Mixtral 8x22B Instruct v0.1 es la versión de Mistral AI ajustada para seguir instrucciones del modelo base con nombre independiente Mixtral 8x22B v0.1. Recibe una conversación de texto y produce texto, incluidas explicaciones, código y llamadas a funciones propuestas. La presentación de la familia destaca inglés, francés, italiano, alemán y español, junto con capacidades matemáticas y de programación.
Expertos dispersos y contexto
Su desarrollador describe un modelo disperso de mezcla de expertos con 141,000 millones de parámetros totales y 39,000 millones de parámetros activos. La configuración Instruct publicada contiene 8 expertos, con 2 seleccionados por token, 56 capas, 48 cabezas de atención de consulta y 8 cabezas de clave/valor. El número total de parámetros y los expertos seleccionados describen la estructura del modelo, no la longitud de una respuesta.
La presentación de la familia documenta un contexto de 64K, y la configuración exacta de Instruct establece el máximo de posiciones en 65,536. Usa ese espacio para conservar juntos los pasajes fuente, la conversación y la respuesta solicitada. Una pregunta sobre un documento extenso puede pedir una condición entre varias secciones y devolver una tabla concisa con cada ubicación de origen. Incluye el material que determina el resultado en lugar de llenar la ventana con contenido ajeno a la tarea.
Codificación de la conversación de instrucciones
La ficha del modelo comienza con el tokenizador de instrucciones v3 de su desarrollador y después muestra cómo dar formato a los mensajes con la plantilla de chat correspondiente. Su vocabulario publicado tiene 32,768 entradas. El tokenizador nativo y uno compatible deben producir representaciones coincidentes de los mensajes; la ficha aborda explícitamente la comparación de sus codificaciones. Esto difiere de asumir que el formato Tekken utilizado por modelos Mistral posteriores es intercambiable con esta versión.
En una conversación, distingue la pregunta del usuario, la respuesta anterior del asistente y cualquier resultado de herramienta. Conserva la respuesta anterior relevante al formular una pregunta posterior. Una tarea puede pedir primero una explicación de un pasaje fuente y después solicitar una comparación más específica, mientras conserva el contenido de origen y el propósito de la discusión.
Para edición multilingüe, identifica el idioma de origen, el idioma final y la terminología que debe permanecer sin cambios. Solicita un pasaje revisado que conserve nombres, condiciones y unidades. Para un problema matemático, define las variables y suposiciones y especifica si el resultado final debe ser una expresión exacta, una aproximación numérica o una demostración. Para programación, incluye la firma de la función, las declaraciones relevantes y el comportamiento esperado antes de solicitar una implementación o explicación.
Llamadas a funciones y sus resultados
La ficha documenta llamadas nativas a funciones con descripciones de herramientas y esquemas de parámetros. La aplicación proporciona las operaciones, el modelo prepara los argumentos de la función elegida y la aplicación la ejecuta. El resultado devuelto debe agregarse después a la conversación para que el modelo pueda usarlo en la siguiente respuesta. La ficha advierte que un ejemplo abreviado de código no demuestra este ciclo completo.
Una tarea de consulta debe identificar qué información falta y qué función proporcionada puede devolverla. Incluye los valores requeridos o solicita la información faltante antes de que la aplicación ejecute la operación. Mantén separada la llamada propuesta de los datos realmente devueltos; la explicación final puede así referirse al resultado obtenido y no a uno inferido del nombre de la herramienta.
En el formato nativo de conversación de su desarrollador, las llamadas a herramientas y los resultados correspondientes usan identificadores de exactamente nueve caracteres alfanuméricos. El tokenizador también contiene marcadores especiales para herramientas disponibles, llamadas a herramientas y resultados de herramientas. Conserva la representación correspondiente al preparar la conversación en formato nativo; la representación visible de una capa envolvente es una decisión de interfaz separada.
Artefactos prácticos de código y documentos
Para una corrección de código, proporciona la función afectada, una entrada que revele el problema y el resultado esperado. Solicita el fragmento revisado, la causa de la discrepancia y entradas de ejemplo que distingan el comportamiento previsto. Generar código es un artefacto de texto; compilarlo, ejecutarlo o aplicarlo a un repositorio requiere el entorno de desarrollo conectado.
Para una explicación documental, solicita la declaración que responde la pregunta y la sección que la respalda. Una comparación puede separar condiciones compartidas, diferencias y detalles sin resolver. Para un registro de texto sujeto a restricciones, define los nombres de campos y el tratamiento de valores faltantes. El anuncio original de la familia describe llamadas a funciones junto con salida restringida en el servicio conectado de su desarrollador; esas funciones de formato siguen siendo distintas de la ejecución de una operación externa.
Límites de edición y generación
La ficha muestra presupuestos de generación como 64 y 1,000 tokens para ejemplos particulares. Son ajustes de demostración, no capacidades máximas de respuesta independientes. Mantén el prompt y la respuesta deseada dentro del contexto realmente configurado y solicita la extensión apropiada para la tarea.
Esta entrada corresponde al checkpoint Instruct v0.1 basado en texto con su formato de instrucciones v3. No deben atribuírsele visión, voz ni controles de razonamiento híbrido introducidos en familias Mistral posteriores. Conserva la edición exacta y el material fuente al preparar la explicación, la propuesta de código o la respuesta asistida por herramientas que necesita el siguiente paso.
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El tokenizador nativo y uno compatible deben producir representaciones coincidentes de los mensajes; la ficha aborda explícitamente la comparación de sus codificaciones. Esto difiere de asumir que el formato Tekken utilizado por modelos Mistral posteriores es intercambiable con esta versión.\n\nEn una conversación, distingue la pregunta del usuario, la respuesta anterior del asistente y cualquier resultado de herramienta. Conserva la respuesta anterior relevante al formular una pregunta posterior. Una tarea puede pedir primero una explicación de un pasaje fuente y después solicitar una comparación más específica, mientras conserva el contenido de origen y el propósito de la discusión.\n\nPara edición multilingüe, identifica el idioma de origen, el idioma final y la terminología que debe permanecer sin cambios. Solicita un pasaje revisado que conserve nombres, condiciones y unidades. 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Incluye los valores requeridos o solicita la información faltante antes de que la aplicación ejecute la operación. Mantén separada la llamada propuesta de los datos realmente devueltos; la explicación final puede así referirse al resultado obtenido y no a uno inferido del nombre de la herramienta.\n\nEn el formato nativo de conversación de su desarrollador, las llamadas a herramientas y los resultados correspondientes usan identificadores de exactamente nueve caracteres alfanuméricos. El tokenizador también contiene marcadores especiales para herramientas disponibles, llamadas a herramientas y resultados de herramientas. Conserva la representación correspondiente al preparar la conversación en formato nativo; la representación visible de una capa envolvente es una decisión de interfaz separada.\n\nArtefactos prácticos de código y documentos\n\nPara una corrección de código, proporciona la función afectada, una entrada que revele el problema y el resultado esperado. Solicita el fragmento revisado, la causa de la discrepancia y entradas de ejemplo que distingan el comportamiento previsto. Generar código es un artefacto de texto; compilarlo, ejecutarlo o aplicarlo a un repositorio requiere el entorno de desarrollo conectado.\n\nPara una explicación documental, solicita la declaración que responde la pregunta y la sección que la respalda. Una comparación puede separar condiciones compartidas, diferencias y detalles sin resolver. Para un registro de texto sujeto a restricciones, define los nombres de campos y el tratamiento de valores faltantes. El anuncio original de la familia describe llamadas a funciones junto con salida restringida en el servicio conectado de su desarrollador; esas funciones de formato siguen siendo distintas de la ejecución de una operación externa.\n\nLímites de edición y generación\n\nLa ficha muestra presupuestos de generación como 64 y 1,000 tokens para ejemplos particulares. 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Repair integer average division\n\nFix 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.A focused function correction, two assertions and the retained input assumption.The function must preserve a fractional average and leave the unspecified empty-list behavior undecided.mistralai/mixtral-8x22b-instructMixtral 8x22B Instruct v0.1 es un modelo multilingüe de texto para conversación, matemáticas, código y llamadas a funciones. Su arquitectura dispersa de mezcla de expertos usa 39B de parámetros activos de 141B totales, con un contexto de 64K según su desarrollador y un formato de instrucciones v3 propio.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Mixtral 8x22B Instruct v0.1 es la versión de Mistral AI ajustada para seguir instrucciones del modelo base con nombre independiente Mixtral 8x22B v0.1. Recibe una conversación de texto y produce texto, incluidas explicaciones, código y llamadas a funciones propuestas. La presentación de la familia destaca inglés, francés, italiano, alemán y español, junto con capacidades matemáticas y de programación.
Expertos dispersos y contexto
Su desarrollador describe un modelo disperso de mezcla de expertos con 141,000 millones de parámetros totales y 39,000 millones de parámetros activos. La configuración Instruct publicada contiene 8 expertos, con 2 seleccionados por token, 56 capas, 48 cabezas de atención de consulta y 8 cabezas de clave/valor. El número total de parámetros y los expertos seleccionados describen la estructura del modelo, no la longitud de una respuesta.
La presentación de la familia documenta un contexto de 64K, y la configuración exacta de Instruct establece el máximo de posiciones en 65,536. Usa ese espacio para conservar juntos los pasajes fuente, la conversación y la respuesta solicitada. Una pregunta sobre un documento extenso puede pedir una condición entre varias secciones y devolver una tabla concisa con cada ubicación de origen. Incluye el material que determina el resultado en lugar de llenar la ventana con contenido ajeno a la tarea.
Codificación de la conversación de instrucciones
La ficha del modelo comienza con el tokenizador de instrucciones v3 de su desarrollador y después muestra cómo dar formato a los mensajes con la plantilla de chat correspondiente. Su vocabulario publicado tiene 32,768 entradas. El tokenizador nativo y uno compatible deben producir representaciones coincidentes de los mensajes; la ficha aborda explícitamente la comparación de sus codificaciones. Esto difiere de asumir que el formato Tekken utilizado por modelos Mistral posteriores es intercambiable con esta versión.
En una conversación, distingue la pregunta del usuario, la respuesta anterior del asistente y cualquier resultado de herramienta. Conserva la respuesta anterior relevante al formular una pregunta posterior. Una tarea puede pedir primero una explicación de un pasaje fuente y después solicitar una comparación más específica, mientras conserva el contenido de origen y el propósito de la discusión.
Para edición multilingüe, identifica el idioma de origen, el idioma final y la terminología que debe permanecer sin cambios. Solicita un pasaje revisado que conserve nombres, condiciones y unidades. Para un problema matemático, define las variables y suposiciones y especifica si el resultado final debe ser una expresión exacta, una aproximación numérica o una demostración. Para programación, incluye la firma de la función, las declaraciones relevantes y el comportamiento esperado antes de solicitar una implementación o explicación.
Llamadas a funciones y sus resultados
La ficha documenta llamadas nativas a funciones con descripciones de herramientas y esquemas de parámetros. La aplicación proporciona las operaciones, el modelo prepara los argumentos de la función elegida y la aplicación la ejecuta. El resultado devuelto debe agregarse después a la conversación para que el modelo pueda usarlo en la siguiente respuesta. La ficha advierte que un ejemplo abreviado de código no demuestra este ciclo completo.
Una tarea de consulta debe identificar qué información falta y qué función proporcionada puede devolverla. Incluye los valores requeridos o solicita la información faltante antes de que la aplicación ejecute la operación. Mantén separada la llamada propuesta de los datos realmente devueltos; la explicación final puede así referirse al resultado obtenido y no a uno inferido del nombre de la herramienta.
En el formato nativo de conversación de su desarrollador, las llamadas a herramientas y los resultados correspondientes usan identificadores de exactamente nueve caracteres alfanuméricos. El tokenizador también contiene marcadores especiales para herramientas disponibles, llamadas a herramientas y resultados de herramientas. Conserva la representación correspondiente al preparar la conversación en formato nativo; la representación visible de una capa envolvente es una decisión de interfaz separada.
Artefactos prácticos de código y documentos
Para una corrección de código, proporciona la función afectada, una entrada que revele el problema y el resultado esperado. Solicita el fragmento revisado, la causa de la discrepancia y entradas de ejemplo que distingan el comportamiento previsto. Generar código es un artefacto de texto; compilarlo, ejecutarlo o aplicarlo a un repositorio requiere el entorno de desarrollo conectado.
Para una explicación documental, solicita la declaración que responde la pregunta y la sección que la respalda. Una comparación puede separar condiciones compartidas, diferencias y detalles sin resolver. Para un registro de texto sujeto a restricciones, define los nombres de campos y el tratamiento de valores faltantes. El anuncio original de la familia describe llamadas a funciones junto con salida restringida en el servicio conectado de su desarrollador; esas funciones de formato siguen siendo distintas de la ejecución de una operación externa.
Límites de edición y generación
La ficha muestra presupuestos de generación como 64 y 1,000 tokens para ejemplos particulares. Son ajustes de demostración, no capacidades máximas de respuesta independientes. Mantén el prompt y la respuesta deseada dentro del contexto realmente configurado y solicita la extensión apropiada para la tarea.
Esta entrada corresponde al checkpoint Instruct v0.1 basado en texto con su formato de instrucciones v3. No deben atribuírsele visión, voz ni controles de razonamiento híbrido introducidos en familias Mistral posteriores. Conserva la edición exacta y el material fuente al preparar la explicación, la propuesta de código o la respuesta asistida por herramientas que necesita el siguiente paso.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites mistralai/mixtral-8x22b-instruct | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envía el ID exacto del modelo junto con messages.
La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.
Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.012 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.012 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mixtral-8x22b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mistralai/mixtral-8x22b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mistralai/mixtral-8x22b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra mistralai/mixtral-8x22b-instruct
Usa las rutas de método indicadas arriba.
mistralai/mixtral-8x22b-instructMixtral 8x22B Instruct v0.1 es un modelo multilingüe de texto para conversación, matemáticas, código y llamadas a funciones. Su arquitectura dispersa de mezcla de expertos usa 39B de parámetros activos de 141B totales, con un contexto de 64K según su desarrollador y un formato de instrucciones v3 propio.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Mixtral 8x22B Instruct v0.1 es la versión de Mistral AI ajustada para seguir instrucciones del modelo base con nombre independiente Mixtral 8x22B v0.1. Recibe una conversación de texto y produce texto, incluidas explicaciones, código y llamadas a funciones propuestas. La presentación de la familia destaca inglés, francés, italiano, alemán y español, junto con capacidades matemáticas y de programación.
Expertos dispersos y contexto
Su desarrollador describe un modelo disperso de mezcla de expertos con 141,000 millones de parámetros totales y 39,000 millones de parámetros activos. La configuración Instruct publicada contiene 8 expertos, con 2 seleccionados por token, 56 capas, 48 cabezas de atención de consulta y 8 cabezas de clave/valor. El número total de parámetros y los expertos seleccionados describen la estructura del modelo, no la longitud de una respuesta.
La presentación de la familia documenta un contexto de 64K, y la configuración exacta de Instruct establece el máximo de posiciones en 65,536. Usa ese espacio para conservar juntos los pasajes fuente, la conversación y la respuesta solicitada. Una pregunta sobre un documento extenso puede pedir una condición entre varias secciones y devolver una tabla concisa con cada ubicación de origen. Incluye el material que determina el resultado en lugar de llenar la ventana con contenido ajeno a la tarea.
Codificación de la conversación de instrucciones
La ficha del modelo comienza con el tokenizador de instrucciones v3 de su desarrollador y después muestra cómo dar formato a los mensajes con la plantilla de chat correspondiente. Su vocabulario publicado tiene 32,768 entradas. El tokenizador nativo y uno compatible deben producir representaciones coincidentes de los mensajes; la ficha aborda explícitamente la comparación de sus codificaciones. Esto difiere de asumir que el formato Tekken utilizado por modelos Mistral posteriores es intercambiable con esta versión.
En una conversación, distingue la pregunta del usuario, la respuesta anterior del asistente y cualquier resultado de herramienta. Conserva la respuesta anterior relevante al formular una pregunta posterior. Una tarea puede pedir primero una explicación de un pasaje fuente y después solicitar una comparación más específica, mientras conserva el contenido de origen y el propósito de la discusión.
Para edición multilingüe, identifica el idioma de origen, el idioma final y la terminología que debe permanecer sin cambios. Solicita un pasaje revisado que conserve nombres, condiciones y unidades. Para un problema matemático, define las variables y suposiciones y especifica si el resultado final debe ser una expresión exacta, una aproximación numérica o una demostración. Para programación, incluye la firma de la función, las declaraciones relevantes y el comportamiento esperado antes de solicitar una implementación o explicación.
Llamadas a funciones y sus resultados
La ficha documenta llamadas nativas a funciones con descripciones de herramientas y esquemas de parámetros. La aplicación proporciona las operaciones, el modelo prepara los argumentos de la función elegida y la aplicación la ejecuta. El resultado devuelto debe agregarse después a la conversación para que el modelo pueda usarlo en la siguiente respuesta. La ficha advierte que un ejemplo abreviado de código no demuestra este ciclo completo.
Una tarea de consulta debe identificar qué información falta y qué función proporcionada puede devolverla. Incluye los valores requeridos o solicita la información faltante antes de que la aplicación ejecute la operación. Mantén separada la llamada propuesta de los datos realmente devueltos; la explicación final puede así referirse al resultado obtenido y no a uno inferido del nombre de la herramienta.
En el formato nativo de conversación de su desarrollador, las llamadas a herramientas y los resultados correspondientes usan identificadores de exactamente nueve caracteres alfanuméricos. El tokenizador también contiene marcadores especiales para herramientas disponibles, llamadas a herramientas y resultados de herramientas. Conserva la representación correspondiente al preparar la conversación en formato nativo; la representación visible de una capa envolvente es una decisión de interfaz separada.
Artefactos prácticos de código y documentos
Para una corrección de código, proporciona la función afectada, una entrada que revele el problema y el resultado esperado. Solicita el fragmento revisado, la causa de la discrepancia y entradas de ejemplo que distingan el comportamiento previsto. Generar código es un artefacto de texto; compilarlo, ejecutarlo o aplicarlo a un repositorio requiere el entorno de desarrollo conectado.
Para una explicación documental, solicita la declaración que responde la pregunta y la sección que la respalda. Una comparación puede separar condiciones compartidas, diferencias y detalles sin resolver. Para un registro de texto sujeto a restricciones, define los nombres de campos y el tratamiento de valores faltantes. El anuncio original de la familia describe llamadas a funciones junto con salida restringida en el servicio conectado de su desarrollador; esas funciones de formato siguen siendo distintas de la ejecución de una operación externa.
Límites de edición y generación
La ficha muestra presupuestos de generación como 64 y 1,000 tokens para ejemplos particulares. Son ajustes de demostración, no capacidades máximas de respuesta independientes. Mantén el prompt y la respuesta deseada dentro del contexto realmente configurado y solicita la extensión apropiada para la tarea.
Esta entrada corresponde al checkpoint Instruct v0.1 basado en texto con su formato de instrucciones v3. No deben atribuírsele visión, voz ni controles de razonamiento híbrido introducidos en familias Mistral posteriores. Conserva la edición exacta y el material fuente al preparar la explicación, la propuesta de código o la respuesta asistida por herramientas que necesita el siguiente paso.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites mistralai/mixtral-8x22b-instruct | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.012 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.012 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "mistralai/mixtral-8x22b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mixtral-8x22b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mixtral-8x22b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra mistralai/mixtral-8x22b-instruct
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Repair integer average division\n\nFix 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.A focused function correction, two assertions and the retained input assumption.The function must preserve a fractional average and leave the unspecified empty-list behavior undecided.