Codestral 2508 ist das Programmiermodell von Mistral AI für häufige Vervollständigungs- und Generierungsaufgaben mit hohen Anforderungen an geringe Latenz. Es erhält Quellcode und textliche Anforderungen und gibt Text zurück, der eine Implementierung, Ergänzung, Korrektur oder Erklärung enthalten kann. Die benannte Ausgabe 2508 konzentriert sich auf den aktuellen Bearbeitungskontext der entwickelnden Person; sie ist weder ein Embedding-Modell noch für sich allein ein vollständiger Repository-Agent.
Codevervollständigung und das Update 2508
Der Hersteller positioniert Codestral für Fill-in-the-Middle-Vervollständigung und mehrzeilige Bearbeitung. Die Veröffentlichung beschreibt Verbesserungen am Vervollständigungsverhalten, darunter die Verringerung unkontrolliert weiterlaufender Generierung, sowie Verbesserungen beim Befolgen von Anweisungen und bei Codeaufgaben im Chatmodus. Das sind Änderungen an dieser Codestral-Ausgabe; die Such- und autonomen Agentenfunktionen des umgebenden Programmier-Stacks gehören zu gesondert benannten Komponenten.
Halten Sie bei einer Vervollständigungsaufgabe die relevante Funktionssignatur, Deklarationen und den Aufrufkontext zusammen mit der Cursorposition bereit. Geben Sie an, ob das gewünschte Ergebnis nur der fehlende Code oder eine vollständig überarbeitete Funktion ist. Eine editorbezogene Anfrage könnte einen Schleifenrumpf verlangen, der den bestehenden Rückgabetyp beibehält, doppelte Werte bewahrt und die Eingabe des Aufrufers nicht verändert. Damit hat das Ergebnis eine konkrete Einfügestelle und ein definiertes Verhalten.
Vorbereitung für Fill-in-the-Middle
In der FIM-Schnittstelle des Herstellers liefert der Prompt den zu vervollständigenden Text oder Code; ein optionales Suffix liefert das Material nach der Lücke. Sind beide angegeben, füllt das Modell den Zwischenraum. Ohne Suffix setzt es den Prompt fort. Das unterscheidet sich von einer gewöhnlichen Gesprächsanfrage, die eine Codeänderung samt Erklärung verlangt; jede Vorbereitungsform definiert einen anderen Ausgabevertrag.
Eine nützliche Eingabe für die Lückenvervollständigung enthält den Funktionsanfang, den Code, der auf die Einfügung folgen muss, sowie relevante Typ- oder Hilfsdefinitionen. Bewahren Sie Einrückungen und Begrenzungszeichen, damit der zurückgegebene Text in das vorhandene Fragment passt. Benötigt die Aufgabe nur den fehlenden Rumpf, verlangen Sie diesen statt einer Neufassung der ganzen Datei. Eine gesonderte Chatfrage kann erklären lassen, warum das ergänzte Fragment die Anforderung erfüllt.
Die offizielle FIM-Dokumentation erlaubt ein Budget für Ausgabetokens und verlangt, dass der Prompt zusammen mit diesem Budget innerhalb des Modellkontexts bleibt. Sie dokumentiert außerdem Stoppsequenzen und das Streaming erzeugter Inhalte. Wählen Sie einen Vervollständigungsablauf, wenn das Ergebnis in eine Codelücke passen muss, und einen Gesprächsablauf, wenn die Aufgabe Code samt Erklärung verlangt.
Kontext und ergänzende Funktionen
Die Modellseite nennt ein Kontextfenster von 128k. Nutzen Sie den Kontext für die Quellen und Deklarationen, die die beabsichtigte Änderung bestimmen, und formulieren Sie die eigentliche Bearbeitungsaufgabe ausdrücklich. Geben Sie bei einer Fehlerbehebung die betroffene Funktion, eine konkrete fehlschlagende Eingabe, das erwartete Ergebnis und den Fehler oder das beobachtete Verhalten an. Verlangen Sie die vorgeschlagene Korrektur getrennt von Erklärung und Beispielen.
Die Seite nennt neben Chat- und FIM-Fähigkeiten auch strukturierte Ausgaben, Funktionsaufrufe, vorhergesagte Ausgaben, Fragen zu Dokumenten, Antwortpräfixe und Stapelverarbeitung. Definieren Sie für ein strukturiertes Codeprüfergebnis Felder wie das betroffene Symbol, die beobachtete Abweichung, die vorgeschlagene Änderung und die noch zu klärende Annahme. Mistrals Anleitung für strukturierte Ausgaben unterscheidet zwischen JSON-Modus und benutzerdefiniertem Schema; das gewünschte JSON-Format wird im Prompt angegeben.
Vorhergesagte Ausgaben sind für Inhalte gedacht, bei denen große Teile der Antwort bereits bekannt sind. Sie können verwendet werden, wenn ein Dokument oder eine Codedatei mit einer begrenzten Änderung neu erzeugt und der übrige Inhalt bewahrt werden soll. Geben Sie die genaue Änderung und das zu erhaltende Material an. Ein Antwortpräfix liefert dagegen einen bekannten Anfang, von dem aus die Generierung fortgesetzt wird; es unterscheidet sich sowohl von einem bekannten vollständigen Inhalt als auch von einem FIM-Suffix.
Eine Dokumentationsfrage kann den Dokumentverarbeitungsablauf des Herstellers nutzen, um vor der Analyse durch das Sprachmodell Text und Struktur mittels OCR aufzubereiten. Stellen Sie bei bereits als Text vorhandenem Programmiermaterial die relevanten Dokumentationsabschnitte bereit und fragen Sie, welche Bedingung für die Implementierung maßgeblich ist. Ordnen Sie jede extrahierte Anforderung ihrem Quellabschnitt zu, damit der erzeugte Code oder die Erklärung mit der gelieferten Spezifikation verbunden bleibt.
Werkzeuge und praktische Ergebnisse
Bei Funktionsaufrufen stellt die Anwendung beschriebene Operationen und ihre Parameter bereit. Das Modell bereitet einen Aufruf vor, die Anwendung führt ihn aus, und das zurückgegebene Ergebnis wird zum Kontext für die nächste Antwort. Ein Programmierassistent kann über diesen Zyklus ein Abfrage- oder Berechnungsergebnis erhalten; das Kompilieren, Testen oder Anwenden einer vorgeschlagenen Änderung erfordert jedoch weiterhin die umgebende Entwicklungsumgebung.
Definieren Sie für eine praktische Korrektur die öffentliche Schnittstelle, die kompatibel bleiben muss, und verlangen Sie das überarbeitete Fragment, eine knappe Erklärung und Beispieleingaben mit erwarteten Ausgaben. Geben Sie für eine zu generierende Funktion die akzeptierten Typen und Randbedingungen an. Stellen Sie für eine Erklärung die nachzuverfolgende Eingabe bereit, damit die Antwort einen konkreten Ausführungspfad mit dem zurückgegebenen Wert verbindet.
Codestral erzeugt Text. Es übernimmt weder Codesuchvektoren von Codestral Embed noch Repository-Automatisierung von Devstral oder Bilderzeugung von einem visuellen Modell. Die genaue Modellseite für 2508 veröffentlicht weder eine Parameterzahl noch eine unabhängige maximale Antwortlänge, die von einer anderen Veröffentlichung übernommen werden könnte. Bewahren Sie die benannte Ausgabe, den Programmierkontext und das verlangte Artefakt, wenn Sie einen wiederholbaren Editor- oder Chatablauf vorbereiten.
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Das sind Änderungen an dieser Codestral-Ausgabe; die Such- und autonomen Agentenfunktionen des umgebenden Programmier-Stacks gehören zu gesondert benannten Komponenten.\n\nHalten Sie bei einer Vervollständigungsaufgabe die relevante Funktionssignatur, Deklarationen und den Aufrufkontext zusammen mit der Cursorposition bereit. Geben Sie an, ob das gewünschte Ergebnis nur der fehlende Code oder eine vollständig überarbeitete Funktion ist. Eine editorbezogene Anfrage könnte einen Schleifenrumpf verlangen, der den bestehenden Rückgabetyp beibehält, doppelte Werte bewahrt und die Eingabe des Aufrufers nicht verändert. Damit hat das Ergebnis eine konkrete Einfügestelle und ein definiertes Verhalten.\n\nVorbereitung für Fill-in-the-Middle\n\nIn der FIM-Schnittstelle des Herstellers liefert der Prompt den zu vervollständigenden Text oder Code; ein optionales Suffix liefert das Material nach der Lücke. Sind beide angegeben, füllt das Modell den Zwischenraum. Ohne Suffix setzt es den Prompt fort. Das unterscheidet sich von einer gewöhnlichen Gesprächsanfrage, die eine Codeänderung samt Erklärung verlangt; jede Vorbereitungsform definiert einen anderen Ausgabevertrag.\n\nEine nützliche Eingabe für die Lückenvervollständigung enthält den Funktionsanfang, den Code, der auf die Einfügung folgen muss, sowie relevante Typ- oder Hilfsdefinitionen. Bewahren Sie Einrückungen und Begrenzungszeichen, damit der zurückgegebene Text in das vorhandene Fragment passt. Benötigt die Aufgabe nur den fehlenden Rumpf, verlangen Sie diesen statt einer Neufassung der ganzen Datei. Eine gesonderte Chatfrage kann erklären lassen, warum das ergänzte Fragment die Anforderung erfüllt.\n\nDie offizielle FIM-Dokumentation erlaubt ein Budget für Ausgabetokens und verlangt, dass der Prompt zusammen mit diesem Budget innerhalb des Modellkontexts bleibt. Sie dokumentiert außerdem Stoppsequenzen und das Streaming erzeugter Inhalte. Wählen Sie einen Vervollständigungsablauf, wenn das Ergebnis in eine Codelücke passen muss, und einen Gesprächsablauf, wenn die Aufgabe Code samt Erklärung verlangt.\n\nKontext und ergänzende Funktionen\n\nDie Modellseite nennt ein Kontextfenster von 128k. Nutzen Sie den Kontext für die Quellen und Deklarationen, die die beabsichtigte Änderung bestimmen, und formulieren Sie die eigentliche Bearbeitungsaufgabe ausdrücklich. Geben Sie bei einer Fehlerbehebung die betroffene Funktion, eine konkrete fehlschlagende Eingabe, das erwartete Ergebnis und den Fehler oder das beobachtete Verhalten an. Verlangen Sie die vorgeschlagene Korrektur getrennt von Erklärung und Beispielen.\n\nDie Seite nennt neben Chat- und FIM-Fähigkeiten auch strukturierte Ausgaben, Funktionsaufrufe, vorhergesagte Ausgaben, Fragen zu Dokumenten, Antwortpräfixe und Stapelverarbeitung. Definieren Sie für ein strukturiertes Codeprüfergebnis Felder wie das betroffene Symbol, die beobachtete Abweichung, die vorgeschlagene Änderung und die noch zu klärende Annahme. Mistrals Anleitung für strukturierte Ausgaben unterscheidet zwischen JSON-Modus und benutzerdefiniertem Schema; das gewünschte JSON-Format wird im Prompt angegeben.\n\nVorhergesagte Ausgaben sind für Inhalte gedacht, bei denen große Teile der Antwort bereits bekannt sind. Sie können verwendet werden, wenn ein Dokument oder eine Codedatei mit einer begrenzten Änderung neu erzeugt und der übrige Inhalt bewahrt werden soll. Geben Sie die genaue Änderung und das zu erhaltende Material an. Ein Antwortpräfix liefert dagegen einen bekannten Anfang, von dem aus die Generierung fortgesetzt wird; es unterscheidet sich sowohl von einem bekannten vollständigen Inhalt als auch von einem FIM-Suffix.\n\nEine Dokumentationsfrage kann den Dokumentverarbeitungsablauf des Herstellers nutzen, um vor der Analyse durch das Sprachmodell Text und Struktur mittels OCR aufzubereiten. Stellen Sie bei bereits als Text vorhandenem Programmiermaterial die relevanten Dokumentationsabschnitte bereit und fragen Sie, welche Bedingung für die Implementierung maßgeblich ist. Ordnen Sie jede extrahierte Anforderung ihrem Quellabschnitt zu, damit der erzeugte Code oder die Erklärung mit der gelieferten Spezifikation verbunden bleibt.\n\nWerkzeuge und praktische Ergebnisse\n\nBei Funktionsaufrufen stellt die Anwendung beschriebene Operationen und ihre Parameter bereit. Das Modell bereitet einen Aufruf vor, die Anwendung führt ihn aus, und das zurückgegebene Ergebnis wird zum Kontext für die nächste Antwort. Ein Programmierassistent kann über diesen Zyklus ein Abfrage- oder Berechnungsergebnis erhalten; das Kompilieren, Testen oder Anwenden einer vorgeschlagenen Änderung erfordert jedoch weiterhin die umgebende Entwicklungsumgebung.\n\nDefinieren Sie für eine praktische Korrektur die öffentliche Schnittstelle, die kompatibel bleiben muss, und verlangen Sie das überarbeitete Fragment, eine knappe Erklärung und Beispieleingaben mit erwarteten Ausgaben. Geben Sie für eine zu generierende Funktion die akzeptierten Typen und Randbedingungen an. Stellen Sie für eine Erklärung die nachzuverfolgende Eingabe bereit, damit die Antwort einen konkreten Ausführungspfad mit dem zurückgegebenen Wert verbindet.\n\nCodestral erzeugt Text. Es übernimmt weder Codesuchvektoren von Codestral Embed noch Repository-Automatisierung von Devstral oder Bilderzeugung von einem visuellen Modell. Die genaue Modellseite für 2508 veröffentlicht weder eine Parameterzahl noch eine unabhängige maximale Antwortlänge, die von einer anderen Veröffentlichung übernommen werden könnte. Bewahren Sie die benannte Ausgabe, den Programmierkontext und das verlangte Artefakt, wenn Sie einen wiederholbaren Editor- oder Chatablauf vorbereiten.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Fill a nonmutating loop body\n\nComplete only the missing body in this Python function: 'def doubled(values):\n result = []\n # missing body\n return result'. It must append twice every input value, preserve order and duplicate values, and leave values unchanged. Return the indented insertion followed by assert tests for [2, 2, -1] and []. This is a chat completion request, not a FIM transport request.Only the missing indented loop body, then two tests verifying [4, 4, -2] and an empty result.The insertion fits before return result and never deduplicates or mutates the input.mistralai/codestral-2508Codestral 2508 ist das Textmodell von Mistral AI für Codegenerierung und kontextbezogene Vervollständigung. Es ist für häufige Editoraufgaben optimiert, darunter Fill-in-the-Middle und mehrzeilige Änderungen, mit einem vom Hersteller angegebenen Kontext von 128k sowie dokumentierten Funktionen für Chat, strukturierte Ausgaben und Werkzeuge.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Codestral 2508 ist das Programmiermodell von Mistral AI für häufige Vervollständigungs- und Generierungsaufgaben mit hohen Anforderungen an geringe Latenz. Es erhält Quellcode und textliche Anforderungen und gibt Text zurück, der eine Implementierung, Ergänzung, Korrektur oder Erklärung enthalten kann. Die benannte Ausgabe 2508 konzentriert sich auf den aktuellen Bearbeitungskontext der entwickelnden Person; sie ist weder ein Embedding-Modell noch für sich allein ein vollständiger Repository-Agent.
Codevervollständigung und das Update 2508
Der Hersteller positioniert Codestral für Fill-in-the-Middle-Vervollständigung und mehrzeilige Bearbeitung. Die Veröffentlichung beschreibt Verbesserungen am Vervollständigungsverhalten, darunter die Verringerung unkontrolliert weiterlaufender Generierung, sowie Verbesserungen beim Befolgen von Anweisungen und bei Codeaufgaben im Chatmodus. Das sind Änderungen an dieser Codestral-Ausgabe; die Such- und autonomen Agentenfunktionen des umgebenden Programmier-Stacks gehören zu gesondert benannten Komponenten.
Halten Sie bei einer Vervollständigungsaufgabe die relevante Funktionssignatur, Deklarationen und den Aufrufkontext zusammen mit der Cursorposition bereit. Geben Sie an, ob das gewünschte Ergebnis nur der fehlende Code oder eine vollständig überarbeitete Funktion ist. Eine editorbezogene Anfrage könnte einen Schleifenrumpf verlangen, der den bestehenden Rückgabetyp beibehält, doppelte Werte bewahrt und die Eingabe des Aufrufers nicht verändert. Damit hat das Ergebnis eine konkrete Einfügestelle und ein definiertes Verhalten.
Vorbereitung für Fill-in-the-Middle
In der FIM-Schnittstelle des Herstellers liefert der Prompt den zu vervollständigenden Text oder Code; ein optionales Suffix liefert das Material nach der Lücke. Sind beide angegeben, füllt das Modell den Zwischenraum. Ohne Suffix setzt es den Prompt fort. Das unterscheidet sich von einer gewöhnlichen Gesprächsanfrage, die eine Codeänderung samt Erklärung verlangt; jede Vorbereitungsform definiert einen anderen Ausgabevertrag.
Eine nützliche Eingabe für die Lückenvervollständigung enthält den Funktionsanfang, den Code, der auf die Einfügung folgen muss, sowie relevante Typ- oder Hilfsdefinitionen. Bewahren Sie Einrückungen und Begrenzungszeichen, damit der zurückgegebene Text in das vorhandene Fragment passt. Benötigt die Aufgabe nur den fehlenden Rumpf, verlangen Sie diesen statt einer Neufassung der ganzen Datei. Eine gesonderte Chatfrage kann erklären lassen, warum das ergänzte Fragment die Anforderung erfüllt.
Die offizielle FIM-Dokumentation erlaubt ein Budget für Ausgabetokens und verlangt, dass der Prompt zusammen mit diesem Budget innerhalb des Modellkontexts bleibt. Sie dokumentiert außerdem Stoppsequenzen und das Streaming erzeugter Inhalte. Wählen Sie einen Vervollständigungsablauf, wenn das Ergebnis in eine Codelücke passen muss, und einen Gesprächsablauf, wenn die Aufgabe Code samt Erklärung verlangt.
Kontext und ergänzende Funktionen
Die Modellseite nennt ein Kontextfenster von 128k. Nutzen Sie den Kontext für die Quellen und Deklarationen, die die beabsichtigte Änderung bestimmen, und formulieren Sie die eigentliche Bearbeitungsaufgabe ausdrücklich. Geben Sie bei einer Fehlerbehebung die betroffene Funktion, eine konkrete fehlschlagende Eingabe, das erwartete Ergebnis und den Fehler oder das beobachtete Verhalten an. Verlangen Sie die vorgeschlagene Korrektur getrennt von Erklärung und Beispielen.
Die Seite nennt neben Chat- und FIM-Fähigkeiten auch strukturierte Ausgaben, Funktionsaufrufe, vorhergesagte Ausgaben, Fragen zu Dokumenten, Antwortpräfixe und Stapelverarbeitung. Definieren Sie für ein strukturiertes Codeprüfergebnis Felder wie das betroffene Symbol, die beobachtete Abweichung, die vorgeschlagene Änderung und die noch zu klärende Annahme. Mistrals Anleitung für strukturierte Ausgaben unterscheidet zwischen JSON-Modus und benutzerdefiniertem Schema; das gewünschte JSON-Format wird im Prompt angegeben.
Vorhergesagte Ausgaben sind für Inhalte gedacht, bei denen große Teile der Antwort bereits bekannt sind. Sie können verwendet werden, wenn ein Dokument oder eine Codedatei mit einer begrenzten Änderung neu erzeugt und der übrige Inhalt bewahrt werden soll. Geben Sie die genaue Änderung und das zu erhaltende Material an. Ein Antwortpräfix liefert dagegen einen bekannten Anfang, von dem aus die Generierung fortgesetzt wird; es unterscheidet sich sowohl von einem bekannten vollständigen Inhalt als auch von einem FIM-Suffix.
Eine Dokumentationsfrage kann den Dokumentverarbeitungsablauf des Herstellers nutzen, um vor der Analyse durch das Sprachmodell Text und Struktur mittels OCR aufzubereiten. Stellen Sie bei bereits als Text vorhandenem Programmiermaterial die relevanten Dokumentationsabschnitte bereit und fragen Sie, welche Bedingung für die Implementierung maßgeblich ist. Ordnen Sie jede extrahierte Anforderung ihrem Quellabschnitt zu, damit der erzeugte Code oder die Erklärung mit der gelieferten Spezifikation verbunden bleibt.
Werkzeuge und praktische Ergebnisse
Bei Funktionsaufrufen stellt die Anwendung beschriebene Operationen und ihre Parameter bereit. Das Modell bereitet einen Aufruf vor, die Anwendung führt ihn aus, und das zurückgegebene Ergebnis wird zum Kontext für die nächste Antwort. Ein Programmierassistent kann über diesen Zyklus ein Abfrage- oder Berechnungsergebnis erhalten; das Kompilieren, Testen oder Anwenden einer vorgeschlagenen Änderung erfordert jedoch weiterhin die umgebende Entwicklungsumgebung.
Definieren Sie für eine praktische Korrektur die öffentliche Schnittstelle, die kompatibel bleiben muss, und verlangen Sie das überarbeitete Fragment, eine knappe Erklärung und Beispieleingaben mit erwarteten Ausgaben. Geben Sie für eine zu generierende Funktion die akzeptierten Typen und Randbedingungen an. Stellen Sie für eine Erklärung die nachzuverfolgende Eingabe bereit, damit die Antwort einen konkreten Ausführungspfad mit dem zurückgegebenen Wert verbindet.
Codestral erzeugt Text. Es übernimmt weder Codesuchvektoren von Codestral Embed noch Repository-Automatisierung von Devstral oder Bilderzeugung von einem visuellen Modell. Die genaue Modellseite für 2508 veröffentlicht weder eine Parameterzahl noch eine unabhängige maximale Antwortlänge, die von einer anderen Veröffentlichung übernommen werden könnte. Bewahren Sie die benannte Ausgabe, den Programmierkontext und das verlangte Artefakt, wenn Sie einen wiederholbaren Editor- oder Chatablauf vorbereiten.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits mistralai/codestral-2508 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0018 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.00006 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0018 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.00006 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/codestral-2508", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mistralai/codestral-2508',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mistralai/codestral-2508',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra mistralai/codestral-2508
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
mistralai/codestral-2508Codestral 2508 ist das Textmodell von Mistral AI für Codegenerierung und kontextbezogene Vervollständigung. Es ist für häufige Editoraufgaben optimiert, darunter Fill-in-the-Middle und mehrzeilige Änderungen, mit einem vom Hersteller angegebenen Kontext von 128k sowie dokumentierten Funktionen für Chat, strukturierte Ausgaben und Werkzeuge.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Codestral 2508 ist das Programmiermodell von Mistral AI für häufige Vervollständigungs- und Generierungsaufgaben mit hohen Anforderungen an geringe Latenz. Es erhält Quellcode und textliche Anforderungen und gibt Text zurück, der eine Implementierung, Ergänzung, Korrektur oder Erklärung enthalten kann. Die benannte Ausgabe 2508 konzentriert sich auf den aktuellen Bearbeitungskontext der entwickelnden Person; sie ist weder ein Embedding-Modell noch für sich allein ein vollständiger Repository-Agent.
Codevervollständigung und das Update 2508
Der Hersteller positioniert Codestral für Fill-in-the-Middle-Vervollständigung und mehrzeilige Bearbeitung. Die Veröffentlichung beschreibt Verbesserungen am Vervollständigungsverhalten, darunter die Verringerung unkontrolliert weiterlaufender Generierung, sowie Verbesserungen beim Befolgen von Anweisungen und bei Codeaufgaben im Chatmodus. Das sind Änderungen an dieser Codestral-Ausgabe; die Such- und autonomen Agentenfunktionen des umgebenden Programmier-Stacks gehören zu gesondert benannten Komponenten.
Halten Sie bei einer Vervollständigungsaufgabe die relevante Funktionssignatur, Deklarationen und den Aufrufkontext zusammen mit der Cursorposition bereit. Geben Sie an, ob das gewünschte Ergebnis nur der fehlende Code oder eine vollständig überarbeitete Funktion ist. Eine editorbezogene Anfrage könnte einen Schleifenrumpf verlangen, der den bestehenden Rückgabetyp beibehält, doppelte Werte bewahrt und die Eingabe des Aufrufers nicht verändert. Damit hat das Ergebnis eine konkrete Einfügestelle und ein definiertes Verhalten.
Vorbereitung für Fill-in-the-Middle
In der FIM-Schnittstelle des Herstellers liefert der Prompt den zu vervollständigenden Text oder Code; ein optionales Suffix liefert das Material nach der Lücke. Sind beide angegeben, füllt das Modell den Zwischenraum. Ohne Suffix setzt es den Prompt fort. Das unterscheidet sich von einer gewöhnlichen Gesprächsanfrage, die eine Codeänderung samt Erklärung verlangt; jede Vorbereitungsform definiert einen anderen Ausgabevertrag.
Eine nützliche Eingabe für die Lückenvervollständigung enthält den Funktionsanfang, den Code, der auf die Einfügung folgen muss, sowie relevante Typ- oder Hilfsdefinitionen. Bewahren Sie Einrückungen und Begrenzungszeichen, damit der zurückgegebene Text in das vorhandene Fragment passt. Benötigt die Aufgabe nur den fehlenden Rumpf, verlangen Sie diesen statt einer Neufassung der ganzen Datei. Eine gesonderte Chatfrage kann erklären lassen, warum das ergänzte Fragment die Anforderung erfüllt.
Die offizielle FIM-Dokumentation erlaubt ein Budget für Ausgabetokens und verlangt, dass der Prompt zusammen mit diesem Budget innerhalb des Modellkontexts bleibt. Sie dokumentiert außerdem Stoppsequenzen und das Streaming erzeugter Inhalte. Wählen Sie einen Vervollständigungsablauf, wenn das Ergebnis in eine Codelücke passen muss, und einen Gesprächsablauf, wenn die Aufgabe Code samt Erklärung verlangt.
Kontext und ergänzende Funktionen
Die Modellseite nennt ein Kontextfenster von 128k. Nutzen Sie den Kontext für die Quellen und Deklarationen, die die beabsichtigte Änderung bestimmen, und formulieren Sie die eigentliche Bearbeitungsaufgabe ausdrücklich. Geben Sie bei einer Fehlerbehebung die betroffene Funktion, eine konkrete fehlschlagende Eingabe, das erwartete Ergebnis und den Fehler oder das beobachtete Verhalten an. Verlangen Sie die vorgeschlagene Korrektur getrennt von Erklärung und Beispielen.
Die Seite nennt neben Chat- und FIM-Fähigkeiten auch strukturierte Ausgaben, Funktionsaufrufe, vorhergesagte Ausgaben, Fragen zu Dokumenten, Antwortpräfixe und Stapelverarbeitung. Definieren Sie für ein strukturiertes Codeprüfergebnis Felder wie das betroffene Symbol, die beobachtete Abweichung, die vorgeschlagene Änderung und die noch zu klärende Annahme. Mistrals Anleitung für strukturierte Ausgaben unterscheidet zwischen JSON-Modus und benutzerdefiniertem Schema; das gewünschte JSON-Format wird im Prompt angegeben.
Vorhergesagte Ausgaben sind für Inhalte gedacht, bei denen große Teile der Antwort bereits bekannt sind. Sie können verwendet werden, wenn ein Dokument oder eine Codedatei mit einer begrenzten Änderung neu erzeugt und der übrige Inhalt bewahrt werden soll. Geben Sie die genaue Änderung und das zu erhaltende Material an. Ein Antwortpräfix liefert dagegen einen bekannten Anfang, von dem aus die Generierung fortgesetzt wird; es unterscheidet sich sowohl von einem bekannten vollständigen Inhalt als auch von einem FIM-Suffix.
Eine Dokumentationsfrage kann den Dokumentverarbeitungsablauf des Herstellers nutzen, um vor der Analyse durch das Sprachmodell Text und Struktur mittels OCR aufzubereiten. Stellen Sie bei bereits als Text vorhandenem Programmiermaterial die relevanten Dokumentationsabschnitte bereit und fragen Sie, welche Bedingung für die Implementierung maßgeblich ist. Ordnen Sie jede extrahierte Anforderung ihrem Quellabschnitt zu, damit der erzeugte Code oder die Erklärung mit der gelieferten Spezifikation verbunden bleibt.
Werkzeuge und praktische Ergebnisse
Bei Funktionsaufrufen stellt die Anwendung beschriebene Operationen und ihre Parameter bereit. Das Modell bereitet einen Aufruf vor, die Anwendung führt ihn aus, und das zurückgegebene Ergebnis wird zum Kontext für die nächste Antwort. Ein Programmierassistent kann über diesen Zyklus ein Abfrage- oder Berechnungsergebnis erhalten; das Kompilieren, Testen oder Anwenden einer vorgeschlagenen Änderung erfordert jedoch weiterhin die umgebende Entwicklungsumgebung.
Definieren Sie für eine praktische Korrektur die öffentliche Schnittstelle, die kompatibel bleiben muss, und verlangen Sie das überarbeitete Fragment, eine knappe Erklärung und Beispieleingaben mit erwarteten Ausgaben. Geben Sie für eine zu generierende Funktion die akzeptierten Typen und Randbedingungen an. Stellen Sie für eine Erklärung die nachzuverfolgende Eingabe bereit, damit die Antwort einen konkreten Ausführungspfad mit dem zurückgegebenen Wert verbindet.
Codestral erzeugt Text. Es übernimmt weder Codesuchvektoren von Codestral Embed noch Repository-Automatisierung von Devstral oder Bilderzeugung von einem visuellen Modell. Die genaue Modellseite für 2508 veröffentlicht weder eine Parameterzahl noch eine unabhängige maximale Antwortlänge, die von einer anderen Veröffentlichung übernommen werden könnte. Bewahren Sie die benannte Ausgabe, den Programmierkontext und das verlangte Artefakt, wenn Sie einen wiederholbaren Editor- oder Chatablauf vorbereiten.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits mistralai/codestral-2508 | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0018 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.00006 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0006 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.0018 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.00006 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "mistralai/codestral-2508",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/codestral-2508', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/codestral-2508', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra mistralai/codestral-2508
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Fill a nonmutating loop body\n\nComplete only the missing body in this Python function: 'def doubled(values):\n result = []\n # missing body\n return result'. It must append twice every input value, preserve order and duplicate values, and leave values unchanged. Return the indented insertion followed by assert tests for [2, 2, -1] and []. This is a chat completion request, not a FIM transport request.Only the missing indented loop body, then two tests verifying [4, 4, -2] and an empty result.The insertion fits before return result and never deduplicates or mutates the input.