tokenov. Zverejnený balík modelu obsahuje okrem hlavného modelu so 671 miliardami parametrov aj samostatný modul predikcie viacerých tokenov so 14 miliardami parametrov, čo vysvetľuje, prečo sa celkové počty balíka môžu líšiť od počtu v architektúre hlavného modelu.
DeepSeek predtrénuje V3 na 14.8 bilióna tokenov a potom používa riadené dolaďovanie a učenie posilňovaním. Proces dotrénovania vnáša vzorce overovania a reflexie z rodiny R1 do štandardnej odpovede jazykového modelu pri kontrole štýlu a dĺžky výstupu. Ide o prínos tréningu, odlišný od výberu samotného R1 alebo neskoršej hybridnej šablóny premýšľania V3.1. Pripravte požadovaný formát konečnej odpovede namiesto predpokladania spôsobu prezentácie uvažovania z inej edície.
Tabuľka modelov výrobcu uvádza kontext 128K pre V3 Base aj dotrénovanú edíciu V3. Tento kontext môže spojiť otázku s rozsiahlymi dokumentmi alebo kódom, pričom miesto potrebuje aj história konverzácie a odpoveď. Označte zdroje a určte relevantnú otázku. Kontextové okno je kapacitná hranica, nie pokyn na dodanie nesúvisiacich materiálov alebo žiadosť o zbytočne dlhú odpoveď.
Pri praktickej úlohe s kódom dodajte relevantnú funkciu, očakávané správanie, dôležité obmedzenia a vstup demonštrujúci problém. Požiadajte o navrhovanú opravu a vysvetlenie viazané na dodaný kód. Pri analýze dokumentov poskytnite pomenované sekcie a jasné kritériá porovnania. Ilustračné zadanie: „Extrahujte požiadavky, určte, ktoré tento návrh rieši, a ku každému zisteniu citujte zodpovedajúcu pasáž. Na záver uveďte stručný zoznam chýbajúcich podrobností.“
Pri písaní a úpravách pomáha výslovné určenie publika, tónu a súboru faktov, ktoré treba zachovať. Požiadajte o zhrnutie, prepis, preklad alebo vysvetlenie a uveďte povinné názvy a terminológiu. Požadovaný zoznam polí alebo odpoveď v tvare JSON zostáva generovaným obsahom, ktorý treba posúdiť; samotný názov modelu nepotvrdzuje mechanizmus štruktúrovaného výstupu alebo vykonávania nástrojov okolitej aplikácie. Ak aplikácia dodáva nástroje, odlišujte každé vrátené pozorovanie od akcie navrhnutej modelom.
Výrobca zverejňuje modelové materiály FP8 a vo svojom referenčnom riešení opisuje ďalšie možnosti presnosti alebo vykonávania. Tieto implementačné voľby sú oddelené od úlohy na úrovni zdrojov a nemajú sa odvodzovať zo zobrazeného názvu modelu. Výstupom modelu môže byť kód, ale jeho vygenerovanie ho nespúšťa; vysvetlenie zdroja nedokazuje vykonanie externého vyhľadávania. Ak odpoveď potrebuje takéto dôkazy, použite skutočné zdrojové pasáže a pozorované výsledky aplikácie.
Pre užitočný výsledok definujte konečný výstup a podmienky jeho dokončenia. Zistenia podložené zdrojmi, predpoklady a navrhované zmeny oddeľte a potom generovanú odpoveď posúďte podľa dodaných materiálov. Dlhšia konverzácia môže spresniť jednu časť návrhu pri zachovaní schválených faktov a obmedzení. Výstupom je posúditeľný text alebo kód pre uvedenú úlohu so zachovanou identitou pôvodného V3 bez tichého preberania ovládania neskoršej edície.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity deepseek-chat | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Textová konverzácia | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametercontrol_scope | ŠpecifikáciaTextová konverzácia; stream je logická hodnota a predvolene má hodnotu false. |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Aliasy metódy: /chat/completions
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00064 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00178 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"deepseek-chat","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="deepseek-chat", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra deepseek-chat, deepseek/deepseek-chat
/chat/completions
deepseek-chatDeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek na programovanie, písanie, otázky a analýzu na základe zdrojov. Jeho architektúra zmesi expertov má celkovo 671B a aktívnych 37B parametrov, kontext 128K a dotrénovanie zahŕňajúce vzorce uvažovania z R1.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
DeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek so zmesou expertov na všeobecné jazykové úlohy, programovanie a uvažovanie. Prijíma písomné pokyny a textový kontext a vracia odpoveď, návrh, vysvetlenie alebo kód. Karta modelu uvádza celkovo 671 miliárd parametrov hlavného modelu, z ktorých je pri každom tokene aktívnych 37 miliárd. Pomenovaný pôvodný V3 zostáva odlišný od V3-0324, V3.1 a V3.2, ktorých aktualizácie pridávajú vlastné funkcie a profily zadávania.
Jeho architektúra spája Multi-head Latent Attention s DeepSeekMoE. Latentná pozornosť komprimuje informácie používané mechanizmom pozornosti, zatiaľ čo riedky výber expertov aktivuje pri každom tokene iba časť modelu. V3 tiež zavádza vyvažovanie záťaže bez pomocnej stratovej funkcie a tréningový cieľ predikcie viacerých tokenov. Zverejnený balík modelu obsahuje okrem hlavného modelu so 671 miliardami parametrov aj samostatný modul predikcie viacerých tokenov so 14 miliardami parametrov, čo vysvetľuje, prečo sa celkové počty balíka môžu líšiť od počtu v architektúre hlavného modelu.
DeepSeek predtrénuje V3 na 14.8 bilióna tokenov a potom používa riadené dolaďovanie a učenie posilňovaním. Proces dotrénovania vnáša vzorce overovania a reflexie z rodiny R1 do štandardnej odpovede jazykového modelu pri kontrole štýlu a dĺžky výstupu. Ide o prínos tréningu, odlišný od výberu samotného R1 alebo neskoršej hybridnej šablóny premýšľania V3.1. Pripravte požadovaný formát konečnej odpovede namiesto predpokladania spôsobu prezentácie uvažovania z inej edície.
Tabuľka modelov výrobcu uvádza kontext 128K pre V3 Base aj dotrénovanú edíciu V3. Tento kontext môže spojiť otázku s rozsiahlymi dokumentmi alebo kódom, pričom miesto potrebuje aj história konverzácie a odpoveď. Označte zdroje a určte relevantnú otázku. Kontextové okno je kapacitná hranica, nie pokyn na dodanie nesúvisiacich materiálov alebo žiadosť o zbytočne dlhú odpoveď.
Pri praktickej úlohe s kódom dodajte relevantnú funkciu, očakávané správanie, dôležité obmedzenia a vstup demonštrujúci problém. Požiadajte o navrhovanú opravu a vysvetlenie viazané na dodaný kód. Pri analýze dokumentov poskytnite pomenované sekcie a jasné kritériá porovnania. Ilustračné zadanie: „Extrahujte požiadavky, určte, ktoré tento návrh rieši, a ku každému zisteniu citujte zodpovedajúcu pasáž. Na záver uveďte stručný zoznam chýbajúcich podrobností.“
Pri písaní a úpravách pomáha výslovné určenie publika, tónu a súboru faktov, ktoré treba zachovať. Požiadajte o zhrnutie, prepis, preklad alebo vysvetlenie a uveďte povinné názvy a terminológiu. Požadovaný zoznam polí alebo odpoveď v tvare JSON zostáva generovaným obsahom, ktorý treba posúdiť; samotný názov modelu nepotvrdzuje mechanizmus štruktúrovaného výstupu alebo vykonávania nástrojov okolitej aplikácie. Ak aplikácia dodáva nástroje, odlišujte každé vrátené pozorovanie od akcie navrhnutej modelom.
Výrobca zverejňuje modelové materiály FP8 a vo svojom referenčnom riešení opisuje ďalšie možnosti presnosti alebo vykonávania. Tieto implementačné voľby sú oddelené od úlohy na úrovni zdrojov a nemajú sa odvodzovať zo zobrazeného názvu modelu. Výstupom modelu môže byť kód, ale jeho vygenerovanie ho nespúšťa; vysvetlenie zdroja nedokazuje vykonanie externého vyhľadávania. Ak odpoveď potrebuje takéto dôkazy, použite skutočné zdrojové pasáže a pozorované výsledky aplikácie.
Pre užitočný výsledok definujte konečný výstup a podmienky jeho dokončenia. Zistenia podložené zdrojmi, predpoklady a navrhované zmeny oddeľte a potom generovanú odpoveď posúďte podľa dodaných materiálov. Dlhšia konverzácia môže spresniť jednu časť návrhu pri zachovaní schválených faktov a obmedzení. Výstupom je posúditeľný text alebo kód pre uvedenú úlohu so zachovanou identitou pôvodného V3 bez tichého preberania ovládania neskoršej edície.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity deepseek-chat | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00064 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00178 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "deepseek-chat",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek-chat', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek-chat', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra deepseek-chat, deepseek/deepseek-chat
/chat/completions
deepseek/deepseek-chatDeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek na programovanie, písanie, otázky a analýzu na základe zdrojov. Jeho architektúra zmesi expertov má celkovo 671B a aktívnych 37B parametrov, kontext 128K a dotrénovanie zahŕňajúce vzorce uvažovania z R1.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
DeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek so zmesou expertov na všeobecné jazykové úlohy, programovanie a uvažovanie. Prijíma písomné pokyny a textový kontext a vracia odpoveď, návrh, vysvetlenie alebo kód. Karta modelu uvádza celkovo 671 miliárd parametrov hlavného modelu, z ktorých je pri každom tokene aktívnych 37 miliárd. Pomenovaný pôvodný V3 zostáva odlišný od V3-0324, V3.1 a V3.2, ktorých aktualizácie pridávajú vlastné funkcie a profily zadávania.
Jeho architektúra spája Multi-head Latent Attention s DeepSeekMoE. Latentná pozornosť komprimuje informácie používané mechanizmom pozornosti, zatiaľ čo riedky výber expertov aktivuje pri každom tokene iba časť modelu. V3 tiež zavádza vyvažovanie záťaže bez pomocnej stratovej funkcie a tréningový cieľ predikcie viacerých tokenov. Zverejnený balík modelu obsahuje okrem hlavného modelu so 671 miliardami parametrov aj samostatný modul predikcie viacerých tokenov so 14 miliardami parametrov, čo vysvetľuje, prečo sa celkové počty balíka môžu líšiť od počtu v architektúre hlavného modelu.
DeepSeek predtrénuje V3 na 14.8 bilióna tokenov a potom používa riadené dolaďovanie a učenie posilňovaním. Proces dotrénovania vnáša vzorce overovania a reflexie z rodiny R1 do štandardnej odpovede jazykového modelu pri kontrole štýlu a dĺžky výstupu. Ide o prínos tréningu, odlišný od výberu samotného R1 alebo neskoršej hybridnej šablóny premýšľania V3.1. Pripravte požadovaný formát konečnej odpovede namiesto predpokladania spôsobu prezentácie uvažovania z inej edície.
Tabuľka modelov výrobcu uvádza kontext 128K pre V3 Base aj dotrénovanú edíciu V3. Tento kontext môže spojiť otázku s rozsiahlymi dokumentmi alebo kódom, pričom miesto potrebuje aj história konverzácie a odpoveď. Označte zdroje a určte relevantnú otázku. Kontextové okno je kapacitná hranica, nie pokyn na dodanie nesúvisiacich materiálov alebo žiadosť o zbytočne dlhú odpoveď.
Pri praktickej úlohe s kódom dodajte relevantnú funkciu, očakávané správanie, dôležité obmedzenia a vstup demonštrujúci problém. Požiadajte o navrhovanú opravu a vysvetlenie viazané na dodaný kód. Pri analýze dokumentov poskytnite pomenované sekcie a jasné kritériá porovnania. Ilustračné zadanie: „Extrahujte požiadavky, určte, ktoré tento návrh rieši, a ku každému zisteniu citujte zodpovedajúcu pasáž. Na záver uveďte stručný zoznam chýbajúcich podrobností.“
Pri písaní a úpravách pomáha výslovné určenie publika, tónu a súboru faktov, ktoré treba zachovať. Požiadajte o zhrnutie, prepis, preklad alebo vysvetlenie a uveďte povinné názvy a terminológiu. Požadovaný zoznam polí alebo odpoveď v tvare JSON zostáva generovaným obsahom, ktorý treba posúdiť; samotný názov modelu nepotvrdzuje mechanizmus štruktúrovaného výstupu alebo vykonávania nástrojov okolitej aplikácie. Ak aplikácia dodáva nástroje, odlišujte každé vrátené pozorovanie od akcie navrhnutej modelom.
Výrobca zverejňuje modelové materiály FP8 a vo svojom referenčnom riešení opisuje ďalšie možnosti presnosti alebo vykonávania. Tieto implementačné voľby sú oddelené od úlohy na úrovni zdrojov a nemajú sa odvodzovať zo zobrazeného názvu modelu. Výstupom modelu môže byť kód, ale jeho vygenerovanie ho nespúšťa; vysvetlenie zdroja nedokazuje vykonanie externého vyhľadávania. Ak odpoveď potrebuje takéto dôkazy, použite skutočné zdrojové pasáže a pozorované výsledky aplikácie.
Pre užitočný výsledok definujte konečný výstup a podmienky jeho dokončenia. Zistenia podložené zdrojmi, predpoklady a navrhované zmeny oddeľte a potom generovanú odpoveď posúďte podľa dodaných materiálov. Dlhšia konverzácia môže spresniť jednu časť návrhu pri zachovaní schválených faktov a obmedzení. Výstupom je posúditeľný text alebo kód pre uvedenú úlohu so zachovanou identitou pôvodného V3 bez tichého preberania ovládania neskoršej edície.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity deepseek/deepseek-chat | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Textová konverzácia | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametercontrol_scope | ŠpecifikáciaTextová konverzácia; stream je logická hodnota a predvolene má hodnotu false. |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Aliasy metódy: /chat/completions
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00064 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00178 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"deepseek/deepseek-chat","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="deepseek/deepseek-chat", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra deepseek-chat, deepseek/deepseek-chat
/chat/completions
deepseek/deepseek-chatDeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek na programovanie, písanie, otázky a analýzu na základe zdrojov. Jeho architektúra zmesi expertov má celkovo 671B a aktívnych 37B parametrov, kontext 128K a dotrénovanie zahŕňajúce vzorce uvažovania z R1.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
DeepSeek V3 je pôvodný textový model DeepSeek so zmesou expertov na všeobecné jazykové úlohy, programovanie a uvažovanie. Prijíma písomné pokyny a textový kontext a vracia odpoveď, návrh, vysvetlenie alebo kód. Karta modelu uvádza celkovo 671 miliárd parametrov hlavného modelu, z ktorých je pri každom tokene aktívnych 37 miliárd. Pomenovaný pôvodný V3 zostáva odlišný od V3-0324, V3.1 a V3.2, ktorých aktualizácie pridávajú vlastné funkcie a profily zadávania.
Jeho architektúra spája Multi-head Latent Attention s DeepSeekMoE. Latentná pozornosť komprimuje informácie používané mechanizmom pozornosti, zatiaľ čo riedky výber expertov aktivuje pri každom tokene iba časť modelu. V3 tiež zavádza vyvažovanie záťaže bez pomocnej stratovej funkcie a tréningový cieľ predikcie viacerých tokenov. Zverejnený balík modelu obsahuje okrem hlavného modelu so 671 miliardami parametrov aj samostatný modul predikcie viacerých tokenov so 14 miliardami parametrov, čo vysvetľuje, prečo sa celkové počty balíka môžu líšiť od počtu v architektúre hlavného modelu.
DeepSeek predtrénuje V3 na 14.8 bilióna tokenov a potom používa riadené dolaďovanie a učenie posilňovaním. Proces dotrénovania vnáša vzorce overovania a reflexie z rodiny R1 do štandardnej odpovede jazykového modelu pri kontrole štýlu a dĺžky výstupu. Ide o prínos tréningu, odlišný od výberu samotného R1 alebo neskoršej hybridnej šablóny premýšľania V3.1. Pripravte požadovaný formát konečnej odpovede namiesto predpokladania spôsobu prezentácie uvažovania z inej edície.
Tabuľka modelov výrobcu uvádza kontext 128K pre V3 Base aj dotrénovanú edíciu V3. Tento kontext môže spojiť otázku s rozsiahlymi dokumentmi alebo kódom, pričom miesto potrebuje aj história konverzácie a odpoveď. Označte zdroje a určte relevantnú otázku. Kontextové okno je kapacitná hranica, nie pokyn na dodanie nesúvisiacich materiálov alebo žiadosť o zbytočne dlhú odpoveď.
Pri praktickej úlohe s kódom dodajte relevantnú funkciu, očakávané správanie, dôležité obmedzenia a vstup demonštrujúci problém. Požiadajte o navrhovanú opravu a vysvetlenie viazané na dodaný kód. Pri analýze dokumentov poskytnite pomenované sekcie a jasné kritériá porovnania. Ilustračné zadanie: „Extrahujte požiadavky, určte, ktoré tento návrh rieši, a ku každému zisteniu citujte zodpovedajúcu pasáž. Na záver uveďte stručný zoznam chýbajúcich podrobností.“
Pri písaní a úpravách pomáha výslovné určenie publika, tónu a súboru faktov, ktoré treba zachovať. Požiadajte o zhrnutie, prepis, preklad alebo vysvetlenie a uveďte povinné názvy a terminológiu. Požadovaný zoznam polí alebo odpoveď v tvare JSON zostáva generovaným obsahom, ktorý treba posúdiť; samotný názov modelu nepotvrdzuje mechanizmus štruktúrovaného výstupu alebo vykonávania nástrojov okolitej aplikácie. Ak aplikácia dodáva nástroje, odlišujte každé vrátené pozorovanie od akcie navrhnutej modelom.
Výrobca zverejňuje modelové materiály FP8 a vo svojom referenčnom riešení opisuje ďalšie možnosti presnosti alebo vykonávania. Tieto implementačné voľby sú oddelené od úlohy na úrovni zdrojov a nemajú sa odvodzovať zo zobrazeného názvu modelu. Výstupom modelu môže byť kód, ale jeho vygenerovanie ho nespúšťa; vysvetlenie zdroja nedokazuje vykonanie externého vyhľadávania. Ak odpoveď potrebuje takéto dôkazy, použite skutočné zdrojové pasáže a pozorované výsledky aplikácie.
Pre užitočný výsledok definujte konečný výstup a podmienky jeho dokončenia. Zistenia podložené zdrojmi, predpoklady a navrhované zmeny oddeľte a potom generovanú odpoveď posúďte podľa dodaných materiálov. Dlhšia konverzácia môže spresniť jednu časť návrhu pri zachovaní schválených faktov a obmedzení. Výstupom je posúditeľný text alebo kód pre uvedenú úlohu so zachovanou identitou pôvodného V3 bez tichého preberania ovládania neskoršej edície.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity deepseek/deepseek-chat | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
| Konfigurácia | Sadzobník | Poplatok |
|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00064 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00178 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "deepseek/deepseek-chat",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek/deepseek-chat', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'deepseek/deepseek-chat', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra deepseek-chat, deepseek/deepseek-chat
/chat/completions