Source: https://ailoot.ai/models/cs/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/ Canonical: https://ailoot.ai/models/cs/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/ Language: cs # Mistral: Mistral Small 3 [Markdown](https://ailoot.ai/models/cs/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/cs/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/facts.json) ## [Mistral: Mistral Small 3](https://ailoot.ai/models/cs/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/) Mistral Small 3 Instruct 2501 je textový model s 24 miliardami parametrů pro konverzační pokyny, strukturovanou extrakci a aplikace s podporou nástrojů. V samostatném čistě textovém vydání nabízí kontext 32 tisíc tokenů uváděný výrobcem, vícejazyčné odpovědi, podporu systémového promptu, JSON a nativní volání funkcí. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/cs/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/cs/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/#method-1) O modelu Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu. Mistral Small 3 Instruct 2501 je vydání Mistral Small 3 s 24 miliardami parametrů vyladěné pro plnění pokynů. Je dotrénováno ze samostatně pojmenovaného modelu Small 24B Base 2501. Výrobce jej určuje pro pohotovou konverzační pomoc, volání funkcí a oborové přizpůsobení s textem jako vstupem i generovaným výsledkem. Hlavní funkce a odlišnost trénování Karta modelu dokumentuje vícejazyčnou podporu, konverzační schopnosti a uvažování, nativní volání funkcí, výstup JSON a dodržování systémových promptů. Jeho kontextové okno má 32 tisíc tokenů a používá tokenizér Tekken se slovníkem označeným 131 tisíc. Údaj o kontextu se týká textu uchovávaného pro úlohu, zatímco údaj o slovníku popisuje tokenizaci; jde o odlišné specifikace. Výrobce uvádí jazyky včetně angličtiny, francouzštiny, němčiny, španělštiny, italštiny, čínštiny, japonštiny, korejštiny, portugalštiny, nizozemštiny a polštiny; ruština je přítomna také v jazykových metadatech vydané karty. Definujte cílový jazyk a terminologii, která má zůstat nezměněná. Přeložené vysvětlení může zachovat identifikátory, názvy a jednotky a současně přizpůsobit okolní text čtenáři. Oznámení vydání uvádí, že Small 3 není trénován pomocí posilovaného učení ani syntetických dat, a rozlišuje předtrénované checkpointy a checkpointy vyladěné pro plnění pokynů. Popisuje model jako základ, který lze dále přizpůsobit, nikoli jako hybridní checkpoint s pozdějším ovládáním uvažování Small 4. Tato položka je edicí Instruct 2501 pro plnění konverzační úlohy. Konverzační a strukturované úlohy Pro asistenta ve stylu zákaznické podpory dodejte otázku uživatele, relevantní referenční materiály a pravidla odpovědi. Požadujte akci, která odpovídá na otázku, a podmínku, za níž platí. Praktický výstup může oddělit stručnou odpověď od extrahovaných polí potřebných pro další krok aplikace místo jejich smíchání v nestrukturovaném vysvětlení. Pro klasifikaci dodejte povolené štítky a rozdíly mezi nimi. Pro extrakci pojmenujte pole, očekávané typy a reprezentaci chybějících informací. Záznam může obsahovat kategorii problému, identifikátor zkopírovaný ze zprávy a krátké shrnutí požadované akce. JSON výsledek uspořádá, zatímco návrh polí a pravidla výkladu zůstávají součástí dodané úlohy. Pro vysvětlení kódu zahrňte funkci, relevantní deklarace a konkrétní vstup. Zeptejte se, která cesta kódem určuje výsledek. Pro matematické vysvětlení definujte proměnné a předpoklady a určete výraz nebo tvrzení k prokázání. Tyto textové úlohy mohou vrátit metodu, vysvětlení a konečný artefakt bez předpokladu, že model sám spouští kód nebo externí výpočet. Systémové pokyny a doporučená nastavení Karta doporučuje systémový prompt přizpůsobený zamýšlenému asistentovi a poměrně nízkou teplotu, například 0.15. Systémový pokyn použijte k definici role, stylu a pravidel odpovědi, zatímco uživatelská zpráva nese skutečný problém nebo zdrojové materiály. Citované pokyny uvnitř dokumentu oddělujte od pokynu aplikace, co má s dokumentem dělat. Pro každodenního asistenta určete, zda má být výsledkem krátká odpověď, strukturovaný záznam nebo delší vysvětlení. Bude-li odpověď parsována, požadujte záznam odděleně od volitelného textu. V opakovaném dokumentovém postupu zachovejte identifikátor zdroje vedle každého výsledku, aby aplikace mohla uživateli vrátit správný materiál. Volání funkcí a specializace Model může vybrat popsanou funkci a vytvořit její argumenty. Aplikace operaci provede a vrátí výsledek s odpovídajícím voláním nástroje, načež další odpověď může tyto informace využít. Příklad v kartě ukazuje konverzaci s předchozím použitím nástroje následovanou novou otázkou. Asistent tak může požadovat informace z připojených nástrojů bez považování navrženého volání za dokončené vyhledání. Účel každé funkce a požadované hodnoty popište jasně. Vyhledávací úloha může pojmenovat potřebné informace a vrátit skutečný výsledek nástroje do konverzace; funkce zpracování textu může dodat transformovanou pasáž pro další odpověď. Sadu nástrojů vztahujte k aktuálnímu procesu a zachovejte vazbu mezi navrženou operací a jejím výsledkem. Výrobce popisuje také dotrénování pro oborovou specializaci. Tento proces mění model pro definovaný obor; dodání dokumentu v jedné konverzaci je naproti tomu podmíněním zdrojem pro danou úlohu. Dodejte oborové materiály a požadavky na odpověď potřebné pro konkrétního asistenta, místo předpokladu, že přizpůsobení již proběhlo. Kontext a věcná omezení Small 3 2501 je čistě textový model s kontextem 32 tisíc tokenů. Vizuální schopnosti a kontext 128 tisíc tokenů zavedené v Small 3.1 patří pozdějšímu vydání a stejně tak sem nelze přenášet hybridní režimy Small 4. Relevantní obsah obrázku, zvukové nahrávky nebo videa musí před touto textovou úlohou připravit jiná složka. Nastavení generování 256 a 512 tokenů v kartě jsou příklady použití, nikoli samostatné maximální výstupní kapacity. Přesnou identitu Instruct 2501, tokenizér a požadovaný výsledek ponechte výslovné. Užitečným konečným artefaktem je odpověď, záznam JSON nebo navržený kód, jejichž význam a formát odpovídají původní písemné úloze. Praktická úloha ### Praktická úloha Technický příklad v angličtině ``` Prepare a reference-grounded support answer Answer this customer question using only the reference: 'Can I change the pickup location after the parcel is handed to the carrier?' Reference: 'Before handover, support may change the pickup location. After handover, the recipient must request a change from the carrier; availability depends on its route.' Return a concise reply and the condition supporting it. ``` #### Očekávaný výsledek ``` A short customer reply plus the reference condition that determines the next contact. ``` #### Ověření výsledku ``` The reply directs the handed-over parcel's request to the carrier and does not promise that a change is available. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501` [`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=chat) Mistral /`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501` ### Úvod Mistral Small 3 Instruct 2501 je textový model s 24 miliardami parametrů pro konverzační pokyny, strukturovanou extrakci a aplikace s podporou nástrojů. V samostatném čistě textovém vydání nabízí kontext 32 tisíc tokenů uváděný výrobcem, vícejazyčné odpovědi, podporu systémového promptu, JSON a nativní volání funkcí. Přijímané vstupy Text Výsledky Text ### Dostupné v Ailoot · vstupy a metody **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Vstup `text` Výstup `text` Výstupní formát json nebo SSE | Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | Výchozí— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— | | Pole`messages[].name` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— | | Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse | | Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`temperature` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`top_p` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`tools[].type` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— | | Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`response_format` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`reasoning` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`service_tier` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`instructions` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— | | Pole`functions` | Typ`function[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`function_call` | Typ`string\|object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— | | Pole`modalities` | Typ`string[]` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— | | Pole`provider` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— | | Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— | Kombinace vstupních materiálů **Text** · text UTF8 `messages[].content` Parametry a životní cyklus metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`messages` | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content | | Parametr`file_material` | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametr`control_scope` | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů | | Parametr`output_modalities` | Kontrakttext | | Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull | Životní cyklus: `synchronous_or_streamed` Odešlete přesné ID modelu spolu s messages. Délka kontextu není limitem výstupu. Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu. ### Tarify Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody. Rychlý režim Standardní sazba Při výběru rychlého režimu Režim flex Standardní sazba Při výběru režimu flex Maximální intenzita uvažování Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default) #### Sazby Ailoot #### Ceny podle konfigurace Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu. | Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.00016** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů | | KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.00016** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů | Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. [Jak funguje rezervace a vyúčtování →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/) ### Příklady požadavků #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreamování v Pythonu ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python 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='mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Přijímání a ukládání výsledků #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json nebo SSE ##### Uchovejte všechny dokončené výsledky Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu. Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití. ##### Pokud je nutné ověřit původní odpověď Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy. Pole odpovědi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`choices[].index` | Typinteger | | Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | Typobject | Chyby a další kroky | Odpověď | Podmínka | Další krok | | --- | --- | --- | | Odpověď400 · `invalid_request_error` | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=chat) #### Aliasy cest metod Použijte cesty metod uvedené výše. #### Související ID modelů [`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501` [`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=messages) Mistral /`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501` ### Úvod Mistral Small 3 Instruct 2501 je textový model s 24 miliardami parametrů pro konverzační pokyny, strukturovanou extrakci a aplikace s podporou nástrojů. V samostatném čistě textovém vydání nabízí kontext 32 tisíc tokenů uváděný výrobcem, vícejazyčné odpovědi, podporu systémového promptu, JSON a nativní volání funkcí. Přijímané vstupy Text Výsledky json · sse ### Dostupné v Ailoot · vstupy a metody **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Vstup `text` Výstup `json`, `sse` Výstupní formát JSON nebo SSE | Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | Výchozí— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— | | Pole`messages[].content` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse | Kombinace vstupních materiálů **Text** · text UTF-8 `řetězec messages[].content` Parametry a životní cyklus metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`text_file_material` | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. | Životní cyklus: `synchronous_or_streamed` ### Tarify Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody. Rychlý režim Standardní sazba Při výběru rychlého režimu Režim flex Standardní sazba Při výběru režimu flex Maximální intenzita uvažování Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default) #### Sazby Ailoot #### Ceny podle konfigurace Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu. | Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.00016** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů | | KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0.0001** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0.00016** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů | Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. [Jak funguje rezervace a vyúčtování →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/) ### Příklady požadavků #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek ```json { "model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501', '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 ``` ```python 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': 'mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501', '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)) ``` ### Přijímání a ukládání výsledků #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON nebo SSE ##### Uchovejte všechny dokončené výsledky Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu. Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup. ##### Pokud je nutné ověřit původní odpověď Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy. Pole odpovědi | Pole | Typ | | --- | --- | | Pole`id` | Typstring | | Pole`model` | Typstring | | Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Pole`stop_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | Typobject | Chyby a další kroky | Odpověď | Podmínka | Další krok | | --- | --- | --- | | Odpověď400 · `invalid_request_error` | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. | ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=messages) #### Aliasy cest metod Použijte cesty metod uvedené výše. #### Související ID modelů [`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=messages) FAQ · Mistral: Mistral Small 3 Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `text` → `json`, `sse` Jaká pole požadavek používá? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Jaké limity platí? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `messages.min_items`: `1` Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci. ## Společnost a její portfolio projektů Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách. ## Nakupujte tokeny se slevou. Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů. Předplatné Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou. Promo kód až 50% Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce. Výdaje v historii U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka. [Vybrat předplatné](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/subscriptions/) · [Zobrazit ceny modelů](https://ailoot.ai/models/cs/) ## Připojte API k produktu, který prodáváte. SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce. Komerční aplikace Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby. Licence pro přeprodejce Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje. Dokumenty na webu Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením. [Požádat o licenci přeprodejce](mailto:support@ailoot.ai) · [Nabídka a licenční smlouva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=cs) ## Ailoot · Společnost a její portfolio projektů Ailoot staví na dlouhodobých provozních zkušenostech, široké klientské základně, stabilních službách a průběžném sledování KPI. Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách. Ailoot využívá tyto provozní zkušenosti k poskytování přístupu přes API k funkcím AI v produktech zákazníků, agentech, aplikacích a automatizacích.