Mistral: Mistral Nemo
Mistral Nemo Instruct 2407 er en flersproget tekstmodel med 12 milliarder parametre til præcise instruktioner, samtaler over flere samtaleture og kode. Den har en producentangivet kontekst på 128k, en Tekken-tokenizer, dokumenteret funktionskald og et særskilt instruktionsfinjusteret checkpoint med egen samplingvejledning.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmistralai/mistral-nemo - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmistralai/mistral-nemo
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Mistral Nemo Instruct 2407 er den instruktionsfinjusterede udgave af sprogmodellen Mistral Nemo på 12B. Den er finjusteret fra det særskilt navngivne Nemo Base 2407-checkpoint. Udvikleren beskriver træning med en stor andel flersproget materiale og kode samt et kontekstvindue på 128k tokens, som understøtter skriftlige instruktioner, samtaler og programmeringsopgaver.
Vigtige egenskaber og arkitektur
Udgivelsen har separate fortrænede og instruktionsfinjusterede versioner. Denne post vedrører Instruct-checkpointet: en tekstanmodning kan bede om en forklaring, et revideret dokument, programkode eller et foreslået funktionskald. Instruktionsfinjusteringen beskrives som en forbedring af præcis instruktionsfølgning, ræsonnement, dialog over flere ture og kodegenerering sammenlignet med den tidligere Mistral 7B-serie.
Modellen har 40 Transformer-lag med en modelbredde på 5.120. Den bruger SwiGLU, 32 attention-hoveder og 8 key/value-hoveder i grouped-query attention, en hoveddimension på 128 og en skjult dimension på 14.336. Rotary embeddings bruger en theta-indstilling på én million. Det udgivne ordforråd har 2 i 17. potens poster, eller 131.072; denne ordforrådsstørrelse er adskilt fra betegnelsen 128k for opgavekonteksten.
Udviklerens annoncering beskriver også quantization-aware training og FP8-inferens. Dette er egenskaber ved udgaven og dens numeriske præcision, ikke yderligere indholdsmodaliteter. Bevar det præcise checkpoint og den tilhørende tokenizer frem for at behandle en anden 12B-model eller model i Mistral-familien som samme udgave.
Flersproget tekst og Tekken
Udgaven fremhæver engelsk, fransk, tysk, spansk, italiensk, portugisisk, kinesisk, japansk, koreansk, arabisk og hindi, mens russisk er med i modelkortets sprogmetadata. Angiv det endelige sprog, målgruppen og terminologien, før du beder om et resultat. Ved en flersproget dokumentopgave bevares navne, identifikatorer og enheder, mens den omgivende tekst tilpasses.
Nemo bruger Tekken-tokenizeren, som er trænet på mere end 100 sprog og designet til effektiv repræsentation af naturligt sprog og kildekode. Tokenizeren påvirker, hvor meget kontekst kildematerialet optager; et tegnantal er derfor ikke i sig selv et tokenantal. Brug den tilhørende tokenizer, og hold opgavens relevante materiale samlet frem for at anslå konteksten alene ud fra en passages synlige længde.
Forberedelse af instruktion og kode
Ved en dokumentforklaring gives kildepassagen, og den betingelse eller det udtryk, som skal forklares, angives. Bed om forklaringen på læserens sprog, mens de oprindelige navne og den kildeoplysning, som understøtter svaret, bevares. Ved redigering angives den betydning og de betingelser, der skal overleve omskrivningen, og om resultatet alene skal være den reviderede passage eller en passage med forklaring.
Ved en kodeopgave angives sprog, inputtyper, forventet output og den eksisterende grænseflade. Medtag den funktion eller de erklæringer, der bestemmer ændringen. Et nyttigt resultat kan indeholde implementeringen, dens antagelser og inputeksempler med forventet output. Et separat spørgsmål kan bede modellen følge ét input gennem den givne kode, så forklaringen vedrører et konkret forløb frem for et ubestemt program.
Ved en samtale over flere ture beholdes det relevante tidligere svar, og der stilles et afgrænset opfølgende spørgsmål eller gives nyt materiale, som ændrer opgaven. Definer, om næste svar skal revidere det tidligere resultat, forklare én beslutning eller producere en anden repræsentation af de samme kildefakta. Det gør samtalens fortsættelse eksplicit.
Funktionskald og sampling
Udvikleren dokumenterer funktionskald med det tilhørende samtaleformat. Modellen genererer den foreslåede handling og argumenterne, mens applikationen udfører funktionen og føjer resultatet til samtalen før næste generering. Modelkortet bemærker udtrykkeligt, at et forkortet kodeeksempel ikke viser hele cyklussen, så de manglende udførelses- og resultattrin forbliver nødvendige dele af en værktøjsunderstøttet applikation.
I dette offentliggjorte værktøjsformat består kald-ID’er og tilsvarende resultat-ID’er af præcis ni alfanumeriske tegn. Bevar sammenhængen mellem handlingen og resultatet, når samtalen forberedes i det oprindelige format. En omsluttende grænseflade kan repræsentere samtalen anderledes; udgavens krav beskriver udviklerens modelformatering frem for en opdigtet universel klientidentifikator.
Udvikleren anbefaler en temperature på 0.3 og bemærker, at Nemo bruger lavere temperaturer end tidligere Mistral-modeller. De forskellige indstillinger på 64, 128, 256 og 1.000 tokens i eksempler er genereringsvalg til disse demonstrationer, ikke separat offentliggjorte maksimale svarkapaciteter.
Indholdsmæssige begrænsninger
Instruct-modelkortet beskriver dette checkpoint som en demonstration af finjustering af basismodellen og angiver udtrykkeligt, at det ikke indeholder en moderationsmekanisme. Applikationer, som har brug for modereret adfærd, må levere den i det omgivende system. Dette er en egenskab ved det udgivne checkpoint frem for en påstand om enhver tjeneste, som hoster en Nemo-model.
Nemos dokumenterede opgave her er tekstgenerering med sin egen kontekst på 128k og sit eget samtaleformat. Billedforståelse, taletransskription og hybride ræsonnementsindstillinger fra senere Mistral-familier skal ikke tilskrives denne udgave. Giv hele den skriftlige betingelse, relevant kildemateriale og det nødvendige slutresultat, så outputtet forbliver brugbart som forklaring, revideret tekst eller foreslået implementering.
Praktisk opgave
Praktisk opgave
Teknisk eksempel på engelsk
Trace and repair a loop boundary
Trace this Python function for n=3, then correct it to sum integers from 1 through n inclusively: def total(n): return sum(range(1, n)). Inputs are nonnegative integers. Preserve the total(n) interface. Return the corrected function and examples for n=0, n=1 and n=3, with expected outputs.Forventet resultat
A concise trace, a corrected function and three input/output examples.Kontrollér resultatet
Check that n=0 remains zero and that the upper endpoint n is included for positive inputs.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-nemo
mistralai/mistral-nemoStart
Mistral Nemo Instruct 2407 er en flersproget tekstmodel med 12 milliarder parametre til præcise instruktioner, samtaler over flere samtaleture og kode. Den har en producentangivet kontekst på 128k, en Tekken-tokenizer, dokumenteret funktionskald og et særskilt instruktionsfinjusteret checkpoint med egen samplingvejledning.
- Accepterede input
- Tekst
- Resultater
- Tekst
Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Outputformat
- json eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser mistralai/mistral-nemo | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt. Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].tool_call_id | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID | Standard— |
Feltmessages[].name | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_content | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmax_completion_tokens | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Feltstream_options.include_usage | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltstop | Typestring|string[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttools | Typefunction_tool[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttools[].type | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser function Afhænger af modellen | Standard— |
Felttools[].function.name | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Gælder når: funktionsværktøj angivet | Standard— |
Felttools[].function.description | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Felttools[].function.parameters | TypeJSON_schema | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltresponse_format | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltreasoning_effort | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltreasoning | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
Feltfunctions | Typefunction[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltfunction_call | Typestring|object | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmodalities | Typestring[] | KravValgfrit | Værdier og grænser text | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute | Standard— |
Feltcache_control.ttl | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching | Standard— |
Kombinationer af inputmaterialer
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parametermessages | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
Parameteroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer |
Parameteroutput_modalities | Kontrakttext |
Parameterhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Livscyklus: synchronous_or_streamed
Send det præcise model-ID med messages.
Kontekstlængde er ikke et outputloft.
En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.
Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
- Hurtig tilstand
- Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
- flex-tilstand
- Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
- Maksimal ræsonneringsindsats
- Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ailoot-takster
Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens $0.0003 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.0003 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.00003 / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens $0.0003 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.0003 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.00003 / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-nemo", "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
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-nemo',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"))
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-nemo',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")
Hent og gem resultater
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json eller SSE
Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.
Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Aliaser
Modelaliaser
Ailoot Ultra mistralai/mistral-nemo
Aliaser for metodestier
Brug metodestierne vist ovenfor.
Relaterede kalder-ID’er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-nemo
mistralai/mistral-nemoStart
Mistral Nemo Instruct 2407 er en flersproget tekstmodel med 12 milliarder parametre til præcise instruktioner, samtaler over flere samtaleture og kode. Den har en producentangivet kontekst på 128k, en Tekken-tokenizer, dokumenteret funktionskald og et særskilt instruktionsfinjusteret checkpoint med egen samplingvejledning.
- Accepterede input
- Tekst
- Resultater
- json · sse
Tilgængelig i Ailoot · input og metoder
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Inputtyper
text- Outputtyper
json,sse- Outputformat
- JSON eller SSE
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser mistralai/mistral-nemo | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Kombinationer af inputmaterialer
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content som streng
Metodeparametre og livscyklus
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontraktstream |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parametertext_file_material | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |
Livscyklus: synchronous_or_streamed
Priser
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
- Hurtig tilstand
- Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
- flex-tilstand
- Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
- Maksimal ræsonneringsindsats
- Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ailoot-takster
Priser efter konfiguration
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens $0.0003 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.0003 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.00003 / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens $0.0003 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.0003 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.00003 / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "mistralai/mistral-nemo",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'mistralai/mistral-nemo', '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': 'mistralai/mistral-nemo', '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))
Hent og gem resultater
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON eller SSE
Behold alle færdige resultater
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.
Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
Svarfelter
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
Fejl og næste trin
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Aliaser
Modelaliaser
Ailoot Ultra mistralai/mistral-nemo
Aliaser for metodestier
Brug metodestierne vist ovenfor.
Relaterede kalder-ID’er
FAQ · Mistral: Mistral Nemo
- Hvilke input og resultater er tilgængelige?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-nemo:text→textPOST /v1/messages·mistralai/mistral-nemo:text→json,sse- Hvilke felter bruger anmodningen?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-nemo:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·mistralai/mistral-nemo:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grænser gælder?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-nemo:messages.min_items:1