Source: https://ailoot.ai/models/de-at/mistralai-mistral-large-2512-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/mistralai-mistral-large-2512-u003a-batch/
Language: de-at

# Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/mistralai-mistral-large-2512-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/mistralai-mistral-large-2512-u003a-batch/facts.json)

## [Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)](https://ailoot.ai/models/de-at/mistralai-mistral-large-2512-u003a-batch/)

Mistral Large 3 2512 ist ein mehrsprachiges Text- und Bildmodell für lange Dokumente, Unternehmenswissen, Programmierung und werkzeuggestützte Arbeit. Sein Kontext von 256k, native Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben helfen dabei, bereitgestellte Belege in Antworten, Datensätze und vorgeschlagene Aktionen zu überführen.

- [**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `mistralai/mistral-large-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/de-at/mistralai-mistral-large-2512-u003a-batch/#method-0)

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.

Mistral Large 3 2512 ist die auf Anweisungen abgestimmte Ausgabe von Mistral AI für allgemeine Gespräche, visuelles Verständnis und Unternehmensarbeit. Seine dünn besetzte Mixture-of-Experts-Architektur hat insgesamt 675 Milliarden Parameter, davon 41 Milliarden aktive, und ein Kontextfenster von 256k. Text und Bilder können zur selben Aufgabe beitragen, während die Antwort aus Text, Code oder einem strukturierten Ergebnis besteht.

Fähigkeiten und Eingabevorbereitung

Das Modell verbindet eine Sprachkomponente mit einem Vision-Encoder. Geben Sie einem Bild eine klare Rolle: eine zu lesende Seite, ein zu interpretierendes Diagramm oder ein zu erklärender Bildschirm. Stellen Sie bei einem dicht gefüllten Bildschirm einen Ausschnitt mit den relevanten Bedienelementen bereit und bewahren Sie die umgebenden Beschriftungen, die zu ihrem Verständnis nötig sind. Mistral empfiehlt annähernd quadratische Bildformen; teilen Sie eine außergewöhnlich schmale oder breite Quelle in nützliche Bereiche, statt wichtige Details auf einen unlesbaren Streifen zu verkleinern.

Der Hersteller nennt mehrsprachige Gespräche in Dutzenden Sprachen, darunter Englisch, Französisch, Spanisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch und Arabisch. Geben Sie Ausgabesprache, Zielgruppe und zu bewahrende Terminologie an. Verlangen Sie für einen Supportartikel eine lokalisierte Erklärung mit unveränderten Produktnamen und einer kurzen Liste unsicherer Übersetzungen, die vor der Veröffentlichung zu klären sind.

Lange Dokumente und Unternehmenswissen

Nutzen Sie den Kontext, um zusammengehöriges Material zu bündeln: Richtlinientext, eine Spezifikation, bestehende Entscheidungen und die zu beantwortende Frage. Kennzeichnen Sie jede Quelle und ihre Revision. Eine nützliche Anfrage lautet: „Vergleichen Sie diese drei Onboarding-Richtlinien. Geben Sie eine Tabelle mit gemeinsamen Anforderungen, Konflikten und unbeantworteten Fragen zurück, jeweils mit dem Quellabschnitt für jede Feststellung.“ Das entstehende Artefakt ist ein Vergleich, der sich auf die bereitgestellten Passagen stützt, statt einer allgemeinen Zusammenfassung des Themas.

Benennen Sie bei einer Dokumentfrage den gewünschten Detailgrad und verlangen Sie neben der Schlussfolgerung die stützende Passage. Mistrals Document-QnA-Ablauf extrahiert zuerst Text und Dokumentstruktur mittels OCR und nutzt anschließend ein Sprachmodell zur Interpretation dieses Materials. Bewahren Sie beim Aufbereiten extrahierten Texts Seitenzahlen und Überschriften, damit die Antwort auf das Original zurückverweisen kann. Eine Dokument-URL, extrahierter Text und Bildbelege haben unterschiedliche Vorbereitungsanforderungen; wählen Sie die Eingabeform, die die verwendete Anwendung unterstützt.

Programmierung und alltägliche Unterstützung

Mistral positioniert Large 3 sowohl für Programmierunterstützung als auch für alltägliche Gespräche. Stellen Sie die relevanten Funktionen, das erwartete Verhalten und den beobachteten Fehler bereit. Zum Beispiel: „Dieser Parser verliert das letzte Feld, wenn die Eingabe ohne Zeilenumbruch endet. Erklären Sie den fehlschlagenden Zweig, schlagen Sie die kleinste Änderung vor und geben Sie die korrigierte Funktion mit drei repräsentativen Ein-/Ausgabebeispielen zurück.“ Das nützliche Ergebnis ist eine vorgeschlagene Änderung, die an den tatsächlichen Code gebunden ist, samt einer Menge von Fällen, die die entwickelnde Person ausführen kann.

Stellen Sie für einen geschäftlichen Entwurf die Fakten und das gewünschte Artefakt gemeinsam bereit. Eine Anfrage, Besprechungsnotizen in eine Entscheidungsvorlage umzuwandeln, sollte Entscheidung, Alternativen, ungeklärte Annahmen und nächste Handlung nennen. Bitten Sie das Modell, Quellfakten von Empfehlungen zu trennen und fehlende Informationen im passenden Abschnitt zu kennzeichnen. So lässt sich die Ausgabe leichter überarbeiten als eine undifferenzierte Darstellung.

Werkzeuge und strukturierte Ergebnisse

Native Funktionsaufrufe erlauben dem Modell, eine bereitgestellte Funktion auszuwählen und ihre Argumente vorzubereiten. Die Anwendung führt diese Funktion aus und liefert ihr Ergebnis zurück; das Modell verwendet dann die zurückgegebenen Informationen in der Antwort. Halten Sie die Werkzeuge spezifisch und stellen Sie nur jene bereit, die für die Aufgabe benötigt werden. Ein Assistent für Bestandsprüfungen kann eine Produktreferenz erhalten, eine Bestandsabfrage anfordern und die zurückgegebene Menge sowie das Lager erklären. Validieren Sie die ausgewählte Funktion und die Argumente vor der Ausführung und bewahren Sie die Werkzeugantwort zusammen mit der endgültigen Antwort.

Geben Sie für die Extraktion die Felder, Typen und den Umgang mit fehlenden Werten an. Mistral dokumentiert JSON-Modus und benutzerdefinierte strukturierte Ausgaben; der JSON-Modus verlangt eine ausdrückliche Anweisung zur Rückgabe von JSON, während ein benutzerdefiniertes Schema eine stärkere Formatkontrolle bietet. Eine Rechnungszusammenfassung kann Lieferant, Rechnungsnummer, Fälligkeitsdatum, Währung und Rechnungspositionen verlangen, wobei fehlende Werte einheitlich dargestellt werden. Prüfen Sie die extrahierten Werte anhand des Dokuments, auch wenn die Antwort der verlangten Struktur entspricht.

Einstellungen und Unterschiede zwischen Ausgaben

Definieren Sie Rolle, Aufgabe und Werkzeugregeln in den Systemanweisungen. Mistral empfiehlt für den Produktions- und Alltagsgebrauch dieses Modellstands eine Temperatur unter 0.1; für kreative Aufgaben können höhere Werte erprobt werden. Trennen Sie eine Anfrage nach vielfältigen Ideen von einer Anfrage nach einer reproduzierbaren Extraktion: Geben Sie der ersten Raum für Alternativen und der zweiten ausdrückliche Felder und Quellvorgaben.

Diese Anweisungsausgabe ist vom Basismodellstand Large 3 und von eigens ausgelegten Reasoning-Modellen getrennt. Der Hersteller nennt strenges schlussfolgerndes Denken und spezialisierte visuelle Arbeit als Bereiche, in denen ein speziell dafür entwickeltes Modell vorzuziehen sein kann. Stellen Sie für eine schwierige Berechnung Annahmen und Einheiten bereit, verlangen Sie Zwischenprüfungen und nutzen Sie ein verfügbares Berechnungswerkzeug zur Verifizierung des Ergebnisses. Bereiten Sie bei dichtem visuellem Material lesbare Bereiche vor und vergleichen Sie die Antwort mit der Quelle, bevor Sie sie in einem Bericht verwenden.

**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `mistralai/mistral-large-2512:batch`

[`mistralai/mistral-large-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512%3Abatch&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512%3Abatch&fmt=batches)

Mistral /`mistralai/mistral-large-2512:batch`

### Einstieg

Mistral Large 3 2512 ist ein mehrsprachiges Text- und Bildmodell für lange Dokumente, Unternehmenswissen, Programmierung und werkzeuggestützte Arbeit. Sein Kontext von 256k, native Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben helfen dabei, bereitgestellte Belege in Antworten, Datensätze und vorgeschlagene Aktionen zu überführen.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Ausgabeformat

eingebettetes JSON unter results\[\].response.body

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`endpoint` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits /v1/chat/completions | Standard— |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits mistralai/mistral-large-2512:batch | Standard— |
| Feld`requests` | Typ`batch_item[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`requests[].custom_id` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`requests[].body.messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`completion_window` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 24h | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`requests[].body.model` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits mistralai/mistral-large-2512:batch, mistralai/mistral-large-2512 | Standard— |
| Feld`provider.only` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits mistral | Standard— |
| Feld`provider.allow_fallbacks` | Typ`boolean\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits false, null | Standard— |

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragendpoint, model, requests |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`representation` | Vertrageingebettete requests\[\]; jedes Element enthält custom\_id und body |
| Parameter`request_endpoint_profile` | Vertrag/v1/chat/completions |
| Parameter`file_material` | VertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests\[\] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input\_file\_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST. |
| Parameter`serialization_order` | Vertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion\_window (falls angegeben), requests als letztes Feld |
| Parameter`optional_controls` | Vertragprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parameter`schema_scope` | VertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur. |

Lebenszyklus: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe

### Tarife

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

Schnellmodus

Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Preise für explizites Caching

Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

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 **$0.0005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0015** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00005** / 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 **$0.0005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0015** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00005** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/mistral-large-2512:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
```

```python
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/mistral-large-2512:batch', 'mistralai/mistral-large-2512']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-large-2512:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
```

```python
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

eingebettetes JSON unter results\[\].response.body

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### Auftragsstatus prüfen

curl · Status des ursprünglichen Vorgangs

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
```

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom\_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results\[\] ohne Filterung als JSONL speichern.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result\_pending\_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`results[].custom_id` | Typstring |
| Feld`results[].response.body.choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`results[].error` | Typobject\|null |
| Feld`usage` | Typobject\|null |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`endpoint` | Typstring |
| Feld`status` | Typstring |
| Feld`request_counts` | Typobject |
| Feld`results[].id` | Typstring |
| Feld`results[].response.status_code` | Typinteger |
| Feld`results[].response.request_id` | Typstring |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten. | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren. |
| Antwort401 · `authentication_error` | BedingungUngültiger API-Schlüssel. | Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden. |
| Antwort403 · `permission_error` | BedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen. |
| Antwort422 · `invalid_request_error` | BedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt. | Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden. |
| Antwort422 · `price_unavailable` | BedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden. |
| Antwort402 · `billing_error` | BedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird. |
| Antwort503 · `price_unavailable` | BedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen. |
| Antwort503 · `api_error` | BedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren. |
| Antwort503 · `result_pending_check` | BedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false. | Nächster SchrittDie ursprüngliche operation\_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen. |
| Antwort404 · `not_found` | BedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität. | Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-large-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512%3Abatch&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512%3Abatch&fmt=batches)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`mistralai/mistral-large-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512%3Abatch&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/batches` · `mistralai/mistral-large-2512:batch`: `text` → `text`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/batches` · `mistralai/mistral-large-2512:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/batches` · `mistralai/mistral-large-2512:batch`: `requests.min_items`: `1`

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