Mistral Large
Η οικογένεια Large της Mistral AI συνδυάζει κατανόηση εγγράφων και εικόνων με συλλογιστική, προγραμματισμό και ροές που βασίζονται σε εργαλεία. Οι δημοσιευμένες εκδόσεις Large υποστηρίζουν δομημένες απαντήσεις και εργασία με μεγάλα συμφραζόμενα, με την αρχιτεκτονική και τα μεγέθη πλαισίου να συνδέονται με κάθε ονομασμένη έκδοση.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmistralai/mistral-large - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmistralai/mistral-large
Σχετικά με το μοντέλο
Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.
Το Mistral Large είναι η πολυτροπική οικογένεια γενικής χρήσης της Mistral AI για σύνθετη εργασία εγγράφων, μηχανική λογισμικού και εργασίες πρακτόρων. Το Large 4 συνδυάζει τήρηση οδηγιών, συλλογιστική και χρήση εργαλείων με εγγενή οπτική κατανόηση. Η λεπτομερώς κατανεμημένη αρχιτεκτονική μείγματος ειδικών έχει 1,05 τρισ. συνολικές παραμέτρους και 52 δισ. ενεργές παραμέτρους, μαζί με οπτικό κωδικοποιητή 1,6 δισ. παραμέτρων. Το παράθυρο συμφραζομένων του Large 4 είναι 1 εκατ. token. Το Large 3 είναι ξεχωριστή έκδοση με 675 δισ. συνολικές παραμέτρους, 41 δισ. ενεργές παραμέτρους και παράθυρο συμφραζομένων 256 χιλ. token.
Το μοντέλο εργάζεται με γραπτές εργασίες και οπτικό υλικό για να παράγει κείμενο, κώδικα ή δομημένα αποτελέσματα. Στη ροή συλλογιστικής του Large 4, μια ρύθμιση ελάχιστης προσπάθειας επιστρέφει απευθείας την απάντηση, ενώ η υψηλή προσπάθεια περιλαμβάνει τμήμα συλλογιστικής πριν από την τελική απάντηση. Τα πλήρη μηνύματα του βοηθού διατηρούν τη συνέχεια στους επόμενους γύρους. Η δομημένη έξοδος μπορεί να χρησιμοποιεί JSON ή προσαρμοσμένο σχήμα, και η εφαρμογή μπορεί να παρέχει πρόθεμα για ελεγχόμενη αρχή της απάντησης.
Η κλήση συναρτήσεων συνδέει μια αναλυτική εργασία με εξωτερικές πληροφορίες και ενέργειες. Δώστε περιγραφές συναρτήσεων, πεδία εισόδου και τον στόχο του χρήστη. Το μοντέλο επιλέγει συνάρτηση και προετοιμάζει ορίσματα· η εφαρμογή την εκτελεί, επιστρέφει το αποτέλεσμα και συνεχίζει τη συνομιλία. Η ροή μπορεί να περιλαμβάνει διαδοχικές κλήσεις ή πολλές παράλληλες κλήσεις. Οι απαντήσεις σε ερωτήσεις εγγράφων συνδυάζουν εξαγωγή εγγράφων με γλωσσική κατανόηση, ενώ η ομαδική επεξεργασία χειρίζεται ασύγχρονα συλλογές αιτημάτων. Η διαθεσιμότητα και η εκτέλεση εργαλείων παρέχονται από την εφαρμογή γύρω από το μοντέλο.
Τα πεδία δυνατοτήτων του Large 4 ξεκινούν από την ανάλυση ασφάλειας: ο κατασκευαστής περιγράφει διαλογή κακόβουλου λογισμικού, ιεράρχηση ευπαθειών και προετοιμασία κανόνων ανίχνευσης για αμυντική εργασία. Στον προγραμματισμό με πράκτορες, η έμφαση είναι στην κατανόηση αποθετηρίου, στις αλλαγές λογισμικού και στις σύνθετες ροές τερματικού. Μια χρήσιμη ανάθεση προγραμματισμού προσδιορίζει την επηρεαζόμενη συμπεριφορά, τα αρχεία και τις εξαρτήσεις που εμπλέκονται και τους ελέγχους που θα τεκμηριώσουν σωστό αποτέλεσμα.
Για γενικές ροές πρακτόρων, το μοντέλο μπορεί να συγκεντρώνει υλικό, να χρησιμοποιεί συνδεδεμένα εργαλεία και να συναρμολογεί παραδοτέα όπως έγγραφα, υπολογιστικά φύλλα και περιεχόμενο διαφανειών. Η πολυτροπική εργασία του καλύπτει γραφήματα, σύνθετες σελίδες, φυσικές σκηνές και τεχνικά σχέδια. Η οπτική αντιστοίχιση συνδέει μια ερώτηση με αντικείμενο ή περιοχή· μια εργασία μηχανικής μπορεί να εξετάζει το παρεχόμενο σχέδιο, να συγκρίνει ορατά μέρη και να επιστρέφει εξήγηση συνδεδεμένη με τα στοιχεία. Στην ανάλυση εγγράφων, ζητήστε τη συγκεκριμένη σελίδα, πίνακα ή απόσπασμα που στηρίζει κάθε συμπέρασμα.
Οι επιστημονικές και μαθηματικές εφαρμογές περιλαμβάνουν ανάλυση δεδομένων, μοντελοποίηση, κώδικα προσομοίωσης και εκτενείς εργασίες εφαρμοσμένων μαθηματικών. Η εργασία γνώσης περιλαμβάνει επεξεργασία εγγράφων και υπολογιστικών φύλλων και σύγκριση πληροφοριών από πολλές πηγές. Μια εργασία μέσω του Ailoot API μπορεί να ορίζει επεξεργάσιμο περίγραμμα αναφοράς, δομημένο σύνολο ευρημάτων ή κώδικα που θα εκτελέσει και θα επαληθεύσει η εφαρμογή. Αυτές είναι διαφορετικές έξοδοι: μια εξήγηση απαντά σε ερώτηση, ένα δομημένο αποτέλεσμα μεταφέρει δεδομένα στο επόμενο στάδιο και μια ροή με εργαλεία χρησιμοποιεί την εφαρμογή για να δημιουργεί ή να ενημερώνει το τελικό παραδοτέο.
Η εκπαίδευση του Large 4 περιλαμβάνει πολυγλωσσικό υλικό που καλύπτει περισσότερες από 160 γλώσσες, συμπεριλαμβανομένων όλων των επίσημων γλωσσών της Ευρωπαϊκής Ένωσης. Η μεταγενέστερη εκπαίδευσή του συνδυάζει επιβλεπόμενη λεπτομερή προσαρμογή με ενισχυτική μάθηση στη συλλογιστική, την επιστημονική εργασία, τη χρήση εργαλείων, την πραγματολογική ακρίβεια και την ευθυγράμμιση ασφάλειας. Η εργασία ασφάλειας αντιμετωπίζει την έμμεση έγχυση prompt και τα κακόβουλα αιτήματα κυβερνοασφάλειας. Η επιλογή οικογένειας παραμένει μια ενημερούμενη σειρά μοντέλων: οι αριθμητικές αρχιτεκτονικές, τα παράθυρα συμφραζομένων και η συμπεριφορά συλλογιστικής παραπάνω ανήκουν στις ρητά κατονομασμένες εκδόσεις, που παραμένουν διακριτές κατά την επιλογή σταθερής έκδοσης.
Πρακτική εργασία
Πρακτική εργασία
Τεχνικό παράδειγμα στα αγγλικά
Design a capacity calculation
Write a small Python function for this capacity model: each machine makes 18 parts per hour, but only 80 percent of its scheduled hours are productive. Given machine count and scheduled hours, return estimated parts as a numeric value. State assumptions and supply checks for one machine over five hours and zero machines.Αναμενόμενο αποτέλεσμα
A Python function, explicit units and assumptions, and two calculation checks.Έλεγχος αποτελέσματος
Check the utilization factor is applied once and zero machines gives zero output.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-large
mistralai/mistral-largeΕισαγωγή
Η οικογένεια Large της Mistral AI συνδυάζει κατανόηση εγγράφων και εικόνων με συλλογιστική, προγραμματισμό και ροές που βασίζονται σε εργαλεία. Οι δημοσιευμένες εκδόσεις Large υποστηρίζουν δομημένες απαντήσεις και εργασία με μεγάλα συμφραζόμενα, με την αρχιτεκτονική και τα μεγέθη πλαισίου να συνδέονται με κάθε ονομασμένη έκδοση.
- Αποδεκτές είσοδοι
- Κείμενο
- Αποτελέσματα
- Κείμενο
Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Είσοδος
text- Έξοδος
text- Μορφή εξόδου
- json ή SSE
| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
|---|---|---|---|---|
Πεδίοmodel | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια mistralai/mistral-large | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages | Τύποςmessage[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1 | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].role | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Παραδείγματα: system, user, assistant, tool, function Συνθήκες: Αυτοί οι ρόλοι αναπαρίστανται ρητά από τους τύπους συμβατότητας του πηγαίου κώδικα· το ακριβές σύνολο ρόλων παραμένει ειδικό για κάθε μοντέλο. Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].content | Τύποςstring|content_part[]|null | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].tool_calls | Τύποςtool_call[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].tool_call_id | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: role=tool· χρησιμοποιήστε το πραγματικό ID που επιστράφηκε | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].name | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].reasoning_content | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Επαναποστείλετε το πραγματικό περιεχόμενο συλλογιστικής που επιστράφηκε, όταν το μοντέλο το χρησιμοποιεί | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].reasoning_details | Τύποςobject|array | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_completion_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Ελάχιστο: 1 Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοstream | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
Πεδίοstream_options.include_usage | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtemperature | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtop_p | Τύποςnumber | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοstop | Τύποςstring|string[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools | Τύποςfunction_tool[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].type | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια function Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].function.name | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο τύπου συνάρτησης | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].function.description | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοtools[].function.parameters | ΤύποςJSON_schema | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοtool_choice | Τύποςstring|object | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοparallel_tool_calls | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοresponse_format | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοreasoning_effort | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοreasoning | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοservice_tier | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοinstructions | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Πεδίο συμβατότητας | Προεπιλογή— |
Πεδίοfunctions | Τύποςfunction[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοfunction_call | Τύποςstring|object | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοprompt_cache_options | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Εξαρτάται από το μοντέλο | Προεπιλογή— |
Πεδίοmodalities | Τύποςstring[] | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια text | Προεπιλογή— |
Πεδίοprovider | Τύποςobject | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Συνθήκες: Το provider.options απορρίπτεται σε αυτή τη διαδρομή κειμένου Ultra | Προεπιλογή— |
Πεδίοcache_control.ttl | Τύποςstring | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια Συνθήκες: Το 1h απορρίπτεται στα πραγματικά πεδία κρυφής μνήμης προτροπών | Προεπιλογή— |
Συνδυασμοί υλικών εισόδου
Κείμενο · Κείμενο UTF8
messages[].content
Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
| Παράμετρος | Σύμβαση |
|---|---|
Παράμετροςcontent_type | Σύμβασηapplication/json |
Παράμετροςrequired | Σύμβασηmodel, messages |
Παράμετροςmaterial_types | Σύμβασηtext |
Παράμετροςmessages | ΣύμβασηΠίνακας μηνυμάτων με δομή role/content |
Παράμετροςfile_material | Σύμβασηπραγματικό έγγραφο UTF-8 που εισάγεται ως αυτούσιο κείμενο· δεν συνάγεται ID αρχείου |
Παράμετροςoptional_controls | Σύμβασηstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Παράμετροςcontrol_scope | Σύμβασηεξαρτάται από το μοντέλο· τα εργαλεία συναρτήσεων του χρήστη διαφέρουν από τα φιλοξενούμενα εργαλεία |
Παράμετροςoutput_modalities | Σύμβασηtext |
Παράμετροςhosted_operations | Σύμβασηfalse |
Παράμετροςmultimodal_input_binding | Σύμβασηnull |
Κύκλος ζωής: synchronous_or_streamed
Στείλτε το ακριβές ID μοντέλου μαζί με το messages.
Το μήκος συμφραζομένων δεν είναι ανώτατο όριο εξόδου.
Ένα αρχείο κειμένου μπορεί να παρέχει αυτούσιο κείμενο· οι είσοδοι εικόνας/ήχου/αντικειμένων αρχείων χρειάζονται ακριβή αντιστοίχιση.
Τιμολόγηση
Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.
- Γρήγορη λειτουργία
- Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία
- Λειτουργία flex
- Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex
- Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού
- Τυπική χρέωση Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default
Χρεώσεις Ailoot
Τιμές ανά διαμόρφωση
Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.
| Διαμόρφωση | Πίνακας χρεώσεων | Token συμφραζομένων, πάνω από | Token συμφραζομένων, έως και | Χρέωση |
|---|---|---|---|---|
| ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά token | Πίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωση | Token συμφραζομένων, πάνω από— | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.004 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.012 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.0004 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
| ΔιαμόρφωσηΕπίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματος | Πίνακας χρεώσεων— | Token συμφραζομένων, πάνω από0 | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.004 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.012 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.0004 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
Παραδείγματα αιτημάτων
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-large", "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-large',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-large',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")
Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json ή SSE
Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα
Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.
Διατηρήστε κάθε επιλογή και το περιεχόμενο/τις κλήσεις εργαλείων/το περιεχόμενο συλλογιστικής της. Στο SSE συνθέστε τις διαφορικές ενημερώσεις ανά δείκτη επιλογής/εργαλείου και κρατήστε την τελική αιτία τερματισμού και τα στοιχεία χρήσης.
Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης
Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.
Πεδία απάντησης
| Πεδίο | Τύπος |
|---|---|
Πεδίοchoices[].index | Τύποςinteger |
Πεδίοchoices[].message.content | Τύποςstring|null |
Πεδίοchoices[].message.tool_calls | Τύποςtool_call[] |
Πεδίοchoices[].message.reasoning_content | Τύποςstring |
Πεδίοchoices[].message.reasoning_details | Τύποςobject|array |
Πεδίοchoices[].finish_reason | Τύποςstring|null |
Πεδίοusage | Τύποςobject |
Σφάλματα και επόμενα βήματα
| Απάντηση | Συνθήκη | Επόμενο βήμα |
|---|---|---|
Απάντηση400 · invalid_request_error | ΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου | Επόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας. |
Εναλλακτικά ονόματα
Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large
Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων
Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.
Σχετικά ID μοντέλων
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-large
mistralai/mistral-largeΕισαγωγή
Η οικογένεια Large της Mistral AI συνδυάζει κατανόηση εγγράφων και εικόνων με συλλογιστική, προγραμματισμό και ροές που βασίζονται σε εργαλεία. Οι δημοσιευμένες εκδόσεις Large υποστηρίζουν δομημένες απαντήσεις και εργασία με μεγάλα συμφραζόμενα, με την αρχιτεκτονική και τα μεγέθη πλαισίου να συνδέονται με κάθε ονομασμένη έκδοση.
- Αποδεκτές είσοδοι
- Κείμενο
- Αποτελέσματα
- json · sse
Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Είσοδος
text- Έξοδος
json,sse- Μορφή εξόδου
- JSON ή SSE
| Πεδίο | Τύπος | Απαίτηση | Τιμές και όρια | Προεπιλογή |
|---|---|---|---|---|
Πεδίοmodel | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια mistralai/mistral-large | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages | Τύποςmessage[] | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].role | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια user, assistant | Προεπιλογή— |
Πεδίοmessages[].content | Τύποςstring | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοmax_tokens | Τύποςinteger | ΑπαίτησηΥποχρεωτικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογή— |
Πεδίοstream | Τύποςboolean | ΑπαίτησηΠροαιρετικό | Τιμές και όρια | Προεπιλογήfalse |
Συνδυασμοί υλικών εισόδου
Κείμενο · Κείμενο UTF-8
Συμβολοσειρά messages[].content
Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
| Παράμετρος | Σύμβαση |
|---|---|
Παράμετροςcontent_type | Σύμβασηapplication/json |
Παράμετροςrequired | Σύμβασηmodel, messages, max_tokens |
Παράμετροςoptional_controls | Σύμβασηstream |
Παράμετροςmaterial_types | Σύμβασηtext |
Παράμετροςtext_file_material | ΣύμβασηΔιαβάστε το πραγματικό έγγραφο UTF-8 και τοποθετήστε το κείμενό του στην υποδεικνυόμενη συμβολοσειρά εισόδου ή περιεχομένου του μηνύματος. |
Κύκλος ζωής: synchronous_or_streamed
Τιμολόγηση
Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.
- Γρήγορη λειτουργία
- Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία
- Λειτουργία flex
- Τυπική χρέωση Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex
- Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού
- Τυπική χρέωση Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default
Χρεώσεις Ailoot
Τιμές ανά διαμόρφωση
Αντιστοιχίστε κάθε χρέωση στις συνθήκες που εμφανίζονται. Χρησιμοποιήστε μία χρέωση ανά σύνολο εναλλακτικών διαμορφώσεων.
| Διαμόρφωση | Πίνακας χρεώσεων | Token συμφραζομένων, πάνω από | Token συμφραζομένων, έως και | Χρέωση |
|---|---|---|---|---|
| ΔιαμόρφωσηΒασικές χρεώσεις ανά token | Πίνακας χρεώσεωνΒασική χρέωση | Token συμφραζομένων, πάνω από— | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.004 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.012 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.0004 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
| ΔιαμόρφωσηΕπίπεδο 1 βάσει μήκους αιτήματος | Πίνακας χρεώσεων— | Token συμφραζομένων, πάνω από0 | Token συμφραζομένων, έως καιΧωρίς ανώτατο όριο | Χρέωση Είσοδος · Token εισόδου $0.004 / 1K token Έξοδος · Token εξόδου $0.012 / 1K token Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη $0.0004 / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη — / 1K token Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα — / 1K token |
Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →
Παραδείγματα αιτημάτων
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "mistralai/mistral-large",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-large', '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-large', '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))
Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON ή SSE
Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα
Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.
Διατηρήστε όλα τα μπλοκ περιεχομένου, τις υπογραφές συλλογιστικής και τα πραγματικά ID χρήσης εργαλείων. Συνθέστε όλες τις διαφορικές ενημερώσεις μπλοκ SSE· το πρώτο μπλοκ κειμένου δεν είναι η πλήρης έξοδος.
Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης
Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.
Πεδία απάντησης
| Πεδίο | Τύπος |
|---|---|
Πεδίοid | Τύποςstring |
Πεδίοmodel | Τύποςstring |
Πεδίοcontent[] | Τύποςtext|thinking|tool_use|other content block |
Πεδίοstop_reason | Τύποςstring|null |
Πεδίοusage | Τύποςobject |
Σφάλματα και επόμενα βήματα
| Απάντηση | Συνθήκη | Επόμενο βήμα |
|---|---|---|
Απάντηση400 · invalid_request_error | ΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου | Επόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας. |
Εναλλακτικά ονόματα
Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large
Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων
Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.
Σχετικά ID μοντέλων
FAQ · Mistral Large
- Ποιες είσοδοι και αποτελέσματα διατίθενται;
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-large:text→textPOST /v1/messages·mistralai/mistral-large:text→json,sse- Ποια πεδία χρησιμοποιεί το αίτημα;
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-large:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·mistralai/mistral-large:model,messages,max_tokens,stream- Ποια όρια ισχύουν;
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-large:messages.min_items:1