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Mistral: Mistral Medium 3.5

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5 verbindet Anweisungsbefolgung, schlussfolgerndes Denken und Programmierung in einem dichten Text- und Bildmodell mit 128 Milliarden Parametern. Es bietet einen vom Hersteller angegebenen Kontext von 256k, Reasoning-Einstellungen pro Anfrage, native Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben für Dokument- und Agentenabläufe.

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 3.5 ist das dichte Modell von Mistral AI mit 128 Milliarden Parametern, das Anweisungsbefolgung, schlussfolgerndes Denken und Programmierung in einem einzigen Satz von Gewichten verbindet. Es erhält Text und Bilder und gibt Text zurück. Der Hersteller positioniert es für Agenten- und Programmieraufgaben, während derselbe Modellstand eine direkte Gesprächsantwort liefern oder für eine anspruchsvollere Aufgabe seinen dokumentierten Reasoning-Modus verwenden kann.

Einheitliches Modell und visuelle Fähigkeiten

Die veröffentlichte Modellkarte nennt 128 Milliarden dichte Parameter und ein Kontextfenster von 256k. Der Vision-Encoder ist für unterschiedliche Bildgrößen und Seitenverhältnisse trainiert. Bilder können Belege zu einer Programmier- oder Dokumentaufgabe beitragen: ein Screenshot einer Benutzeroberfläche, ein Diagramm zu einer Anforderung oder eine Seite mit Informationen, die das Modell auslegen muss. Das Ergebnis kann eine schriftliche Erklärung, Code oder strukturierte Felder statt eines erzeugten Bildes sein.

Der Hersteller beschreibt mehrsprachige Unterstützung für Dutzende Sprachen, darunter Englisch, Französisch, Spanisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch und Arabisch. Er hebt außerdem die Einhaltung von Systemprompts und native Funktionsaufrufe mit JSON-Ausgabe hervor. Legen Sie Zielgruppe, Sprache und Antwortregeln getrennt vom untersuchten Material fest, damit die Formulierungen eines Quelldokuments Belege für die Aufgabe bleiben.

Reasoning-Einstellungen

Die Modellkarte dokumentiert zwei Werte für den Reasoning-Aufwand pro Anfrage. Der Wert none liefert eine anweisungsbezogene Antwort ohne Reasoning-Modus; high aktiviert Reasoning und wird für komplexe Prompts und agentengestützte Programmierung empfohlen. Das ist eine Moduswahl innerhalb desselben Modellstands Medium 3.5 und keine andere Modellidentität.

Für hohen Reasoning-Aufwand empfiehlt der Hersteller temperature 0.7 und top-p 0.95. Für none dokumentiert er je nach Aufgabe Temperaturen zwischen 0.0 und 0.7 und lässt top-p ungesetzt oder bei 1.0. Das sind Empfehlungen für diese Veröffentlichung. Wählen Sie zuerst den Zweck der Ausgabe: eine knappe Feldextraktion, eine Codeänderung mit Erklärung oder einen Vergleich, der mehrere begründete Entscheidungen erfordert.

Eine praktische Reasoning-Aufgabe kann eine Anforderung, die Implementierung und die Eingabe liefern, die eine Abweichung offenlegt. Bitten Sie das Modell, den relevanten Pfad zu identifizieren, die Unstimmigkeit zu erklären und die kleinste Änderung vorzuschlagen, die die öffentliche Schnittstelle bewahrt. Verlangen Sie den überarbeiteten Code getrennt von Annahmen und Beispielen. Das Modell erzeugt einen Vorschlag; Kompilieren, Ausführen und Anwenden erfordern die mit dem Agenten verbundene Entwicklungsumgebung.

Werkzeuge, Dokumente und vorhersehbare Änderungen

Die Dienstbeschreibung des Herstellers nennt außerdem strukturierte Ausgaben, vorhergesagte Ausgaben, Dokumentfragen, Antwortpräfixe, Stapelverarbeitung und Agentengespräche. Definieren Sie für die Extraktion Feldnamen, Typen und den Umgang mit fehlenden Werten. Der JSON-Modus liefert eine strukturierte Darstellung, während ein benutzerdefiniertes Schema eine spezifischere Form in der verbundenen Schnittstelle definiert. Verlangen Sie nur den Datensatz, wenn ein Programm ihn parsen wird, und eine gesonderte Erklärung, wenn eine Person die Auslegung prüfen muss.

Die Beantwortung von Dokumentfragen verbindet per OCR aufbereiteten Text und dessen Struktur mit dem Verständnis des Sprachmodells. Benennen Sie für einen Vergleich die Dokumente und die zu bewertende Bedingung und verlangen Sie dann jede Feststellung mit ihrer Quellstelle. Eine nützliche Ausgabe kann gemeinsame Anforderungen, Widersprüche und offene Fragen trennen. Direkte Bildfragen können sich auf eine Diagrammbeschriftung oder ein Oberflächenelement konzentrieren; das Bewahren von Überschriften, Einheiten und Bildrollen hilft dabei, die Antwort mit dem bereitgestellten Material verbunden zu halten.

Vorhergesagte Ausgaben sind für Aufgaben dokumentiert, bei denen ein großer Teil der gewünschten Antwort bereits bekannt ist, etwa die erneute Erzeugung einer Codedatei oder eines Dokuments mit begrenzten Änderungen. Stellen Sie den vorhandenen Inhalt bereit und benennen Sie die konkrete Änderung, wobei die zu erhaltenden Teile bewahrt werden. Das unterscheidet sich von der Aufforderung, ein vollständig neues Artefakt zu erstellen oder von einem bekannten Antwortpräfix aus fortzusetzen. Die Dienstfunktionen beschreiben Optionen für Übermittlung und Formatierung; sie ändern weder die Text- und Bildeingabe noch die Textausgabe des Modells.

In einem werkzeuggestützten Ablauf stellt die Anwendung Funktionsbeschreibungen und Parameter bereit, das Modell wählt eine Funktion und bereitet Argumente vor, und die Anwendung führt sie aus und liefert das Ergebnis zurück. Ein Berechnungswerkzeug kann Werte erhalten, die aus einem bereitgestellten Bild gelesen wurden, während ein Abfragewerkzeug die fehlenden Informationen für die nächste Antwort liefern kann. Ordnen Sie das Werkzeugergebnis der Operation zu, die es erzeugt hat. Agentisches Reasoning stützt sich auf diese Umgebung; die Textgenerierung allein führt keine externen Aktionen aus.

Lange Sitzungen vorbereiten

Nutzen Sie den Kontext von 256k für zusammengehörigen Quellcode, Dokumente und Gesprächsverlauf und halten Sie das eigentliche Ziel ausdrücklich fest. Eine Programmiersitzung kann das Modul, seinen Aufrufer und die Anforderungen bewahren und dabei eine klar definierte Änderung verlangen. Eine Dokumentsitzung kann die relevanten Abschnitte zusammenhalten und zugleich eine kurze Tabelle oder einen überarbeiteten Abschnitt zurückgeben. Die Kontextkapazität legt keine gesonderte maximale Antwortlänge fest; das Generierungsbeispiel mit 1.024 Tokens in der Modellkarte dient der Veranschaulichung und ist nicht diese Grenze.

Der Hersteller weist darauf hin, dass eine ältere veröffentlichte Konfiguration einen Fehler für lange Kontexte enthielt und dieser behoben wurde, auch mit Bedeutung für abgeleitete Modellstände. Bewahren Sie die korrigierte Veröffentlichungskonfiguration, wenn Sie die Gewichte für lange Sitzungen verwenden. Die hybriden Modi und die Architektur mit 128 Milliarden Parametern von Medium 3.5 sollten nicht Medium 3.1 oder einem gesondert benannten Draft-Head-Modellstand zugeordnet werden, nur weil ihre Namen dieselbe Familie nennen.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Preserve a public sorting interface

Review this Python function: def ordered(rows, reverse=False): return sorted(rows, key=lambda r: r['score'], reverse=True). The documented reverse argument must control direction, while ties keep input order. Propose the smallest correction without changing the signature. Give test cases for default order, reverse=True and tied scores, with expected row IDs.

Erwartetes Ergebnis

A minimal function correction and three explicit input/output test cases.

Ergebnis prüfen

Check the public signature is preserved and tie order remains stable in both directions.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-medium-3-5

mistralai/mistral-medium-3-5

Mistral /mistralai/mistral-medium-3-5

Einstieg

Mistral Medium 3.5 verbindet Anweisungsbefolgung, schlussfolgerndes Denken und Programmierung in einem dichten Text- und Bildmodell mit 128 Milliarden Parametern. Es bietet einen vom Hersteller angegebenen Kontext von 256k, Reasoning-Einstellungen pro Anfrage, native Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben für Dokument- und Agentenabläufe.

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/mistral-medium-3-5
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
Denkaufwand · hoch
Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist
Denkaufwand · keiner
Standardtarif Wenn kein Denkaufwand 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 $0.003 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.003 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 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 · 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/mistral-medium-3-5", "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/mistral-medium-3-5',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/mistral-medium-3-5',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/mistral-medium-3-5

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/mistral-medium-3-5

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-medium-3-5

mistralai/mistral-medium-3-5

Mistral /mistralai/mistral-medium-3-5

Einstieg

Mistral Medium 3.5 verbindet Anweisungsbefolgung, schlussfolgerndes Denken und Programmierung in einem dichten Text- und Bildmodell mit 128 Milliarden Parametern. Es bietet einen vom Hersteller angegebenen Kontext von 256k, Reasoning-Einstellungen pro Anfrage, native Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben für Dokument- und Agentenabläufe.

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/mistral-medium-3-5
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
Denkaufwand · hoch
Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist
Denkaufwand · keiner
Standardtarif Wenn kein Denkaufwand 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 $0.003 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.003 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.015 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen — / 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 · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "mistralai/mistral-medium-3-5",
  "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/mistral-medium-3-5', '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/mistral-medium-3-5', '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/mistral-medium-3-5

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/mistral-medium-3-5

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.5
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3-5: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-medium-3-5: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3-5: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-medium-3-5: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3-5: messages.min_items: 1

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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