DeepSeek V4 Flash 0423 je poimenovana izdaja Flash, ohranjena za besedilne naloge programiranja, sklepanja in agentskega dela. Njena proizvajalčeva referenca družine je DeepSeek-V4-Flash, manjši model z mešanico strokovnjakov v seriji V4. Sprejema pisna navodila in kontekst ter ustvarja besedilo, ki lahko vsebuje razlago, kodo ali predlagano operacijo z orodjem. Oznaka 0423 ostaja ločena od spremenljive kartice Latest in drugih poimenovanih izdaj Flash.
Objavljena tabela družine V4 Flash navaja skupno 284 milijard parametrov, 13 milijard aktivnih parametrov in kontekst enega milijona žetonov. Njena pozornost združuje Compressed Sparse Attention in Heavily Compressed Attention za učinkovito obravnavo daljših izvornih zaporedij. Hiperpovezave, omejene z mnogoterostjo, podpirajo širjenje med plastmi, proizvajalec pa opisuje dvostopenjski proces nadaljnjega učenja, ki razvije področne strokovnjake, preden združi njihove spretnosti. Te lastnosti družine podpirajo pisne naloge, ki povežejo obsežen izvorni kontekst z osredotočenim vprašanjem.
Profil navodil družine V4 ima načine Non-think, Think High in Think Max. Non-think je namenjen neposrednim rutinskim odgovorom, High logični analizi in načrtovanju, Max pa obsežnejšemu sklepanju. Način vpliva na pripravo sklepanja in njegovo ločevanje od končnega odgovora. DeepSeek za lokalno uporabo Think Max priporoča vsaj 384K konteksta, v svoji lokalni referenci pa vrednost 1.0 za parameter temperature in vrednost 1.0 za parameter top-p. To so proizvajalčeva priporočila za konfiguracijo, ločena od univerzalne zgornje meje izhoda ali nastavitve, ki jo izpostavlja vsaka aplikacija.
Pri programski nalogi priložite ustrezno izvorno besedilo, opaženo vedenje in želeni rezultat. Ponazoritveno navodilo je: »Izvedi opisano spremembo, ohrani imena javnih funkcij in pojasni pogoje, ki jih rešitev obravnava.« Pri analizi označite dokumente in določite merila primerjave. Velik kontekst je uporaben samo, če ostajata vprašanje in zahtevani končni izdelek jasna, zato določite pomembne razdelke, namesto da se zanašate na to, da bo model sam razbral namen dolge zbirke.
Proizvajalec zagotavlja namensko kodiranje sporočil V4 in izhodno obliko za pogovore, sklepanje ter uporabo orodij. Njegova izdaja ne vsebuje pogovorne predloge v obliki Jinja. Pravilno predstavljen pogovor ohrani razliko med uporabnikovo nalogo, predlogom modela in vrnjenim rezultatom orodja. Izbrano funkcijo izvede okoliška aplikacija, ki nato zagotovi opažanje, uporabljeno v naslednjem koraku sklepanja.
Večstopenjsko nalogo pripravite s končnim izdelkom in pravilom dokončanja: konkretno spremembo, primerjavo, podprto z viri, ali opredeljenim naborom izluščenih polj. Navedite dovoljena dejanja in v besedilu ohranite pomembna imena, predpostavke in pogoje. Zahtevajte, naj končni odgovor navede, kaj sledi iz predloženega gradiva in kje informacije še manjkajo. Pri dolgem dokumentu ali odlomku repozitorija ohranite oznake virov, da se lahko rezultat sklicuje na ustrezni odlomek ali fragment.
Poimenovano izdajo 0423 uporabite za besedilno programiranje, sklepanje in agentske naloge; za delo, ki vključuje razumevanje slik, izberite ločeno izdajo Vision Exp. Rezultat je mogoče ponovno uporabiti kot besedilo, kodo ali analitični zapis, ko je primerjan s predloženimi zahtevami in izvornimi dokazi; ustvarjeni predlogi ostajajo ločeni od dejanj ali izidov preverjanja, ki jih je aplikacija dejansko opravila.
", "aboutText": "DeepSeek V4 Flash 0423 je poimenovana izdaja Flash, ohranjena za besedilne naloge programiranja, sklepanja in agentskega dela. Njena proizvajalčeva referenca družine je DeepSeek-V4-Flash, manjši model z mešanico strokovnjakov v seriji V4. Sprejema pisna navodila in kontekst ter ustvarja besedilo, ki lahko vsebuje razlago, kodo ali predlagano operacijo z orodjem. Oznaka 0423 ostaja ločena od spremenljive kartice Latest in drugih poimenovanih izdaj Flash.\n\nObjavljena tabela družine V4 Flash navaja skupno 284 milijard parametrov, 13 milijard aktivnih parametrov in kontekst enega milijona žetonov. Njena pozornost združuje Compressed Sparse Attention in Heavily Compressed Attention za učinkovito obravnavo daljših izvornih zaporedij. Hiperpovezave, omejene z mnogoterostjo, podpirajo širjenje med plastmi, proizvajalec pa opisuje dvostopenjski proces nadaljnjega učenja, ki razvije področne strokovnjake, preden združi njihove spretnosti. Te lastnosti družine podpirajo pisne naloge, ki povežejo obsežen izvorni kontekst z osredotočenim vprašanjem.\n\nProfil navodil družine V4 ima načine Non-think, Think High in Think Max. Non-think je namenjen neposrednim rutinskim odgovorom, High logični analizi in načrtovanju, Max pa obsežnejšemu sklepanju. Način vpliva na pripravo sklepanja in njegovo ločevanje od končnega odgovora. DeepSeek za lokalno uporabo Think Max priporoča vsaj 384K konteksta, v svoji lokalni referenci pa vrednost 1.0 za parameter temperature in vrednost 1.0 za parameter top-p. To so proizvajalčeva priporočila za konfiguracijo, ločena od univerzalne zgornje meje izhoda ali nastavitve, ki jo izpostavlja vsaka aplikacija.\n\nPri programski nalogi priložite ustrezno izvorno besedilo, opaženo vedenje in želeni rezultat. Ponazoritveno navodilo je: »Izvedi opisano spremembo, ohrani imena javnih funkcij in pojasni pogoje, ki jih rešitev obravnava.« Pri analizi označite dokumente in določite merila primerjave. Velik kontekst je uporaben samo, če ostajata vprašanje in zahtevani končni izdelek jasna, zato določite pomembne razdelke, namesto da se zanašate na to, da bo model sam razbral namen dolge zbirke.\n\nProizvajalec zagotavlja namensko kodiranje sporočil V4 in izhodno obliko za pogovore, sklepanje ter uporabo orodij. Njegova izdaja ne vsebuje pogovorne predloge v obliki Jinja. Pravilno predstavljen pogovor ohrani razliko med uporabnikovo nalogo, predlogom modela in vrnjenim rezultatom orodja. Izbrano funkcijo izvede okoliška aplikacija, ki nato zagotovi opažanje, uporabljeno v naslednjem koraku sklepanja.\n\nVečstopenjsko nalogo pripravite s končnim izdelkom in pravilom dokončanja: konkretno spremembo, primerjavo, podprto z viri, ali opredeljenim naborom izluščenih polj. Navedite dovoljena dejanja in v besedilu ohranite pomembna imena, predpostavke in pogoje. Zahtevajte, naj končni odgovor navede, kaj sledi iz predloženega gradiva in kje informacije še manjkajo. Pri dolgem dokumentu ali odlomku repozitorija ohranite oznake virov, da se lahko rezultat sklicuje na ustrezni odlomek ali fragment.\n\nPoimenovano izdajo 0423 uporabite za besedilno programiranje, sklepanje in agentske naloge; za delo, ki vključuje razumevanje slik, izberite ločeno izdajo Vision Exp. Rezultat je mogoče ponovno uporabiti kot besedilo, kodo ali analitični zapis, ko je primerjan s predloženimi zahtevami in izvornimi dokazi; ustvarjeni predlogi ostajajo ločeni od dejanj ali izidov preverjanja, ki jih je aplikacija dejansko opravila.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Fix pagination at an exact boundary\n\nA Python pager uses pages = total // size + 1. For total=20 and size=10 it reports three pages, but the product requires two; for total=0 it requires zero. Replace only the calculation, assuming total >= 0 and size > 0. Include assertions for totals 0, 1, 20 and 21.A replacement calculation, a brief rationale and four assertions.Both an exact multiple and zero must avoid the extra page.deepseek/deepseek-v4-flashDeepSeek V4 Flash 0423 je poimenovana izdaja V4 Flash za besedilno delo, programiranje in sklepanje. Proizvajalčeva družina uporablja stisnjeno pozornost in tri načine obsega sklepanja za naloge z dolgim kontekstom ter agentske naloge, identiteta 0423 pa ostaja ločena od Latest.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
DeepSeek V4 Flash 0423 je poimenovana izdaja Flash, ohranjena za besedilne naloge programiranja, sklepanja in agentskega dela. Njena proizvajalčeva referenca družine je DeepSeek-V4-Flash, manjši model z mešanico strokovnjakov v seriji V4. Sprejema pisna navodila in kontekst ter ustvarja besedilo, ki lahko vsebuje razlago, kodo ali predlagano operacijo z orodjem. Oznaka 0423 ostaja ločena od spremenljive kartice Latest in drugih poimenovanih izdaj Flash.
Objavljena tabela družine V4 Flash navaja skupno 284 milijard parametrov, 13 milijard aktivnih parametrov in kontekst enega milijona žetonov. Njena pozornost združuje Compressed Sparse Attention in Heavily Compressed Attention za učinkovito obravnavo daljših izvornih zaporedij. Hiperpovezave, omejene z mnogoterostjo, podpirajo širjenje med plastmi, proizvajalec pa opisuje dvostopenjski proces nadaljnjega učenja, ki razvije področne strokovnjake, preden združi njihove spretnosti. Te lastnosti družine podpirajo pisne naloge, ki povežejo obsežen izvorni kontekst z osredotočenim vprašanjem.
Profil navodil družine V4 ima načine Non-think, Think High in Think Max. Non-think je namenjen neposrednim rutinskim odgovorom, High logični analizi in načrtovanju, Max pa obsežnejšemu sklepanju. Način vpliva na pripravo sklepanja in njegovo ločevanje od končnega odgovora. DeepSeek za lokalno uporabo Think Max priporoča vsaj 384K konteksta, v svoji lokalni referenci pa vrednost 1.0 za parameter temperature in vrednost 1.0 za parameter top-p. To so proizvajalčeva priporočila za konfiguracijo, ločena od univerzalne zgornje meje izhoda ali nastavitve, ki jo izpostavlja vsaka aplikacija.
Pri programski nalogi priložite ustrezno izvorno besedilo, opaženo vedenje in želeni rezultat. Ponazoritveno navodilo je: »Izvedi opisano spremembo, ohrani imena javnih funkcij in pojasni pogoje, ki jih rešitev obravnava.« Pri analizi označite dokumente in določite merila primerjave. Velik kontekst je uporaben samo, če ostajata vprašanje in zahtevani končni izdelek jasna, zato določite pomembne razdelke, namesto da se zanašate na to, da bo model sam razbral namen dolge zbirke.
Proizvajalec zagotavlja namensko kodiranje sporočil V4 in izhodno obliko za pogovore, sklepanje ter uporabo orodij. Njegova izdaja ne vsebuje pogovorne predloge v obliki Jinja. Pravilno predstavljen pogovor ohrani razliko med uporabnikovo nalogo, predlogom modela in vrnjenim rezultatom orodja. Izbrano funkcijo izvede okoliška aplikacija, ki nato zagotovi opažanje, uporabljeno v naslednjem koraku sklepanja.
Večstopenjsko nalogo pripravite s končnim izdelkom in pravilom dokončanja: konkretno spremembo, primerjavo, podprto z viri, ali opredeljenim naborom izluščenih polj. Navedite dovoljena dejanja in v besedilu ohranite pomembna imena, predpostavke in pogoje. Zahtevajte, naj končni odgovor navede, kaj sledi iz predloženega gradiva in kje informacije še manjkajo. Pri dolgem dokumentu ali odlomku repozitorija ohranite oznake virov, da se lahko rezultat sklicuje na ustrezni odlomek ali fragment.
Poimenovano izdajo 0423 uporabite za besedilno programiranje, sklepanje in agentske naloge; za delo, ki vključuje razumevanje slik, izberite ločeno izdajo Vision Exp. Rezultat je mogoče ponovno uporabiti kot besedilo, kodo ali analitični zapis, ko je primerjan s predloženimi zahtevami in izvornimi dokazi; ustvarjeni predlogi ostajajo ločeni od dejanj ali izidov preverjanja, ki jih je aplikacija dejansko opravila.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve deepseek/deepseek-v4-flash | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00044 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00132 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00006 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00044 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00132 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00006 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "deepseek/deepseek-v4-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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-v4-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\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"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\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)\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\nwith client.chat.completions.stream(model='deepseek/deepseek-v4-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
deepseek/deepseek-v4-flashDeepSeek V4 Flash 0423 je poimenovana izdaja V4 Flash za besedilno delo, programiranje in sklepanje. Proizvajalčeva družina uporablja stisnjeno pozornost in tri načine obsega sklepanja za naloge z dolgim kontekstom ter agentske naloge, identiteta 0423 pa ostaja ločena od Latest.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
DeepSeek V4 Flash 0423 je poimenovana izdaja Flash, ohranjena za besedilne naloge programiranja, sklepanja in agentskega dela. Njena proizvajalčeva referenca družine je DeepSeek-V4-Flash, manjši model z mešanico strokovnjakov v seriji V4. Sprejema pisna navodila in kontekst ter ustvarja besedilo, ki lahko vsebuje razlago, kodo ali predlagano operacijo z orodjem. Oznaka 0423 ostaja ločena od spremenljive kartice Latest in drugih poimenovanih izdaj Flash.
Objavljena tabela družine V4 Flash navaja skupno 284 milijard parametrov, 13 milijard aktivnih parametrov in kontekst enega milijona žetonov. Njena pozornost združuje Compressed Sparse Attention in Heavily Compressed Attention za učinkovito obravnavo daljših izvornih zaporedij. Hiperpovezave, omejene z mnogoterostjo, podpirajo širjenje med plastmi, proizvajalec pa opisuje dvostopenjski proces nadaljnjega učenja, ki razvije področne strokovnjake, preden združi njihove spretnosti. Te lastnosti družine podpirajo pisne naloge, ki povežejo obsežen izvorni kontekst z osredotočenim vprašanjem.
Profil navodil družine V4 ima načine Non-think, Think High in Think Max. Non-think je namenjen neposrednim rutinskim odgovorom, High logični analizi in načrtovanju, Max pa obsežnejšemu sklepanju. Način vpliva na pripravo sklepanja in njegovo ločevanje od končnega odgovora. DeepSeek za lokalno uporabo Think Max priporoča vsaj 384K konteksta, v svoji lokalni referenci pa vrednost 1.0 za parameter temperature in vrednost 1.0 za parameter top-p. To so proizvajalčeva priporočila za konfiguracijo, ločena od univerzalne zgornje meje izhoda ali nastavitve, ki jo izpostavlja vsaka aplikacija.
Pri programski nalogi priložite ustrezno izvorno besedilo, opaženo vedenje in želeni rezultat. Ponazoritveno navodilo je: »Izvedi opisano spremembo, ohrani imena javnih funkcij in pojasni pogoje, ki jih rešitev obravnava.« Pri analizi označite dokumente in določite merila primerjave. Velik kontekst je uporaben samo, če ostajata vprašanje in zahtevani končni izdelek jasna, zato določite pomembne razdelke, namesto da se zanašate na to, da bo model sam razbral namen dolge zbirke.
Proizvajalec zagotavlja namensko kodiranje sporočil V4 in izhodno obliko za pogovore, sklepanje ter uporabo orodij. Njegova izdaja ne vsebuje pogovorne predloge v obliki Jinja. Pravilno predstavljen pogovor ohrani razliko med uporabnikovo nalogo, predlogom modela in vrnjenim rezultatom orodja. Izbrano funkcijo izvede okoliška aplikacija, ki nato zagotovi opažanje, uporabljeno v naslednjem koraku sklepanja.
Večstopenjsko nalogo pripravite s končnim izdelkom in pravilom dokončanja: konkretno spremembo, primerjavo, podprto z viri, ali opredeljenim naborom izluščenih polj. Navedite dovoljena dejanja in v besedilu ohranite pomembna imena, predpostavke in pogoje. Zahtevajte, naj končni odgovor navede, kaj sledi iz predloženega gradiva in kje informacije še manjkajo. Pri dolgem dokumentu ali odlomku repozitorija ohranite oznake virov, da se lahko rezultat sklicuje na ustrezni odlomek ali fragment.
Poimenovano izdajo 0423 uporabite za besedilno programiranje, sklepanje in agentske naloge; za delo, ki vključuje razumevanje slik, izberite ločeno izdajo Vision Exp. Rezultat je mogoče ponovno uporabiti kot besedilo, kodo ali analitični zapis, ko je primerjan s predloženimi zahtevami in izvornimi dokazi; ustvarjeni predlogi ostajajo ločeni od dejanj ali izidov preverjanja, ki jih je aplikacija dejansko opravila.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve deepseek/deepseek-v4-flash | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00044 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00132 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00006 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00044 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00132 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00006 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "deepseek/deepseek-v4-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-v4-flash', '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-v4-flash', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Fix pagination at an exact boundary\n\nA Python pager uses pages = total // size + 1. For total=20 and size=10 it reports three pages, but the product requires two; for total=0 it requires zero. Replace only the calculation, assuming total >= 0 and size > 0. Include assertions for totals 0, 1, 20 and 21.A replacement calculation, a brief rationale and four assertions.Both an exact multiple and zero must avoid the extra page.