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Mistral: Ministral 3 8B 2512

Markdown · JSON

Mistral: Ministral 3 8B 2512

Ministral 3 8B Instruct 2512 ist ein mehrsprachiges Text- und Bild-Anweisungsmodell mit einer Sprachkomponente von 8,4 Milliarden Parametern und einem Vision-Encoder von 0,4 Milliarden Parametern. Es unterstützt einen vom Hersteller angegebenen Kontext von 256k, Systemanweisungen, JSON und native Funktionsaufrufe für Assistenten und Dokumentabläufe.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Ministral 3 8B Instruct 2512 ist das mittelgroße, auf Anweisungen abgestimmte Modell der Ministral-3-Familie von Mistral AI. Der veröffentlichte Modellstand ist für Chat- und Anweisungsaufgaben in FP8-Präzision nachtrainiert. Er verbindet eine Sprachkomponente mit einem Vision-Encoder, nimmt Text und Bilder entgegen und gibt Text statt eines Bild- oder Audioartefakts zurück.

Architektur und zentrale Funktionen

Der Hersteller nennt ein Sprachmodell mit 8,4 Milliarden Parametern und einen Vision-Encoder mit 0,4 Milliarden Parametern. Sein Kontextfenster wird mit 256k beschrieben, und die veröffentlichten Nutzungshinweise verwenden eine standardmäßig konfigurierte Länge von 262.144. Diese Angaben beschreiben diese Ausgabe der Größe 8B; die kleineren 3B- und größeren 14B-Familienmitglieder behalten ihre eigenen Komponentengrößen und Konfigurationen.

Vision erweitert die Modelleingabe über ein schriftliches Gespräch hinaus. Ein Dokumentbild kann mit einer Frage zu einem ausgewählten Feld, Absatz oder sichtbaren Zusammenhang verbunden werden. Ein Screenshot kann mit dem Ziel des Nutzers und einer Aufforderung zur Identifikation des relevanten Bedienelements kombiniert werden. Verlangen Sie für jede Schlussfolgerung die stützende Beobachtung, wenn die Antwort von visuellen Details abhängt, und bewahren Sie Überschriften, Beschriftungen und Einheiten, die zur Interpretation eines Ausschnitts nötig sind.

Die Modellkarte beschreibt mehrsprachige Arbeit in Dutzenden Sprachen, darunter Englisch, Französisch, Spanisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch und Arabisch. Sie nennt außerdem die Einhaltung von Systemanweisungen, native Funktionsaufrufe und JSON-Ausgaben. Definieren Sie Zielsprache, Rolle und Ausgabeanforderungen ausdrücklich, statt das Modell das beabsichtigte Artefakt aus einer großen Eingabe erschließen zu lassen.

Dokument-, Gesprächs- und Agentenaufgaben

Zu den Anwendungsfällen des Herstellers zählen Chatschnittstellen, Alltagsassistenten, Bild- und Dokumentbeschreibungen, Übersetzung, Inhaltserzeugung und spezialisierte Agenten. Stellen Sie für einen Dokumentassistenten die Seite bereit und geben Sie die zurückzugebenden Informationen an. Eine Extraktionsanfrage kann Feldbezeichnungen, erwartete Typen und den Umgang mit fehlenden Werten benennen. Eine nützliche Antwort könnte die Dokumentkennung, den extrahierten Wert und eine kurze, auf die sichtbare Quelle bezogene Erklärung enthalten.

Bewahren Sie für ein laufendes Gespräch die relevante vorherige Antwort und stellen Sie eine gezielte Folgefrage. Ein Nutzer kann zuerst eine Dokumentzusammenfassung verlangen und danach fragen, welche Aussage eine bestimmte Schlussfolgerung stützt. Dadurch ändert sich die geforderte Ausgabe von einem allgemeinen Überblick zu einer quellenbezogenen Erklärung, während das ursprüngliche Material und der Gesprächszweck erhalten bleiben.

Stellen Sie für mehrsprachige Bearbeitung die ursprüngliche Passage, die Zielgruppe und eine Terminologieliste bereit. Verlangen Sie eine überarbeitete Version, die Namen, Bedingungen und Einheiten bewahrt, gegebenenfalls gefolgt von einer kurzen Erklärung der Änderungen. Geben Sie für die Inhaltserzeugung die Zielgruppe und die einzufügenden Fakten an, bevor Sie einen kurzen Entwurf oder alternative Formulierungen verlangen.

Bei einer Agentenaufgabe stellt die Anwendung die Werkzeuge und ihre Parameter bereit. Das Modell kann eine Funktion wählen und Argumente vorbereiten, während die Anwendung sie ausführt und das Ergebnis zurückliefert. Das Funktionsbeispiel der Modellkarte verbindet eine Bildfrage mit einem Berechnungswerkzeug. Halten Sie das Werkzeugergebnis vom vorgeschlagenen Aufruf getrennt, damit die anschließende schriftliche Antwort die tatsächlich von der Operation zurückgegebenen Informationen verwendet.

Empfohlene Vorbereitung und Einstellungen

Der Hersteller empfiehlt eine Systemanweisung, die Umgebung, Anwendungsfall und die vorgesehene Werkzeugnutzung beschreibt. Halten Sie die Werkzeugmenge klar definiert und auf das für die Aufgabe erforderliche Minimum begrenzt. Ein kleiner Abfrageablauf kann die für die aktuelle Frage relevanten Funktionen mit klar benannten Pflichtargumenten anbieten, statt eine große Sammlung nicht zusammenhängender Operationen zu präsentieren.

Für alltägliche und produktionsnahe Nutzung empfiehlt die Modellkarte eine Temperatur unter 0.1; höhere Temperaturen stehen für kreative Erkundung zur Verfügung. Behandeln Sie dies als Empfehlung für den Anweisungsablauf und nicht als gesonderte Reasoning-Modus-Steuerung. Die Familie hat eigene Modellstände als Base, Instruct und Reasoning; dieser Eintrag bezeichnet die Ausgabe Instruct 2512 und nicht die gesonderte Reasoning-Veröffentlichung derselben Größe.

Für Bilder empfiehlt der Hersteller Seitenverhältnisse nahe 1:1 und rät von sehr schmalen oder sehr breiten Eingaben ab. Schneiden Sie bei Bedarf zu und bewahren Sie dabei Beschriftungen und Kontext, die die Frage erfordert. Enthält eine Seite mehrere nicht zusammengehörige Bereiche, benennen Sie den zu prüfenden Teil und das zurückzugebende Ergebnis. Ein lesbares, fokussiertes Bild ist nützlicher als die Aufforderung an das Modell, zu erraten, welches kleine Detail auf einer umfassenden Seite wichtig ist.

Kontext und Grenzen der Ausgabe

Planen Sie Text, Bilder, Gespräch und gewünschte Antwort im Rahmen des konfigurierten Kontexts. Die Nutzungshinweise erlauben ausdrücklich eine Verringerung der konfigurierten Modelllänge, wenn weniger Kontext benötigt wird; das volle Fenster ist daher keine Aufforderung, jede Anfrage mit allem verfügbaren Material zu füllen. Das Generierungsbeispiel mit 512 Tokens in der Modellkarte ist nur eine Beispieleinstellung, und die gelesenen Quellen belegen keine gesonderte harte maximale Antwortlänge.

Der FP8-Instruct-Modellstand, die vortrainierte Base-Veröffentlichung und die Reasoning-Veröffentlichung sind getrennte Ausgaben. Der Hersteller nennt auch Spezialisierung und Feinabstimmung als Anwendungsfälle. Bewahren Sie bei der Vorbereitung des Gesprächs den benannten Modellstand und seinen Tokenizer und trennen Sie Textgenerierung von Repository-Zugriff, Funktionsausführung oder anderen Aktionen, die die umgebende Anwendung bereitstellt.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Extract a compact invoice record

Extract the invoice identifier, supplier, total and currency from this text: Invoice INV-731. Supplier: Cedar Works. Subtotal: 80 EUR. Tax: 16 EUR. Total: 96 EUR. Payment due: not stated. Return those fields plus payment_due; use null when absent and preserve the identifier exactly.

Erwartetes Ergebnis

A labelled record with invoice_id, supplier, total, currency and payment_due, using null for the unstated date.

Ergebnis prüfen

Check that the total is taken from the Total line rather than the subtotal and that EUR is retained.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/ministral-8b-2512

mistralai/ministral-8b-2512

Mistral /mistralai/ministral-8b-2512

Einstieg

Ministral 3 8B Instruct 2512 ist ein mehrsprachiges Text- und Bild-Anweisungsmodell mit einer Sprachkomponente von 8,4 Milliarden Parametern und einem Vision-Encoder von 0,4 Milliarden Parametern. Es unterstützt einen vom Hersteller angegebenen Kontext von 256k, Systemanweisungen, JSON und native Funktionsaufrufe für Assistenten und Dokumentabläufe.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
mistralai/ministral-8b-2512
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte 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[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

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.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00066 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00066 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00003 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00066 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00066 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00003 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
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/ministral-8b-2512", "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/ministral-8b-2512',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/ministral-8b-2512',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")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra mistralai/ministral-8b-2512

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/ministral-8b-2512

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/ministral-8b-2512

mistralai/ministral-8b-2512

Mistral /mistralai/ministral-8b-2512

Einstieg

Ministral 3 8B Instruct 2512 ist ein mehrsprachiges Text- und Bild-Anweisungsmodell mit einer Sprachkomponente von 8,4 Milliarden Parametern und einem Vision-Encoder von 0,4 Milliarden Parametern. Es unterstützt einen vom Hersteller angegebenen Kontext von 256k, Systemanweisungen, JSON und native Funktionsaufrufe für Assistenten und Dokumentabläufe.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
mistralai/ministral-8b-2512
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00066 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00066 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00003 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00066 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00066 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00003 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "mistralai/ministral-8b-2512",
  "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/ministral-8b-2512', '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/ministral-8b-2512', '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))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra mistralai/ministral-8b-2512

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/ministral-8b-2512

FAQ · Mistral: Ministral 3 8B 2512
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-8b-2512: text → text

POST /v1/messages · mistralai/ministral-8b-2512: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-8b-2512: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/ministral-8b-2512: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-8b-2512: messages.min_items: 1

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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