Mistral: Mixtral 8x22B Instruct
Mixtral 8x22B Instruct v0.1 er en flersproget tekstmodel til samtale, matematik, kode og funktionskald. Dens sparsomme mixture-of-experts-arkitektur bruger 39 milliarder aktive parametre ud af i alt 141 milliarder med en producentangivet kontekst på 64K og et særskilt v3-instruktionsformat.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmistralai/mixtral-8x22b-instruct - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmistralai/mixtral-8x22b-instruct
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Mixtral 8x22B Instruct v0.1 er Mistral AI's instruktionsfinjusterede version af den særskilt navngivne basismodel Mixtral 8x22B v0.1. Den modtager en tekstsamtale og producerer tekst, herunder forklaringer, kode og foreslåede funktionskald. Familieudgivelsen fremhæver engelsk, fransk, italiensk, tysk og spansk sammen med matematiske funktioner og kodefunktioner.
Sparsomme eksperter og kontekst
Producenten beskriver en sparsom mixture-of-experts-model med i alt 141 milliarder parametre og 39 milliarder aktive parametre. Den udgivne Instruct-konfiguration indeholder 8 eksperter med 2 valgt pr. token, 56 lag, 48 query-attentionhoveder og 8 key/value-hoveder. Det samlede parameterantal og de valgte eksperter beskriver modellens struktur frem for længden på et svar.
Familieudgivelsen dokumenterer en kontekst på 64K, og den præcise Instruct-konfiguration sætter maksimale positioner til 65.536. Brug pladsen til at bevare kildepassager, samtale og ønsket svar sammen. Et spørgsmål til et stort dokument kan bede om én betingelse på tværs af flere afsnit og returnere en kort tabel med hver kildeplacering. Medtag det materiale, der bestemmer resultatet, frem for at fylde vinduet med uvedkommende indhold.
Kodning af instruktionssamtalen
Modelkortet begynder med producentens v3-instruktionstokenizer og viser derefter, hvordan beskeder formateres med den tilhørende chatskabelon. Det udgivne ordforråd har 32.768 poster. Den oprindelige tokenizer og en kompatibel tokenizer bør producere matchende beskedrepræsentationer; modelkortet diskuterer udtrykkeligt sammenligning af deres kodninger. Det er forskelligt fra at antage, at Tekken-formatet, som bruges af senere Mistral-modeller, kan bruges i flæng med denne udgivelse.
I en samtale skal du skelne mellem brugerspørgsmålet, det tidligere assistentsvar og eventuelle værktøjsresultater. Bevar det relevante tidligere svar ved et opfølgningsspørgsmål. En opgave kan først bede om en forklaring af en kildepassage og derefter om en mere konkret sammenligning, mens kildeindholdet og diskussionens formål bevares.
Til flersproget redigering skal du identificere kildesprog, målsprog og terminologi, der skal forblive uændret. Bed om en revideret passage, der bevarer navne, betingelser og enheder. Til et matematisk problem skal du definere variabler og antagelser og angive, om det endelige resultat skal være et eksakt udtryk, en numerisk tilnærmelse eller et bevis. Til kodning skal du medtage funktionssignaturen, relevante deklarationer og forventet adfærd, før du beder om en implementering eller forklaring.
Funktionskald og deres resultater
Modelkortet dokumenterer indbygget funktionskald med værktøjsbeskrivelser og parameterskemaer. Applikationen leverer operationerne, modellen forbereder den valgte funktions argumenter, og applikationen udfører den. Det returnerede resultat skal derefter føjes til samtalen, så modellen kan bruge det i næste svar. Modelkortet advarer om, at ét forkortet kodeeksempel ikke demonstrerer denne komplette cyklus.
En opslagsopgave bør identificere, hvilke oplysninger der mangler, og hvilken angivet funktion der kan returnere dem. Medtag de krævede værdier, eller bed om de manglende oplysninger, før applikationen udfører operationen. Hold det foreslåede kald adskilt fra de faktisk returnerede data; den endelige forklaring kan dermed henvise til det opnåede resultat frem for et resultat udledt af værktøjets navn.
I producentens oprindelige samtaleformat bruger værktøjskald og tilhørende resultater ID'er på præcis ni alfanumeriske tegn. Tokenizeren indeholder også specialmarkører til tilgængelige værktøjer, værktøjskald og værktøjsresultater. Bevar den matchende repræsentation ved forberedelse af samtalen i det oprindelige format; et omslagslags synlige repræsentation er et særskilt grænsefladevalg.
Praktiske kode- og dokumentartefakter
Til en koderettelse skal du give den berørte funktion, et input, der viser problemet, og det forventede resultat. Bed om det reviderede fragment, årsagen til afvigelsen og eksempelinput, der adskiller den tilsigtede adfærd. Genereret kode er en tekstartefakt; kompilering, kørsel eller anvendelse i en kodebase kræver det tilsluttede udviklingsmiljø.
Til en dokumentforklaring skal du bede om det udsagn, der besvarer spørgsmålet, og afsnittet, der understøtter det. En sammenligning kan adskille fælles betingelser, forskelle og uafklarede detaljer. Til en begrænset tekstpost skal du definere feltnavne og behandlingen af manglende værdier. Den oprindelige familieannoncering beskriver funktionskald sammen med begrænset output i producentens tilsluttede tjeneste; disse formateringsfunktioner er fortsat forskellige fra udførelse af en ekstern operation.
Udgave og genereringsgrænser
Modelkortet viser genereringsbudgetter såsom 64 og 1.000 tokens til bestemte eksempler. Det er demonstrationsindstillinger og ikke selvstændige maksimale svarkapaciteter. Hold prompten og det ønskede svar inden for den faktiske konfigurerede kontekst, og bed om den længde, der passer til opgaven.
Denne post er det tekstbaserede Instruct v0.1-checkpoint med dets v3-instruktionsformatering. Syn, tale og styring af hybridt ræsonnement introduceret i senere Mistral-familier bør ikke tillægges det. Bevar den præcise udgave og kildematerialet ved forberedelse af den forklaring, det kodeforslag eller det værktøjsassisterede svar, næste trin har brug for.
Praktisk opgave
Praktisk opgave
Teknisk eksempel på engelsk
Repair integer average division
Fix this Python function for nonempty numeric lists: def average(values): return sum(values) // len(values). Input [1, 2] must produce 1.5. Return the corrected function and assertions for [1, 2] and [2, 4]. State the nonempty-input assumption rather than inventing an empty-list policy.Forventet resultat
A focused function correction, two assertions and the retained input assumption.Kontrollér resultatet
The function must preserve a fractional average and leave the unspecified empty-list behavior undecided.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mixtral-8x22b-instruct
mistralai/mixtral-8x22b-instruct
mistralai/mixtral-8x22b-instructStart
Mixtral 8x22B Instruct v0.1 er en flersproget tekstmodel til samtale, matematik, kode og funktionskald. Dens sparsomme mixture-of-experts-arkitektur bruger 39 milliarder aktive parametre ud af i alt 141 milliarder med en producentangivet kontekst på 64K og et særskilt v3-instruktionsformat.
- 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/mixtral-8x22b-instruct | 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 $0.004 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.012 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.0004 / 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 $0.004 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.012 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.0004 / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mixtral-8x22b-instruct", "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/mixtral-8x22b-instruct',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/mixtral-8x22b-instruct',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/mixtral-8x22b-instruct
Aliaser for metodestier
Brug metodestierne vist ovenfor.
Relaterede kalder-ID’er
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mixtral-8x22b-instruct
mistralai/mixtral-8x22b-instruct
mistralai/mixtral-8x22b-instructStart
Mixtral 8x22B Instruct v0.1 er en flersproget tekstmodel til samtale, matematik, kode og funktionskald. Dens sparsomme mixture-of-experts-arkitektur bruger 39 milliarder aktive parametre ud af i alt 141 milliarder med en producentangivet kontekst på 64K og et særskilt v3-instruktionsformat.
- 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/mixtral-8x22b-instruct | 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 $0.004 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.012 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.0004 / 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 $0.004 / 1K tokens Output · Outputtokens $0.012 / 1K tokens Input · Cachelæsning $0.0004 / 1K tokens Input · Cacheskrivning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
Eksempelanmodninger
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "mistralai/mixtral-8x22b-instruct",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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/mixtral-8x22b-instruct', '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/mixtral-8x22b-instruct', '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/mixtral-8x22b-instruct
Aliaser for metodestier
Brug metodestierne vist ovenfor.
Relaterede kalder-ID’er
FAQ · Mistral: Mixtral 8x22B Instruct
- Hvilke input og resultater er tilgængelige?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mixtral-8x22b-instruct:text→textPOST /v1/messages·mistralai/mixtral-8x22b-instruct:text→json,sse- Hvilke felter bruger anmodningen?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mixtral-8x22b-instruct:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·mistralai/mixtral-8x22b-instruct:model,messages,max_tokens,stream- Hvilke grænser gælder?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mixtral-8x22b-instruct:messages.min_items:1