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Mistral: Voxtral Small 24B 2507

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Mistral: Voxtral Small 24B 2507

Voxtral Small 1.0 24B 2507 ist ein Text- und Audiomodell für Transkription, Sprachübersetzung, Fragen und Zusammenfassungen. Der Hersteller dokumentiert einen Kontext von 32k, bis zu 30 Minuten für Transkription oder 40 Minuten für Verständnis, mehrere Audioeingaben und Textergebnisse.

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.

Voxtral Small 1.0 24B 2507 ergänzt ein Mistral-Small-Sprachmodell als Grundlage um Audioeingabe und Sprachverständnis. Es verarbeitet Audio und Text und gibt Text zurück, darunter ein Transkript, eine Antwort zur Aufnahme, eine Übersetzung oder eine strukturierte Zusammenfassung. Dies ist die benannte Ausgabe für Sprachverständnis mit 24 Milliarden Parametern, getrennt von Voxtral Mini, transkriptionsoptimierten Dienstvarianten und späteren Voxtral-Veröffentlichungen für Spracherzeugung oder Echtzeitverarbeitung.

Transkription und Audioverständnis

Das Modell besitzt einen speziellen reinen Transkriptionsmodus. Laut Hersteller sagt es standardmäßig die Sprache der Audioquelle automatisch voraus und transkribiert entsprechend. Verwende diesen Modus, wenn das gewünschte Artefakt der gesprochene Wortlaut selbst und keine Interpretation oder Zusammenfassung ist. Gib an, ob das Ergebnis die Originalsprache bewahren soll oder ob anschließend eine separat angeforderte Übersetzung folgen soll.

Audioverständnis erlaubt eine direkte Frage zu einer Aufnahme, ohne zunächst ein separates Spracherkennungsmodell und ein Textmodell zu verketten. Eine Anfrage kann fragen, welches Thema besprochen, welche Entscheidung genannt wurde oder welche Information in der Aufnahme eine konkrete Frage beantwortet. Das Ergebnis kann eine knappe Antwort oder geordnete Zusammenfassung sein statt eines vollständigen Transkripts jedes gesprochenen Wortes.

Stelle für eine Besprechungszusammenfassung die Aufnahme bereit und definiere die zurückzugebenden Felder: Themen, ausdrücklich genannte Entscheidungen und Folgehandlungen. Fordere Namen oder Daten nur an, wenn die Aufnahme sie tatsächlich nennt, und halte ungeklärte Details von den Entscheidungen getrennt. Fordere bei einem Interview die Antwort auf eine konkrete Frage und den umgebenden Kontext an, der sie verständlich macht. Diese Ausgabeentwürfe verbinden die Audioaufgabe mit einem später nutzbaren Dokument.

Kontext, Dauer und Sprachen

Der Hersteller dokumentiert einen Kontext von 32k Tokens und Audio von bis zu 30 Minuten für Transkription beziehungsweise 40 Minuten für Verständnis. Die beiden Dauerangaben gelten für unterschiedliche Aufgabenbereiche. Wähle die gewünschte Operation aus, bevor du die Aufnahme auswählst, und berücksichtige Textanweisung und Dialog bei der Planung des verfügbaren Kontexts. Eine lange Aufnahme und eine lange schriftliche Antwort verbrauchen beide Ressourcen; die Dauerangabe ist kein separates Versprechen unbegrenzter Antwortlänge.

Die Veröffentlichung nennt Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Hindi, Deutsch, Niederländisch und Italienisch als wesentliche unterstützte Sprachen und bietet eine automatische Erkennung der Audiosprache. Lege für Sprachübersetzung die Zielsprache und Begriffe fest, die ihre Originalform bewahren sollen. Unterscheide bei einer Frage zu Audio in einer Sprache die Sprache der Aufnahme von der Sprache, in der die Antwort geschrieben werden soll.

Mehrere Aufnahmen und Anschlussfragen

Die Modellkarte unterstützt mehrere Audioeingaben in einer Nachricht und Audio über mehrere Nutzergesprächsschritte hinweg. Gib jeder Aufnahme eine Kennung und nenne ihre Rolle beim Vergleich. Eine praktische Anfrage kann zwei Versionen einer gesprochenen Erklärung vergleichen, nach geänderten Bedingungen fragen und eine Tabelle mit einer separaten Spalte je Aufnahme zurückgeben. Kennungen helfen, die Befunde des Modells mit der richtigen Quelle zu verbinden.

Eine Anschlussfrage kann die frühere Frage und Antwort bewahren und zugleich ein engeres Detail anfordern oder eine weitere Aufnahme liefern. Frage beispielsweise zunächst nach den Entscheidungen aus einer Diskussion und anschließend danach, welche Entscheidung sich auf eine konkrete Anforderung bezieht. Dieselbe Veröffentlichung demonstriert außerdem reine Text- und reine Audioanfragen. Ihre Textgrundlage kann die schriftliche Frage oder das Ergebnis bearbeiten, während die Audiofähigkeit Belege aus Sprache liefert.

Sprachgesteuerte Funktionen

Der Hersteller beschreibt Funktionsaufrufe aus gesprochenen Absichten und kennzeichnet das Funktionsaufrufbeispiel der veröffentlichten Modellkarte als experimentelle Unterstützung. In diesem Ablauf definiert die Anwendung eine Funktion und ihre Argumente, das Modell bereitet aus der Anfrage einen Aufruf vor, und die Anwendung führt ihn aus und liefert das Ergebnis. Eine sprachbasierte Abfrage kann daher mithilfe von Informationen aus einem verbundenen Werkzeug eine schriftliche Antwort zurückgeben. Funktionsaufrufe bedeuten nicht, dass das Modell automatisch über den externen Dienst verfügt oder eine Handlung schon durch deren Benennung ausführt.

Halte Funktionszweck und erforderliche Informationen ausdrücklich fest. Wenn die Aufnahme eine Operation verlangt, aber einen Pflichtwert auslässt, benötigt die Anwendung diesen Wert weiterhin zur Funktionsausführung. Trenne die gesprochene Anfrage, vorgeschlagene Argumente und das zurückgegebene Ergebnis, damit sich die nächste Antwort auf den tatsächlichen Operationsausgang beziehen kann.

Empfohlene Einstellungen und nützliche Grenzen

Für Audioverständnis und Chatvervollständigung empfiehlt die Modellkarte temperature 0.2 und top-p 0.95. Für Transkription empfiehlt sie temperature 0.0. Sie hält ausdrücklich fest, dass Systemprompts in diesem veröffentlichten Nutzungsablauf nicht unterstützt werden; platziere Aufgabe und Antwortanforderungen daher in der Nutzereingabe, statt eine Systemprompt-Konvention eines anderen Mistral-Modells zu übertragen.

Wähle eine Aufnahme mit dem für die Frage relevanten Material, halte die hörbare Sprache klar und gib an, ob das Ergebnis ein Transkript, eine Übersetzung, Antwort oder Zusammenfassung sein soll. Die dokumentierte Ausgabe ist Text. Eine gesprochene Antwort benötigt eine Text-to-Speech-Komponente, und Sprecheridentifikation, detaillierte Diarisierung oder Zeitstempel auf Wortebene sollten nicht aus der allgemeinen Audioverständnisfähigkeit genau dieser Veröffentlichung abgeleitet werden.

Die Generierungsbeispiele mit 500 Tokens in der Modellkarte sind Beispieleinstellungen und keine separat angegebene maximale Ausgabekapazität. Bewahre die Ausgabe 2507, die aufgabenspezifischen Dauerhinweise und die Eingabesprache, wenn du einen wiederholbaren Ablauf vorbereitest. Das nützliche Endartefakt ist der gewünschte Text, verbunden mit der Aufnahme und für den nächsten Dokument- oder Anwendungsschritt formatiert.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Summarize a supplied meeting transcript

Summarize this supplied transcript text: 'Ana: We will keep the current label. Ben: I will check the revised barcode by Tuesday. Ana: Shipping timing is still unconfirmed. Ben: Agreed.' Return topics, explicit decisions and follow-up actions. Separate the unresolved shipping date from decisions, and include owners or deadlines only when stated in the transcript.

Erwartetes Ergebnis

A meeting summary with topics, one decision, an owned action and an unresolved timing item.

Ergebnis prüfen

Check that keeping the label is the decision and shipping timing remains unconfirmed.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/voxtral-small-24b-2507

mistralai/voxtral-small-24b-2507

Mistral /mistralai/voxtral-small-24b-2507

Start

Voxtral Small 1.0 24B 2507 ist ein Text- und Audiomodell für Transkription, Sprachübersetzung, Fragen und Zusammenfassungen. Der Hersteller dokumentiert einen Kontext von 32k, bis zu 30 Minuten für Transkription oder 40 Minuten für Verständnis, mehrere Audioeingaben und Textergebnisse.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
mistralai/voxtral-small-24b-2507
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 Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0006 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.00002 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0006 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.00002 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

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/voxtral-small-24b-2507", "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/voxtral-small-24b-2507',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/voxtral-small-24b-2507',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/voxtral-small-24b-2507

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/voxtral-small-24b-2507

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/voxtral-small-24b-2507

mistralai/voxtral-small-24b-2507

Mistral /mistralai/voxtral-small-24b-2507

Start

Voxtral Small 1.0 24B 2507 ist ein Text- und Audiomodell für Transkription, Sprachübersetzung, Fragen und Zusammenfassungen. Der Hersteller dokumentiert einen Kontext von 32k, bis zu 30 Minuten für Transkription oder 40 Minuten für Verständnis, mehrere Audioeingaben und Textergebnisse.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
mistralai/voxtral-small-24b-2507
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 Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0006 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.00002 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0006 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.00002 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

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/voxtral-small-24b-2507",
  "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/voxtral-small-24b-2507', '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/voxtral-small-24b-2507', '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/voxtral-small-24b-2507

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/voxtral-small-24b-2507

FAQ · Mistral: Voxtral Small 24B 2507
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · mistralai/voxtral-small-24b-2507: text → text

POST /v1/messages · mistralai/voxtral-small-24b-2507: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · mistralai/voxtral-small-24b-2507: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/voxtral-small-24b-2507: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · mistralai/voxtral-small-24b-2507: messages.min_items: 1

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