Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/mistralai-mixtral-8x22b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/mistralai-mixtral-8x22b-instruct/ Language: de-ch # Mistral: Mixtral 8x22B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/mistralai-mixtral-8x22b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/mistralai-mixtral-8x22b-instruct/facts.json) ## [Mistral: Mixtral 8x22B Instruct](https://ailoot.ai/models/de-ch/mistralai-mixtral-8x22b-instruct/) Mixtral 8x22B Instruct v0.1 ist ein mehrsprachiges Textmodell für Gespräche, Mathematik, Code und Funktionsaufrufe. Seine Sparse-Mixture-of-Experts-Architektur nutzt 39 Milliarden aktive von insgesamt 141 Milliarden Parametern, mit einem Herstellerkontext von 64K und einem eigenen v3-Anweisungsformat. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mixtral-8x22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/mistralai-mixtral-8x22b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mixtral-8x22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/mistralai-mixtral-8x22b-instruct/#method-1) 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. Mixtral 8x22B Instruct v0.1 ist die auf Anweisungen abgestimmte Version von Mistral AI des separat benannten Basismodells Mixtral 8x22B v0.1. Es erhält ein Textgespräch und erzeugt Text, darunter Erklärungen, Code und vorgeschlagene Funktionsaufrufe. Die Veröffentlichung der Familie hebt Englisch, Französisch, Italienisch, Deutsch und Spanisch sowie mathematische und Programmierfähigkeiten hervor. Selektiv aktivierte Experten und Kontext Der Hersteller beschreibt ein Sparse-Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 141 Milliarden Parametern und 39 Milliarden aktiven Parametern. Die veröffentlichte Instruct-Konfiguration enthält 8 Experten, von denen pro Token 2 ausgewählt werden, 56 Schichten, 48 Query-Attention-Köpfe und 8 Key/Value-Köpfe. Die Gesamtparameterzahl und die ausgewählten Experten beschreiben die Modellstruktur und nicht die Länge einer Antwort. Die Familienveröffentlichung dokumentiert einen Kontext von 64K, und die konkrete Instruct-Konfiguration setzt die maximale Positionszahl auf 65’536. Nutzen Sie diesen Platz, um Quellpassagen, Gespräch und gewünschte Antwort gemeinsam zu bewahren. Eine Frage zu einem umfangreichen Dokument kann nach einer Bedingung über mehrere Abschnitte hinweg fragen und zugleich eine knappe Tabelle mit jeder Quellstelle zurückgeben. Fügen Sie das Material ein, das das Ergebnis bestimmt, statt das Fenster mit sachfremden Inhalten zu füllen. Das Anweisungsgespräch kodieren Die Modellkarte beginnt mit dem v3-Anweisungs-Tokenizer des Herstellers und zeigt anschliessend, wie Nachrichten mit der passenden Chatvorlage formatiert werden. Das veröffentlichte Vokabular hat 32’768 Einträge. Der native Tokenizer und ein kompatibler Tokenizer sollten übereinstimmende Nachrichtendarstellungen erzeugen; die Modellkarte behandelt ausdrücklich den Vergleich ihrer Kodierungen. Dies unterscheidet sich von der Annahme, das Tekken-Format späterer Mistral-Modelle sei mit dieser Veröffentlichung austauschbar. Unterscheiden Sie in einem Gespräch Nutzerfrage, vorherige Assistentenantwort und etwaige Werkzeugergebnisse. Bewahren Sie die relevante frühere Antwort bei einer Folgefrage. Eine Aufgabe kann zuerst eine Erklärung einer Quellpassage und dann einen spezifischeren Vergleich verlangen, während Quellinhalt und Zweck der Diskussion erhalten bleiben. Benennen Sie für mehrsprachige Bearbeitung Quellsprache, Zielsprache und unverändert zu bewahrende Terminologie. Fordern Sie eine überarbeitete Passage an, die Namen, Bedingungen und Einheiten erhält. Definieren Sie bei einem mathematischen Problem Variablen und Annahmen und geben Sie an, ob das Endergebnis ein exakter Ausdruck, eine numerische Näherung oder ein Beweis sein soll. Fügen Sie für Programmierung Funktionssignatur, relevante Deklarationen und erwartetes Verhalten hinzu, bevor Sie eine Implementierung oder Erklärung verlangen. Funktionsaufrufe und ihre Ergebnisse Die Modellkarte dokumentiert native Funktionsaufrufe mit Werkzeugbeschreibungen und Parameterschemas. Die Anwendung stellt die Vorgänge bereit, das Modell bereitet die Argumente der gewählten Funktion vor, und die Anwendung führt sie aus. Das zurückgegebene Ergebnis muss anschliessend zum Gespräch hinzugefügt werden, damit das Modell es in der nächsten Antwort verwenden kann. Die Modellkarte warnt, dass ein verkürztes Codebeispiel diesen vollständigen Zyklus nicht demonstriert. Eine Abfrageaufgabe sollte benennen, welche Informationen fehlen und welche bereitgestellte Funktion sie liefern kann. Fügen Sie die erforderlichen Werte hinzu oder fragen Sie nach fehlenden Informationen, bevor die Anwendung den Vorgang ausführt. Halten Sie den vorgeschlagenen Aufruf von den tatsächlich zurückgegebenen Daten getrennt; die endgültige Erklärung kann sich dann auf das erhaltene Ergebnis beziehen statt auf ein aus dem Werkzeugnamen abgeleitetes Ergebnis. Im nativen Gesprächsformat des Herstellers verwenden Werkzeugaufrufe und zugehörige Ergebnisse Kennungen aus genau neun alphanumerischen Zeichen. Der Tokenizer enthält auch spezielle Marker für verfügbare Werkzeuge, Werkzeugaufrufe und Werkzeugergebnisse. Bewahren Sie bei der Vorbereitung eines Gesprächs im nativen Format die passende Darstellung; die sichtbare Darstellung eines Wrappers ist eine separate Schnittstellenentscheidung. Praktische Code- und Dokumentartefakte Stellen Sie für eine Codekorrektur die betroffene Funktion, eine Eingabe, die das Problem offenlegt, und das erwartete Ergebnis bereit. Fordern Sie das überarbeitete Fragment, die Ursache der Abweichung und Beispieleingaben an, die das gewünschte Verhalten unterscheiden. Erzeugter Code ist ein Textartefakt; Kompilieren, Ausführen oder Anwenden in einem Repository erfordert die verbundene Entwicklungsumgebung. Fordern Sie für eine Dokumenterklärung die Aussage an, die die Frage beantwortet, sowie den sie stützenden Abschnitt. Ein Vergleich kann gemeinsame Bedingungen, Unterschiede und ungeklärte Details trennen. Definieren Sie für einen begrenzten Textdatensatz Feldnamen und den Umgang mit fehlenden Werten. Die ursprüngliche Familienankündigung beschreibt Funktionsaufrufe zusammen mit eingeschränkten Ausgabeformaten im verbundenen Herstellerservice; diese Formatierungsmöglichkeiten bleiben von der Ausführung eines externen Vorgangs getrennt. Ausgabe und Generierungsgrenzen Die Modellkarte zeigt Generierungsbudgets wie 64 und 1’000 Tokens für bestimmte Beispiele. Dies sind Demonstrationseinstellungen und keine eigenständigen maximalen Antwortkapazitäten. Halten Sie Prompt und gewünschte Antwort innerhalb des tatsächlich konfigurierten Kontexts und fordern Sie eine aufgabengerechte Länge an. Dieser Eintrag bezeichnet den textbasierten Checkpoint Instruct v0.1 mit seinem v3-Anweisungsformat. Bildverständnis, Sprachein- und -ausgabe sowie hybride Denksteuerungen, die in späteren Mistral-Familien eingeführt wurden, dürfen ihm nicht zugeschrieben werden. Bewahren Sie die konkrete Ausgabe und das Quellmaterial bei der Vorbereitung der Erklärung, des Codevorschlags oder der werkzeuggestützten Antwort, die der nächste Schritt braucht. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Repair integer average division Fix this Python function for nonempty numeric lists: def average(values): return sum(values) // len(values). Input [1, 2] must produce 1.5. Return the corrected function and assertions for [1, 2] and [2, 4]. State the nonempty-input assumption rather than inventing an empty-list policy. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` A focused function correction, two assertions and the retained input assumption. ``` #### Ergebnis prüfen ``` The function must preserve a fractional average and leave the unspecified empty-list behavior undecided. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mixtral-8x22b-instruct` [`mistralai/mixtral-8x22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&fmt=chat) Mistral /`mistralai/mixtral-8x22b-instruct` ### Einstieg Mixtral 8x22B Instruct v0.1 ist ein mehrsprachiges Textmodell für Gespräche, Mathematik, Code und Funktionsaufrufe. Seine Sparse-Mixture-of-Experts-Architektur nutzt 39 Milliarden aktive von insgesamt 141 Milliarden Parametern, mit einem Herstellerkontext von 64K und einem eigenen v3-Anweisungsformat. 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 | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits mistralai/mixtral-8x22b-instruct | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte 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— | | Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— | | Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | | Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— | | Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— | | Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— | | Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | 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. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.004** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.012** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0004** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.004** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.012** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0004** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mistralai/mixtral-8x22b-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 ``` ```python 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/mixtral-8x22b-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")) ``` ```python 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/mixtral-8x22b-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 | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`mistralai/mixtral-8x22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`mistralai/mixtral-8x22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mixtral-8x22b-instruct` [`mistralai/mixtral-8x22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&fmt=messages) Mistral /`mistralai/mixtral-8x22b-instruct` ### Einstieg Mixtral 8x22B Instruct v0.1 ist ein mehrsprachiges Textmodell für Gespräche, Mathematik, Code und Funktionsaufrufe. Seine Sparse-Mixture-of-Experts-Architektur nutzt 39 Milliarden aktive von insgesamt 141 Milliarden Parametern, mit einem Herstellerkontext von 64K und einem eigenen v3-Anweisungsformat. 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 | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits mistralai/mixtral-8x22b-instruct | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF-8-Text `Zeichenfolge messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`text_file_material` | VertragDas 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. | Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.004** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.012** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0004** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.004** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.012** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0004** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "mistralai/mixtral-8x22b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/mixtral-8x22b-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 ``` ```python 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/mixtral-8x22b-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 | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Feld`stop_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`mistralai/mixtral-8x22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`mistralai/mixtral-8x22b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmixtral-8x22b-instruct&fmt=messages) FAQ · Mistral: Mixtral 8x22B Instruct Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mixtral-8x22b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mixtral-8x22b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mixtral-8x22b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mixtral-8x22b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mixtral-8x22b-instruct`: `messages.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-ch/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-ch) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.