models

DeepSeek R1 Distill Qwen 7B

Markdown · JSON

DeepSeek R1 Distill Qwen 7B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B เป็นโมเดลการให้เหตุผลแบบ dense ขนาดกะทัดรัดของ DeepSeek ซึ่ง fine-tune จาก Qwen2.5-Math-7B ด้วยตัวอย่างที่ R1 สร้าง รับข้อความและสร้างข้อความสำหรับงานคณิตศาสตร์ โค้ด และตรรกะ พร้อมแนวทางการเขียนพรอมป์ต์เฉพาะ checkpoint

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

บทนำ: โมเดลการให้เหตุผลขนาดเล็กที่ต่อยอดจาก R1

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ถ่ายทอดตัวอย่างการให้เหตุผลจาก DeepSeek-R1 ไปยังโมเดลแบบ dense ที่ใช้ Qwen2.5-Math-7B เป็นฐาน รับข้อความและสร้างข้อความ รวมถึงวิธีแก้โจทย์พร้อมขั้นตอน คำอธิบายการเขียนโปรแกรม และคำตอบโจทย์ตรรกะ โมเดลกลั่นความรู้ขนาด 7B นี้เป็น checkpoint แยกจาก DeepSeek-R1 เต็มรูปแบบ จาก Qwen2.5-Math-7B ต้นฉบับ และจากรุ่นกลั่นความรู้ที่ใหญ่กว่า ชื่อของมันบันทึกทั้งผู้ผลิตข้อมูลการให้เหตุผลและตระกูลโมเดลพื้นฐาน

สิ่งที่การกลั่นความรู้เพิ่มให้

งานวิจัย R1 ของ DeepSeek แยกการฝึกโมเดลครูขนาดใหญ่สำหรับการให้เหตุผลออกจากการ fine-tune โมเดลนักเรียนที่เล็กกว่า กระบวนการของโมเดลครูใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังและขั้นตอนแบบมีผู้สอน ส่วนโมเดลกลั่นความรู้ที่เผยแพร่ถูก fine-tune ด้วยตัวอย่างที่ R1 สร้าง ผู้พัฒนาระบุตัวอย่างที่คัดสรรแล้ว 800,000 รายการสำหรับรุ่นเหล่านี้ อย่าสมมติว่าโมเดลนักเรียน 7B เองมีสถาปัตยกรรม mixture-of-experts ของโมเดลเต็ม หรือผ่านทุกขั้นตอนการฝึกของครู การกลั่นความรู้ทำให้โมเดลนี้เรียนรู้รูปแบบการให้เหตุผล ไม่ได้ทำให้ข้อสรุปเทียบเท่ากับโมเดลครู

โมเดลที่ตรงรุ่นและการตั้งค่า

ตารางโมเดลทางการระบุ Qwen2.5-Math-7B เป็นฐานของรุ่นนี้ DeepSeek เปลี่ยนการตั้งค่าโมเดลและ tokenizer ดังนั้น checkpoint ที่เผยแพร่จริงและเทมเพลตแชตที่ตรงรุ่นจึงสำคัญ การตั้งค่าที่เผยแพร่ใช้สถาปัตยกรรม Qwen2 แบบ causal language model มี 28 ชั้นและน้ำหนัก bfloat16 โดยกำหนดตำแหน่งสูงสุดไว้ที่ 131,072 ค่าการตั้งค่านี้ไม่ใช่การยืนยันแยกต่างหากถึงความแม่นยำกับเอกสารยาว ตารางบริบท 128K ในการ์ด R1 ที่ใช้ร่วมกันอธิบายโมเดล R1 เต็มรูปแบบ ส่วนตารางโมเดลกลั่นความรู้ระบุที่มาโดยไม่ได้เผยแพร่ตารางบริบทที่ผ่านการตรวจสอบแยกสำหรับนักเรียนแต่ละตัว

ใช้งานกับโจทย์ที่มีผลลัพธ์ตรวจสอบได้ สำหรับคณิตศาสตร์ ให้ส่งโจทย์ครบถ้วน นิยาม และหน่วย สำหรับโค้ด ให้ใส่ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง อินพุต ผลลัพธ์ที่พบ และพฤติกรรมที่ต้องการ สำหรับคำถามตรรกะ ให้แจกแจงข้อเท็จจริงและแยกข้อสรุปที่ต้องการออกจากสมมติฐาน ขอผลลัพธ์สุดท้ายที่ตรวจสอบอิสระได้ เช่น ค่าที่ใส่กรอบไว้ โครงร่างข้อพิสูจน์กระชับ หรือแพตช์พร้อมคำอธิบาย ตัวอย่างเหล่านี้ใช้ขอบเขตการให้เหตุผลที่ผู้พัฒนาระบุในเอกสาร ไม่ใช่การกล่าวว่าโมเดลรันโค้ดหรือตรวจพิสูจน์โดยอัตโนมัติ

วิธีเตรียมพรอมป์ต์

DeepSeek แนะนำให้ใส่คำสั่งทั้งหมดใน user prompt และหลีกเลี่ยง system prompt สำหรับ R1 รุ่นนี้ สำหรับโจทย์คณิตศาสตร์ ให้ขอการให้เหตุผลทีละขั้นและคำตอบสุดท้ายที่แบ่งขอบเขตชัดเจน ใส่โครงสร้างเอาต์พุตไว้ในพรอมป์ต์เดียวกัน เช่น ข้อสรุปสั้น ตามด้วยสมมติฐานและการคำนวณสนับสนุน แอปพลิเคชันควรใช้ tokenizer และรูปแบบของโมเดลนักเรียนเอง แทนการใช้เทมเพลตฐานของ Qwen โดยไม่ตรวจการเปลี่ยนแปลงของผู้พัฒนา

ผู้พัฒนาระบุว่าบางคำถามอาจสร้างบล็อกการคิดว่างและข้ามรูปแบบการให้เหตุผลที่ตั้งใจไว้ วิธีแก้ที่แนะนำคือให้การสร้างเริ่มด้วยตัวทำเครื่องหมายเปิดการคิดและขึ้นบรรทัดใหม่ในขั้นตอนที่รองรับ นี่เป็นคำแนะนำรูปแบบการสร้างที่มีเอกสารระบุไว้ ไม่ใช่คำรับรองว่าทุกแอปพลิเคชันมีตัวควบคุมดังกล่าว แยกคำตอบสุดท้ายจากข้อความการให้เหตุผลที่ยาวกว่าเมื่อนำเสนอผลลัพธ์

การตั้งค่าการสร้างและพื้นที่ที่มี

DeepSeek แนะนำ temperature ระหว่าง 0.5 ถึง 0.7 โดยให้ 0.6 เป็นจุดเริ่มต้นที่แนะนำ เพื่อลดเอาต์พุตซ้ำหรือไม่ต่อเนื่อง การตั้งค่าประเมินใช้โควตาการสร้าง 32,768 โทเคนและ top_p 0.95 ตัวเลือกในการประเมินเหล่านี้ไม่ใช่เพดานตายตัวสากล การให้เหตุผล ข้อความต้นฉบับ และคำตอบสุดท้ายล้วนต้องมีพื้นที่ในบริบทที่ตั้งไว้ ดังนั้นคำขอที่มีข้อพิสูจน์ยาวหรือรายการโค้ดควรเหลือพื้นที่สำหรับสร้างคำตอบให้จบด้วย

ข้อจำกัดที่มีผลต่อการเลือกโมเดล

โมเดลกลั่นความรู้ขนาดเล็กยังคงมีข้อแลกเปลี่ยนด้านการให้เหตุผลของตนเอง เอกสารเผยแพร่ของผู้พัฒนาไม่ได้ระบุรองรับอินพุตภาพ เสียง หรือวิดีโอสำหรับ checkpoint นี้ และไม่ได้ระบุโปรโตคอลเรียกเครื่องมือโดยเฉพาะ การดำเนินการเครื่องมือหรือการเข้าถึงข้อมูลปัจจุบันต้องมีขั้นตอนแอปพลิเคชันที่ตั้งค่าแยกต่างหาก รุ่นนี้ยังไม่ได้สืบทอดการเปลี่ยนนโยบายพรอมป์ต์ของ DeepSeek-R1-0528 ที่มาภายหลังเพียงเพราะใช้ชื่อ R1 ตรวจคำตอบตัวเลข ตรวจการแก้โค้ดที่เสนอ และตรวจว่าข้อสรุปสุดท้ายตามมาจากข้อเท็จจริงที่ส่งให้หรือไม่ บทการให้เหตุผลยาวเพียงอย่างเดียวไม่ใช่หลักฐานว่าถูกต้อง

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

อื่น ๆ /Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

เริ่มต้น

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B เป็นโมเดลการให้เหตุผลแบบ dense ขนาดกะทัดรัดของ DeepSeek ซึ่ง fine-tune จาก Qwen2.5-Math-7B ด้วยตัวอย่างที่ R1 สร้าง รับข้อความและสร้างข้อความสำหรับงานคณิตศาสตร์ โค้ด และตรรกะ พร้อมแนวทางการเขียนพรอมป์ต์เฉพาะ checkpoint

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
ข้อความ

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
ขาเข้า
text
ขาออก
text
รูปแบบเอาต์พุต
json หรือ SSE
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].roleประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].contentประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: บทสนทนาข้อความ
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์streamประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้นfalse
ชุดผสมของสื่ออินพุต

ข้อความ · ข้อความ UTF8

messages[].content

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, messages
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์messagesข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content
พารามิเตอร์file_materialข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดstream
พารามิเตอร์control_scopeข้อกำหนดบทสนทนาข้อความ โดย stream เป็นบูลีนและมีค่าเริ่มต้น false
พารามิเตอร์output_modalitiesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์hosted_operationsข้อกำหนดfalse
พารามิเตอร์multimodal_input_bindingข้อกำหนดnull

ชื่ออื่นของเมธอด: /chat/completions

วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed

ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages

ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์

ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว
ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น
ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0001 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0001 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
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="Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json หรือ SSE

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้

ฟิลด์การตอบกลับ
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์choices[].indexประเภทinteger
ฟิลด์choices[].message.contentประเภทstring|null
ฟิลด์choices[].message.tool_callsประเภทtool_call[]
ฟิลด์choices[].message.reasoning_contentประเภทstring
ฟิลด์choices[].message.reasoning_detailsประเภทobject|array
ฟิลด์choices[].finish_reasonประเภทstring|null
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ชื่อพาธเมธอดอื่น

/chat/completions

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

อื่น ๆ /Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

เริ่มต้น

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B เป็นโมเดลการให้เหตุผลแบบ dense ขนาดกะทัดรัดของ DeepSeek ซึ่ง fine-tune จาก Qwen2.5-Math-7B ด้วยตัวอย่างที่ R1 สร้าง รับข้อความและสร้างข้อความสำหรับงานคณิตศาสตร์ โค้ด และตรรกะ พร้อมแนวทางการเขียนพรอมป์ต์เฉพาะ checkpoint

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
json · sse

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
ขาเข้า
text
ขาออก
json, sse
รูปแบบเอาต์พุต
JSON หรือ SSE
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].roleประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
user, assistant
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].contentประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_tokensประเภทintegerข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์streamประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้นfalse
ชุดผสมของสื่ออินพุต

ข้อความ · ข้อความ UTF-8

สตริง messages[].content

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, messages, max_tokens
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดstream
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์text_file_materialข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ

วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว
ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น
ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0001 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0001 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

เนื้อหาคำขอ JSON ขั้นต่ำที่ครบถ้วนcurl · ใช้เอกสาร UTF-8 ของคุณPython · บันทึกผลลัพธ์ให้ครบถ้วน
{
  "model": "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",
  "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': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', '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': 'Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B', '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))

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON หรือ SSE

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้

ฟิลด์การตอบกลับ
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์idประเภทstring
ฟิลด์modelประเภทstring
ฟิลด์content[]ประเภทtext|thinking|tool_use|other content block
ฟิลด์stop_reasonประเภทstring|null
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ชื่อพาธเมธอดอื่น

/chat/completions

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

FAQ · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: text → text

POST /v1/messages · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: text → json, sse

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: model, messages, stream

POST /v1/messages · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: model, messages, max_tokens, stream

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: messages.min_items: 1

รายละเอียดเพิ่มเติม

เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด

ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50%

สมาชิก
เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ
โค้ดลดสูงสุด 50%
ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้
รายจ่ายในประวัติ
เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ

เลือกสมาชิก · ดูราคาโมเดล

เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์
ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ
ใบอนุญาตรีเซลเลอร์
ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร
เอกสารบนเว็บไซต์
อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

ขอใบอนุญาตขายต่อ · ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต