ALL TRANSACTIONS

gsUVreqQa9hXWgCD

CONSUMP_PREPOST_GRANT

completed · 8/21/2026, 6:20:51 PM

Statuscompleted
Date8/21/2026, 6:20:51 PM
User85242227@qq.com
User AmountCNY 0.00093525
User BalancegrvvOoGQ6TYr3Stt
Vendortokease
Vendor CostCNY -0.00086057
Vendor BalancegrUOO3gPM2QLOqUW
Aliasdeepseek-v4-flash-g1 / grUORIPWk0XTl4W7
Mode / Protoreq-v1-chatcmpl / openai-chatcmpl
Log MIDgsUVrem6RAXZnAzM
SETTLEMENT TELEMETRY

Inference Log

Log MIDgsUVrem6RAXZnAzM
Typechat_completion
Aliasdeepseek-v4-flash-g1 / grUORIPWk0XTl4W7
Hostinfogaxi-server:3300:v1.1.3395-0-ga307a73fe
Mode / Protoreq-v1-chatcmplopenai-chatcmpl
Vendor/LLMtokease/deepseek-v4-flash/yd
Statussuccess
User Pricing
47 × 0.75 = 0.000035
0 × 0.015 = 0.000000
600 × 1.5 = 0.000900
CNY 0.000935
Vendor Cost
47 × 0.69034 = 0.000032
0 × 0.013802 = 0.000000
600 × 1.380211 = 0.000828
CNY 0.000861
Latency24.93256724s
Summary
[stability-test #74 20260821102050] 请详细回答以下问题:解释香农信息论。请展开论述,至少写200字,分点说明,条理清晰。
Stop Reasonlength
Vendor Request
Method: POST

URL: https://tokease.cn/v1/chat/completions

Headers:
{
  "Authorization": "Bearer sk-oRd5RE9JhT1bDLQ3lOZgdkESeCuowucrcNX16gZEgHecnxmu",
  "Content-Type": "application/json"
}

Body:
{
  "max_tokens": 600,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "[stability-test #74 20260821102050] 请详细回答以下问题:解释香农信息论。请展开论述,至少写200字,分点说明,条理清晰。"
    }
  ],
  "model": "deepseek-v4-flash/yd",
  "stream": false
}
Vendor Response
Headers:
{
  "Content-Length": "2945",
  "Content-Type": "application/json",
  "Date": "Fri, 21 Aug 2026 10:20:52 GMT",
  "Req-Arrive-Time": "1787307651443",
  "Req-Cost-Time": "622",
  "Resp-Start-Time": "1787307652065",
  "Server": "nginx",
  "Set-Cookie": "route=75f379117db1ce19429dcd576b3552d8; Path=/",
  "Vary": "Accept-Encoding",
  "Via": "1.1 Caddy",
  "X-Envoy-Upstream-Service-Time": "617",
  "X-New-Api-Version": "v0.0.0",
  "X-Oneapi-Request-Id": "202608211020513079822208268d9d6ehxLwNPi",
  "X-Request-Id": "58ba7749-d027-4fc3-a353-7b0dbc32e165"
}

Body:
{
  "id": "chatcmpl-86a96102-27e2-4588-9094-f9c625cd1a99",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1787307653,
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "香农信息论(Shannon Information Theory)由克劳德·香农于1948年提出,核心是**量化信息、度量不确定性,并研究在噪声信道中可靠传输信息的极限**。它不是研究“语义”的信息(如一句话的意思),而是研究“统计”的信息(即符号出现的概率结构)。以下分点详细展开:\n\n---\n\n### 1. 信息量的本质:消除不确定性  \n- 香农认为,**信息 = 消除的不确定性**。一个事件发生的概率越低,当它发生时带来的信息量就越大。  \n- 数学定义:对于事件 \\(x\\) 发生的概率 \\(p(x)\\),其自信息量为 \\(I(x) = -\\log_2 p(x)\\)(单位:比特)。  \n- 举例:  \n  - “明天太阳东升”(概率≈1) → 信息量≈0比特。  \n  - “明天有陨石撞地球”(概率极低) → 信息量极大。  \n- 这种定义剔除了主观语义,使“信息”成为可计算、可比较的客观量。\n\n---\n\n### 2. 熵(Entropy):信源的平均不确定性  \n- 对信源所有可能事件的自信息量按概率加权平均,得到**信源熵**:  \n  \\[\n  H(X) = -\\sum_{x} p(x) \\log_2 p(x)\n  \\]\n- 熵的意义:  \n  - 表示**产生一个符号平均需要多少比特**才能完全消除不确定性。  \n  - 是信源压缩的**理论极限**(无损压缩时,平均码长不能低于熵)。  \n- 例子:  \n  - 公平硬币:\\(H = 1\\) 比特。  \n  - 确定性信源(如永远输出A):\\(H = 0\\) 比特(无需编码)。  \n- 熵最大时,各符号等概率;熵越小,信源越有偏向性,越容易被预测。\n\n---\n\n### 3. 联合熵、条件熵与互信息:描述相关性  \n- **联合熵** \\(H(X,Y)\\):两个信源共同产生的不确定性。  \n- **条件熵** \\(H(X|Y)\\):已知 \\(Y\\) 后,\\(X\\) 剩余的不确定性。关系:  \n  \\[\n  H(X,Y) = H(X) + H(Y|X) = H(Y) + H(X|Y)\n  \\]\n- **互信息** \\(I(X;Y) = H(X) - H(X|Y)\\):表示**知道 \\(Y\\) 能减少多少关于 \\(X\\) 的不确定性**,即两者共享的信息量。  \n- 应用:  \n  - 用于特征选择(选择与目标变量互信息大的特征)。  \n  - 用于衡量信道传输能力(见下文)。\n\n---\n\n### 4",
        "refusal": null,
        "annotations": null,
        "audio": null,
        "function_call": null,
        "reasoning": null
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "length",
      "stop_reason": null,
      "token_ids": null,
      "routed_experts": null
    }
  ],
  "service_tier": null,
  "system_fingerprint": "vllm-0.25.1-dp8-ep-1ccbc6be",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 47,
    "total_tokens": 647,
    "completion_tokens": 600,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "multimodal_tokens": null
    }
  },
  "prompt_logprobs": null,
  "prompt_token_ids": null,
  "prompt_text": null,
  "kv_transfer_params": null,
  "metrics": null
}
Token Usage
{
  "prompt_tokens": 47,
  "total_tokens": 647,
  "completion_tokens": 600,
  "prompt_tokens_details": {
    "cached_tokens": 0,
    "multimodal_tokens": null
  }
}
User Request
Method: POST

URL: /v1/chat/completions

Headers:
{
  "Accept": "*/*",
  "Accept-Encoding": "gzip",
  "Authorization": "Bearer sk_r4gAXloJQt74Cp4prb19OItKzoG77lLhjmWT4ei20Ua",
  "Content-Length": "262",
  "Content-Type": "application/json",
  "User-Agent": "Go-http-client/2.0",
  "Via": "2.0 Caddy",
  "X-Forwarded-For": "13.212.110.206",
  "X-Forwarded-Host": "api.tokendiet.cn",
  "X-Forwarded-Proto": "https"
}

Body:
{
  "model": "deepseek-v4-flash-g1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "[stability-test #74 20260821102050] 请详细回答以下问题:解释香农信息论。请展开论述,至少写200字,分点说明,条理清晰。"
    }
  ],
  "stream": false,
  "max_tokens": 600
}
User Response
Body:
{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "length",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "annotations": null,
        "audio": null,
        "content": "香农信息论(Shannon Information Theory)由克劳德·香农于1948年提出,核心是**量化信息、度量不确定性,并研究在噪声信道中可靠传输信息的极限**。它不是研究“语义”的信息(如一句话的意思),而是研究“统计”的信息(即符号出现的概率结构)。以下分点详细展开:\n\n---\n\n### 1. 信息量的本质:消除不确定性  \n- 香农认为,**信息 = 消除的不确定性**。一个事件发生的概率越低,当它发生时带来的信息量就越大。  \n- 数学定义:对于事件 \\(x\\) 发生的概率 \\(p(x)\\),其自信息量为 \\(I(x) = -\\log_2 p(x)\\)(单位:比特)。  \n- 举例:  \n  - “明天太阳东升”(概率≈1) → 信息量≈0比特。  \n  - “明天有陨石撞地球”(概率极低) → 信息量极大。  \n- 这种定义剔除了主观语义,使“信息”成为可计算、可比较的客观量。\n\n---\n\n### 2. 熵(Entropy):信源的平均不确定性  \n- 对信源所有可能事件的自信息量按概率加权平均,得到**信源熵**:  \n  \\[\n  H(X) = -\\sum_{x} p(x) \\log_2 p(x)\n  \\]\n- 熵的意义:  \n  - 表示**产生一个符号平均需要多少比特**才能完全消除不确定性。  \n  - 是信源压缩的**理论极限**(无损压缩时,平均码长不能低于熵)。  \n- 例子:  \n  - 公平硬币:\\(H = 1\\) 比特。  \n  - 确定性信源(如永远输出A):\\(H = 0\\) 比特(无需编码)。  \n- 熵最大时,各符号等概率;熵越小,信源越有偏向性,越容易被预测。\n\n---\n\n### 3. 联合熵、条件熵与互信息:描述相关性  \n- **联合熵** \\(H(X,Y)\\):两个信源共同产生的不确定性。  \n- **条件熵** \\(H(X|Y)\\):已知 \\(Y\\) 后,\\(X\\) 剩余的不确定性。关系:  \n  \\[\n  H(X,Y) = H(X) + H(Y|X) = H(Y) + H(X|Y)\n  \\]\n- **互信息** \\(I(X;Y) = H(X) - H(X|Y)\\):表示**知道 \\(Y\\) 能减少多少关于 \\(X\\) 的不确定性**,即两者共享的信息量。  \n- 应用:  \n  - 用于特征选择(选择与目标变量互信息大的特征)。  \n  - 用于衡量信道传输能力(见下文)。\n\n---\n\n### 4",
        "function_call": null,
        "reasoning": null,
        "refusal": null,
        "role": "assistant"
      },
      "routed_experts": null,
      "stop_reason": null,
      "token_ids": null
    }
  ],
  "created": 1787307653,
  "id": "chatcmpl-gsUVreqQa9hXWgCD",
  "kv_transfer_params": null,
  "metrics": null,
  "model": "deepseek-v4-flash-g1",
  "object": "chat.completion",
  "prompt_logprobs": null,
  "prompt_text": null,
  "prompt_token_ids": null,
  "service_tier": null,
  "system_fingerprint": "vllm-0.25.1-dp8-ep-1ccbc6be",
  "usage": {
    "completion_tokens": 600,
    "prompt_tokens": 47,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "multimodal_tokens": null
    },
    "total_tokens": 647
  }
}
Created At8/21/2026, 6:20:51 PM