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Mistral: Mistral Small 3.2 24B

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Small 3.2 24B

Mistral Small 3.2 24B Instruct ist ein Text- und Bild-Anweisungsmodell mit einem vom Hersteller angegebenen Kontext von 128k. Sein Update 2506 verbessert gezielt das genaue Befolgen von Anweisungen, reduziert Wiederholungen und stärkt die Vorlage für Funktionsaufrufe, während die Kernfunktionen von Small 3.1 erhalten bleiben.

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 Small 3.2 24B Instruct 2506 ist ein gezieltes Update von Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503. Der Hersteller benennt drei konkrete Änderungen: präzise Anweisungen genauer befolgen, repetitive oder unkontrolliert weiterlaufende Antworten verringern und die Vorlage für Funktionsaufrufe robuster machen. Das Modell bleibt ein auf Anweisungen abgestimmtes Text- und Bildmodell, das Text erzeugt, statt eine neue Ausgabe für Audio- oder Bilderzeugung zu sein.

Was sich ändert und was erhalten bleibt

Die Modellkarte von 3.2 stellt ausdrücklich fest, dass ihre wesentlichen Funktionen denen der benannten Veröffentlichung Small 3.1 entsprechen. Dazu zählen Vision, mehrsprachige Arbeit, Unterstützung für Systemprompts, native Funktionsaufrufe, JSON-Ausgaben und ein Kontextfenster von 128k. Die referenzierte Modellkarte von 3.1 beschreibt ein Modell mit 24 Milliarden Parametern und einen Tekken-Tokenizer mit einem als 131k bezeichneten Vokabular. Diese dokumentierte Verbindung stützt die Übernahme dieser Funktionen in 3.2, während das Update 2506 als eigene Ausgabe erhalten bleibt.

Der Schwerpunkt auf Anweisungsbefolgung ist wichtig, wenn das Ergebnis mehrere genaue Anforderungen hat. Geben Sie das Quellenmaterial an, listen Sie die Regeln auf, die die Ausgabe erfüllen muss, und benennen Sie das zurückzugebende Artefakt. Eine Dokumentextraktionsanfrage könnte bestimmte Felder, ursprüngliche Kennungen, eine definierte Darstellung fehlender Werte und keinen Fließtext außerhalb des Datensatzes verlangen. Eine Schreibaufgabe könnte eine bestimmte Zielgruppe und Abschnittsreihenfolge verlangen und zugleich die bereitgestellten Bedingungen unverändert lassen.

Die Änderung bei Wiederholungen betrifft das Generierungsverhalten und fügt keinen neuen Reasoning-Modus hinzu. Definieren Sie bei einer langen Antwort die erforderlichen Abschnitte und den Zweck jedes Abschnitts, damit die Anfrage einen klaren Endpunkt hat. Die Änderung der Funktionsvorlage betrifft die Darstellung werkzeuggestützter Gespräche; verwenden Sie die Gesprächs- und Tokenizer-Einstellungen der passenden Ausgabe, statt ein älteres Formatierungsbeispiel als austauschbar zu behandeln.

Visuelle und mehrsprachige Aufgaben

Die übernommene Vision-Funktion erlaubt es, eine Textfrage mit einem Bild zu verbinden. Stellen Sie eine lesbare Seite, ein Diagramm oder eine schematische Darstellung bereit und benennen Sie das für die Aufgabe benötigte Detail. Bewahren Sie bei einem Diagrammvergleich Achsen, Einheiten und Legende und verlangen Sie die Beobachtung, die jede Schlussfolgerung stützt. Bewahren Sie bei einem Dokumentfeld die Beschriftung und den umgebenden Kontext, damit der zurückgegebene Wert richtig ausgelegt werden kann.

Die dokumentierte Sprachabdeckung umfasst Russisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch, Arabisch, Farsi, Hindi, Bengalisch und weitere vom Hersteller aufgeführte Sprachen. Geben Sie die Zielsprache und unverändert zu belassende Terminologie an. Eine zweisprachige Dokumentaufgabe kann Kennungen und Einheiten bewahren und dabei die umgebende Erklärung an die lesende Person anpassen.

Verlangen Sie für eine praktische visuelle Extraktion die Dokumentkennung, Feldbezeichnung, den extrahierten Text und den Bildbereich, der ihn stützt. Eine Erklärung kann gesondert folgen, wenn die lesende Person eine Interpretation benötigt. So werden Transkription, strukturierte Felder und Modellschlussfolgerung nicht zu einem ununterscheidbaren Ergebnis.

Systemanweisungen und Werkzeuge

Die Modellkarte von 3.2 empfiehlt einen auf den Anwendungsfall zugeschnittenen Systemprompt und eine relativ niedrige Temperatur, etwa 0.15. Legen Sie Rolle des Assistenten, Antwortregeln und Umgang mit Quellenmaterial ausdrücklich fest. Platzieren Sie das eigentliche Dokument oder den Code bei der Nutzeraufgabe und bewahren Sie die Grenze zwischen Anweisungen zur Antwort und Anweisungen, die innerhalb der Quelle zitiert werden.

Für Funktionsaufrufe muss die Anwendung Werkzeugbeschreibungen und erforderliche Argumente bereitstellen. Das Modell bereitet einen Aufruf vor, die Anwendung führt die Funktion aus und liefert ihr Ergebnis zurück, und die nächste Antwort verwendet diese Informationen. Die veröffentlichten Beispiele enthalten visuelles Reasoning, Werkzeugaufrufe und reine Textanweisungen. Eine Abfrageaufgabe kann daher das Modell auffordern, eine beschriebene Operation auszuwählen, während die tatsächliche Abfrage und ihr Ergebnis bei der umgebenden Anwendung liegen.

Geben Sie für eine Programmieranfrage die relevante Funktion, die das Problem offenlegende Eingabe und das gewünschte Verhalten an. Verlangen Sie eine vorgeschlagene Korrektur mit bewahrter ursprünglicher Schnittstelle und danach Beispiele, die das beabsichtigte Verhalten unterscheiden. Definieren Sie für eine mathematische Anfrage Variablen und Annahmen und verlangen Sie die wichtigen begründeten Schritte sowie einen getrennten abschließenden Ausdruck. Das sind Anwendungen der übernommenen Programmier- und Reasoning-Fähigkeiten; die Ausführung vorgeschlagenen Codes bleibt ein gesonderter Schritt.

Kontext und Grenzen der Ausgabe

Nutzen Sie das Fenster von 128k für Quellpassagen, Bilder, Gespräch und erwartete Antwort gemeinsam. Ein Vergleich großer Dokumente kann zusammengehörige Abschnitte bewahren und dabei eine kurze Matrix von Feststellungen zurückgeben. Ein großer konfigurierter Bildrahmen oder ein Generierungswert in einem Bereitstellungsbeispiel ist keine unabhängig angegebene maximale Modellkapazität.

Small 3.2 ist ein Anweisungsupdate mit dokumentierter visueller Eingabe und weder das reine Textmodell Small 3 2501 noch die hybride Reasoning-Veröffentlichung Small 4. Die Modellkarte des Herstellers nennt für diesen Eintrag keine gesonderte harte Obergrenze für Ausgabetokens. Bewahren Sie seine genaue 2506-Identität und Formatierung und definieren Sie den strukturierten Datensatz, die Erklärung oder den Codevorschlag, den der nächste Schritt benötigt.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Extract exactly the requested fields

Read this note: 'Service case C-52. Customer: Dana Lee. Device: Lamp Mini. Reported problem: switches off after ten minutes.' Return exactly four labelled lines, in this order: Case ID, Device, Problem, Purchase date. Use unknown for missing information. Omit the customer's name and all introductory or closing prose.

Erwartetes Ergebnis

Exactly four labelled lines containing source-derived values or unknown, in the requested order.

Ergebnis prüfen

Purchase date is unknown, Dana Lee is omitted, and there are no extra lines.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

Mistral /mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

Einstieg

Mistral Small 3.2 24B Instruct ist ein Text- und Bild-Anweisungsmodell mit einem vom Hersteller angegebenen Kontext von 128k. Sein Update 2506 verbessert gezielt das genaue Befolgen von Anweisungen, reduziert Wiederholungen und stärkt die Vorlage für Funktionsaufrufe, während die Kernfunktionen von Small 3.1 erhalten bleiben.

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-small-3.2-24b-instruct
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 $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0006 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0006 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 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-small-3.2-24b-instruct", "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-small-3.2-24b-instruct',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-small-3.2-24b-instruct',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-small-3.2-24b-instruct

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

Mistral /mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

Einstieg

Mistral Small 3.2 24B Instruct ist ein Text- und Bild-Anweisungsmodell mit einem vom Hersteller angegebenen Kontext von 128k. Sein Update 2506 verbessert gezielt das genaue Befolgen von Anweisungen, reduziert Wiederholungen und stärkt die Vorlage für Funktionsaufrufe, während die Kernfunktionen von Small 3.1 erhalten bleiben.

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-small-3.2-24b-instruct
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 $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0006 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0006 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 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-small-3.2-24b-instruct",
  "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-small-3.2-24b-instruct', '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-small-3.2-24b-instruct', '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-small-3.2-24b-instruct

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

FAQ · Mistral: Mistral Small 3.2 24B
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct: messages.min_items: 1

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