Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Mistral Medium 3.1 ist ein Text- und Bildmodell für Gesprächsantworten, Dokumentfragen und strukturierte Extraktion. Sein vom Hersteller angegebener Kontext von 128k und die aufgeführten Funktionen für Funktionsaufrufe, vorhergesagte Ausgaben und Präfixe unterstützen quellenbasierte Erklärungen und gezielte Bearbeitungsabläufe.

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches mistralai/mistral-medium-3.1:batch

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 Medium 3.1 ist eine multimodale Ausgabe von Mistral AI für textliches und visuelles Verständnis. Der Hersteller beschreibt diese Revision als Verbesserung von Ton und Leistung innerhalb der Medium-3-Linie. Sie nimmt Text und Bilder entgegen und erzeugt Text: eine Erklärung, Dokumentantwort, einen strukturierten Datensatz oder einen vorgeschlagenen Funktionsaufruf. Die feste Herstellerkennung dieser Ausgabe lautet mistral-medium-2508.

Kontext und die konkrete Ausgabe

Die Modellseite dokumentiert ein Kontextfenster von 128k. Nutzen Sie es, um zusammengehörige Quellpassagen, Bildbelege, das Gespräch und die Aufgabe des Nutzers zusammenzuhalten. Benennen Sie Dokumentrollen und die zu beantwortende Frage, bevor Sie eine große Sammlung bereitstellen. Ein langer Kontext kann einen gezielten Vergleich unterstützen, während das abschließende Artefakt eine kurze Tabelle oder ein überarbeiteter Abschnitt bleibt.

Medium 3.1 behält seine eigene Spezifikation. Der Kontext von 256k, die dichte Architektur mit 128 Milliarden Parametern und die für Medium 3.5 beschriebenen konfigurierbaren hybriden Reasoning-Modi sollten diesem Eintrag nicht zugeordnet werden. Die Seite von 3.1 nennt weder eine Parameterzahl noch eine gesonderte maximale Antwortlänge, die bedenkenlos vom späteren Modell übernommen werden könnte.

Strukturierte Ausgaben und Funktionen

Der Hersteller nennt strukturierte Ausgaben, Funktionsaufrufe und vorhergesagte Ausgaben als Funktionen dieser Ausgabe. Definieren Sie für eine strukturierte Extraktionsaufgabe die erforderlichen Felder, erwarteten Typen und den Umgang mit Informationen, die in der Quelle fehlen. Ein Datensatz kann Dokumentkennung, extrahierte Aussage, Quellstelle und die verbleibende Frage enthalten. Verlangen Sie nur den Datensatz, wenn ein Programm ihn parsen wird, oder halten Sie eine Erklärung in Fließtext getrennt, wenn jemand die Interpretation prüfen muss.

Mistrals gemeinsame Dokumentation zu strukturierten Ausgaben unterscheidet zwischen JSON-Modus und benutzerdefiniertem Schema. Der JSON-Modus benötigt eine ausdrückliche Anweisung zum gewünschten JSON-Format, während der benutzerdefinierte Weg eine spezifischere Struktur festlegt. Das ist Formatierung des Textergebnisses und keine neue Inhaltsmodalität oder externe Aktion.

Bei Funktionen definiert die Anwendung die verfügbare Operation und ihre Argumente, das Modell wählt einen passenden Aufruf und bereitet Werte vor, und die Anwendung führt ihn aus. Das Ergebnis wird dann zur Information für die nächste Antwort. Ein Dokumentassistent kann eine Abfrage nutzen, um fehlende Referenzdaten zu erhalten, aber nur, wenn die umgebende Anwendung diese Abfrage bereitstellt und ihr tatsächliches Ergebnis zurückliefert. Halten Sie vorgeschlagenen Aufruf und zurückgegebene Daten einander zugeordnet.

Vorhergesagte Änderungen und Antwortpräfixe

Vorhergesagte Ausgaben sind nützlich, wenn der Großteil des gewünschten Ergebnisses bereits bekannt ist, etwa bei einem Dokument oder einer Codedatei, das beziehungsweise die eine begrenzte Änderung benötigt. Stellen Sie den bestehenden Inhalt bereit und beschreiben Sie die Änderung präzise, einschließlich dessen, was unverändert bleiben muss. Eine Anfrage könnte die Terminologie eines Abschnitts aktualisieren oder ein Implementierungsdetail ersetzen und dabei den Rest des Dokuments bewahren. Die Vorhersage enthält erwarteten Ausgabeinhalt und keine bereits auf eine Datei angewendete Änderung.

Die Modellseite nennt außerdem die Fortsetzung über Antwortpräfixe. In der Chatdokumentation des Herstellers liefert ein Präfix einen bekannten Anfang für die Antwort des Assistenten, nach dem die Generierung fortgesetzt wird. Ein bekannter Anfang und ein vorhergesagter Hauptinhalt lösen unterschiedliche Vorbereitungsprobleme. Auch Stapelverarbeitung und Agenten- beziehungsweise Gesprächsschnittstellen sind Funktionen des Arbeitsablaufs und keine getrennten Bild-, Audio- oder Reasoning-Ausgaben von Medium 3.1.

Dokument- und Bildfragen

Der aufgeführte Document-QnA-Ablauf verbindet per OCR aufbereiteten Text, Struktur und Formatierung mit der Analyse durch das Sprachmodell. Fragen Sie nach der konkreten Bedingung, Passage oder Beziehung, die die Aufgabe erfordert. Ein Vergleich kann die Quelldokumente benennen und gemeinsame Aussagen, Konflikte und ungeklärte Details verlangen, wobei die Quellstelle neben jeder Feststellung erhalten bleibt.

Die Vision-Anleitung des Herstellers schließt Medium 3.1 ausdrücklich ein. Eine direkte visuelle Frage kann ein lesbares Diagramm, Dokumentbild oder einen Screenshot bereitstellen und fragen, welche sichtbaren Belege eine Schlussfolgerung stützen. Bewahren Sie Achsen, Einheiten, Beschriftungen und den Kontext um ein ausgeschnittenes Feld. Werden mehrere Bilder bereitgestellt, benennen Sie ihre Reihenfolge und Rolle, statt das Modell erschließen zu lassen, welches das Original, die Überarbeitung oder die Referenz ist.

Verbinden Sie beispielsweise eine schriftliche Prozessanforderung mit einem Screenshot und verlangen Sie eine Tabelle sichtbarer Übereinstimmungen, Unterschiede und Fragen, die weitere Informationen erfordern. Eine andere Aufgabe kann zwei Versionen eines Dokuments bereitstellen und eine überarbeitete Passage verlangen, die gemeinsame Bedingungen bewahrt und eine benannte Unstimmigkeit auflöst. Das sind vorgeschlagene Anwendungen der dokumentierten visuellen, Dokument- und Bearbeitungsfähigkeiten, bei denen das erforderliche Ergebnis im Voraus definiert wird.

Das abschließende Artefakt vorbereiten

Geben Sie dem Assistenten eine klare Rolle, das zu verwendende Quellenmaterial und die Antwortform. Halten Sie dauerhafte Antwortregeln vom untersuchten Dokument getrennt und nennen Sie Zielsprache und Terminologie. Eine nützliche Antwort kann einen extrahierten Fakt, seine Quelle und eine Interpretation trennen und ist dadurch leichter zu prüfen als eine einzige zusammengeführte Zusammenfassung.

Das dokumentierte Ergebnis bleibt Text. Externe Werkzeuge, Dateiänderungen und weitere Dokumentverarbeitung gehören zur mit dem Gespräch verbundenen Anwendung. Bewahren Sie die benannte Ausgabe Medium 3.1 und ihren Kontext von 128k und verlangen Sie die Erklärung, den strukturierten Datensatz oder die gezielte Überarbeitung, die der nächste Schritt tatsächlich benötigt.

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches mistralai/mistral-medium-3.1:batch

mistralai/mistral-medium-3.1:batch

Mistral /mistralai/mistral-medium-3.1:batch

Einstieg

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-medium-3.1: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-medium-3.1:batch, mistralai/mistral-medium-3.1	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 $0.0004 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.002 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.002 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.00004 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

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

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-medium-3.1: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

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-medium-3.1:batch', 'mistralai/mistral-medium-3.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-medium-3.1: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"))

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

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-medium-3.1:batch

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/mistral-medium-3.1:batch

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?: POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3.1:batch: text → text
Welche Felder verwendet die Anfrage?: POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3.1:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Welche Grenzen gelten?: POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3.1:batch: requests.min_items: 1

Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)