Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/pixtral-large-latest/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/pixtral-large-latest/ Language: es-mx # pixtral-large-latest [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/pixtral-large-latest/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/pixtral-large-latest/facts.json) ## [pixtral-large-latest](https://ailoot.ai/models/es-mx/pixtral-large-latest/) Pixtral Large combina las capacidades de lenguaje de Mistral con comprensión de imágenes para documentos, gráficas y fotografías. Produce respuestas de texto y admite resultados estructurados y herramientas definidas por la aplicación en las interfaces documentadas del fabricante. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/pixtral-large-latest/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/pixtral-large-latest/#method-1) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. Pixtral Large es el modelo multimodal de Mistral AI construido sobre Mistral Large 2. Combina un decodificador multimodal de 123 mil millones de parámetros con un codificador de visión de mil millones de parámetros, para formar un modelo de 124 mil millones de parámetros. El propósito es conservar una capacidad de lenguaje considerable mientras comprende la evidencia visual necesaria para una respuesta: una página de documento, una gráfica, una fotografía o una captura de pantalla. Las entradas pueden combinar texto e imágenes; el resultado es texto. Mistral describe una ventana de contexto de 128K tokens e indica que puede albergar al menos 30 imágenes de alta resolución. Esa afirmación describe la capacidad del contexto, no un ajuste universal de cantidad de imágenes por solicitud. El valor práctico es poder relacionar varias fuentes visuales con una sola pregunta. Una tarea de comparación útil podría proporcionar páginas etiquetadas de dos informes y preguntar qué cifras, etiquetas y conclusiones difieren. Mantén juntos el texto de la pregunta, la función de cada imagen y la estructura de respuesta requerida. El fabricante ilustra lectura de texto multilingüe, preguntas sobre documentos, interpretación de gráficas y comprensión ordinaria de imágenes. Para un asistente de documentos, pide los nombres y valores de campos visibles, una descripción de la disposición de la página o una explicación que conecte el texto con una tabla o figura. Para una gráfica, especifica los ejes, las series o el intervalo que quieres examinar. Una solicitud ilustrativa es: “Compara estas gráficas. Separa los valores que puedes leer directamente de las interpretaciones, identifica el cambio mostrado y enumera la información necesaria para comprobar la conclusión”. El resultado podría ser una tabla de campos, un conjunto de observaciones o una explicación escrita. La ficha del modelo presta especial atención al prompt de sistema. Mistral recomienda incluir una instrucción que indique el propósito del asistente, aunque sea breve. Esto es útil para una tarea visual porque la misma imagen puede servir para distintos trabajos: extraer entradas, describir una escena, explicar un diagrama o compararlo con un requisito escrito. Indica el trabajo y las reglas para los detalles inciertos o ilegibles. Al proporcionar varias imágenes, etiquétalas e identifica su orden o relación para que la respuesta pueda conectar las observaciones con el material correcto. La página del modelo de Mistral enumera preguntas y respuestas sobre documentos, salidas estructuradas y llamadas a funciones. La interfaz del fabricante también admite procesamiento por lotes. Sus recomendaciones de salida estructurada distinguen un formato de objeto JSON de un esquema personalizado; el modo JSON aún requiere una instrucción explícita para producir JSON. Para extracción, define los campos, el tratamiento de valores faltantes y la diferencia entre texto transcrito y una conclusión. Una respuesta estructurada es útil cuando una aplicación necesita procesar el resultado, mientras que una explicación libre es útil cuando una persona necesita comprender el razonamiento que lo sustenta. Para llamadas a funciones, la aplicación proporciona definiciones de herramientas y el modelo propone una función con argumentos. Después, el flujo de trabajo de Mistral hace que la aplicación ejecute la operación y envíe su resultado antes de que el modelo escriba la respuesta de seguimiento. Un flujo de documentos podría utilizar una herramienta para consultar un identificador leído de una imagen y después pedir una explicación con el registro devuelto. El modelo visual no obtiene acceso arbitrario a datos externos simplemente porque una imagen mencione un registro: la operación permitida y su resultado provienen de la aplicación. El productor también enumera funciones de salida prevista y prefijo. Las salidas previstas permiten que quien llama proporcione texto esperado al regenerar un documento o archivo de código con un cambio pequeño; un prefijo define el texto inicial de la respuesta. Son controles de preparación distintos, no modalidades visuales adicionales. La salida útil sigue siendo una descripción, extracción o explicación de texto, no una imagen recién renderizada. Elige imágenes fuente claras, especifica lo que se debe conservar y revisa las lecturas críticas contra la página original. La etiqueta latest es un alias de familia, mientras que Pixtral-Large-Instruct-2411 es la versión fija del fabricante documentada por la ficha del modelo. Mantén esos nombres distintos al preparar una tarea repetible. La cifra de contexto publicada describe el modelo del productor; las páginas consultadas no establecen un límite universal independiente de tokens de salida. Selecciona juntos el conjunto de imágenes, la pregunta de texto y la extensión deseada de la respuesta, y mantén separados los límites de solicitud específicos de cada versión de las capacidades visuales generales descritas aquí. Tarea práctica ### Tarea práctica Ejemplo técnico en inglés ``` Compare transcribed report charts Compare these chart transcriptions. Report A: online 40 orders, retail 60; total 100. Report B: online 55 orders, retail 45; total 100. Describe the channel mix change and distinguish order-count change from percentage-point change. Provide a short report caption without inventing chart colors, revenue or causes. ``` #### Resultado esperado ``` A channel comparison table and a two-sentence caption with units distinguishing orders from percentage points. ``` #### Comprobar el resultado ``` Check that both totals stay 100 and changes are labelled with the correct units rather than relative percent. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `pixtral-large-latest` [`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=chat) Mistral /`pixtral-large-latest` ### Inicio Pixtral Large combina las capacidades de lenguaje de Mistral con comprensión de imágenes para documentos, gráficas y fotografías. Produce respuestas de texto y admite resultados estructurados y herramientas definidas por la aplicación en las interfaces documentadas del fabricante. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Salida `text` Formato de salida json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites pixtral-large-latest | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | 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— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content | | Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parámetro`control_scope` | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas | | Parámetro`output_modalities` | Contratotext | | Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parámetro`multimodal_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. ### Tarifas Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo fast Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0044** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0132** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKFlujo en Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "pixtral-large-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='pixtral-large-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='pixtral-large-latest',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") ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json o SSE ##### Conserva todos los resultados completados 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. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | 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. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `pixtral-large-latest` [`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=messages) Mistral /`pixtral-large-latest` ### Inicio Pixtral Large combina las capacidades de lenguaje de Mistral con comprensión de imágenes para documentos, gráficas y fotografías. Produce respuestas de texto y admite resultados estructurados y herramientas definidas por la aplicación en las interfaces documentadas del fabricante. Entradas aceptadas Texto Resultados json · sse ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text` Salida `json`, `sse` Formato de salida JSON o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites pixtral-large-latest | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `cadena messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`text_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` ### Tarifas Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo fast Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0044** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0132** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo ```json { "model": "pixtral-large-latest", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'pixtral-large-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'pixtral-large-latest', '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)) ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON o SSE ##### Conserva todos los resultados completados 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. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | 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. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=messages) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=messages) FAQ · pixtral-large-latest ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `pixtral-large-latest`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `pixtral-large-latest`: `text` → `json`, `sse` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `pixtral-large-latest`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `pixtral-large-latest`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/chat/completions` · `pixtral-large-latest`: `messages.min_items`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. 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Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.