Source: https://ailoot.ai/models/es/mistral-small-latest/
Canonical: https://ailoot.ai/models/es/mistral-small-latest/
Language: es

# mistral-small-latest

[Markdown](https://ailoot.ai/models/es/mistral-small-latest/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/mistral-small-latest/facts.json)

## [mistral-small-latest](https://ailoot.ai/models/es/mistral-small-latest/)

La familia Small de propósito general de Mistral AI permite crear asistentes y flujos de análisis documental y programación con llamadas a herramientas y respuestas estructuradas. Su edición Small 4 combina respuestas directas y razonamiento ajustable con entradas de texto e imagen.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistral-small-latest`](https://ailoot.ai/models/es/mistral-small-latest/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistral-small-latest`](https://ailoot.ai/models/es/mistral-small-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.

Mistral Small es la familia de propósito general de Mistral AI para seguimiento de instrucciones, trabajo documental y asistentes de programación. Sus ediciones publicadas tienen arquitecturas y límites de contexto distintos. Small 4 combina seguimiento de instrucciones, razonamiento y programación con agentes en un único modelo multimodal. Acepta texto e imágenes y produce texto, por lo que una misma tarea puede incluir un requisito escrito y pruebas visuales, como una página de documento o una captura de interfaz.

Small 4 utiliza una arquitectura de mezcla de expertos con 119 mil millones de parámetros totales y 128 expertos, de los cuales se seleccionan cuatro por token. Su ventana de contexto es de 256K tokens. La edición anterior, Small 3.2, tiene una ventana de contexto de 128K. Son propiedades específicas de cada versión: una selección de familia sigue una edición que se actualiza, mientras que un nombre de modelo fijo identifica una versión concreta.

Small 4 proporciona dos ajustes de esfuerzo de razonamiento. El ajuste de respuesta directa utiliza un razonamiento mínimo y devuelve la respuesta sin un segmento de razonamiento separado. El ajuste de esfuerzo alto añade un razonamiento más detallado antes de la respuesta final y está pensado para problemas más difíciles. Esto reúne la conversación cotidiana con el análisis matemático, la investigación y las tareas de código. En una conversación de razonamiento, conservar el mensaje anterior completo del asistente mantiene el contexto necesario para los turnos siguientes.

Las funciones del modelo para aplicaciones incluyen llamadas a funciones, salida estructurada, preguntas sobre documentos y continuación controlada de una respuesta. Las llamadas a funciones comienzan con descripciones de las herramientas disponibles y sus argumentos esperados. El modelo puede elegir una función adecuada, identificar información ausente y generar sus argumentos; la aplicación ejecuta la función y devuelve el resultado para la siguiente respuesta. El flujo de herramientas puede permitir la selección automática, exigir una herramienta, desactivar su uso o permitir varias llamadas en paralelo. Estos controles pertenecen al flujo de trabajo de la aplicación que rodea al modelo.

La salida estructurada admite tanto JSON como un esquema personalizado. Las tareas orientadas a JSON deben describir explícitamente el formato esperado, mientras que un esquema define los campos y tipos que necesita el procesamiento posterior. Las preguntas y respuestas sobre documentos combinan la extracción del texto y la disposición del documento con el análisis de un modelo lingüístico: pide una condición específica, compara secciones o reúne un conjunto definido de campos. La compatibilidad con salidas predichas resulta útil al revisar texto o código cuando ya se conoce gran parte del resultado. La continuación mediante prefijo proporciona un comienzo elegido para una respuesta; el procesamiento por lotes gestiona de forma asíncrona colecciones de solicitudes independientes.

Para un asistente mediante la API de Ailoot, define un resultado útil y el material que lo respalda. Una tarea de soporte puede combinar una consulta y una captura para producir una respuesta con observaciones extraídas. Una tarea documental puede devolver una tabla de campos y preguntas pendientes. Una tarea de programación puede explorar los archivos pertinentes, proponer ediciones coordinadas y utilizar las comprobaciones de la aplicación para perfeccionarlas. Small 4 se publica con pesos bajo Apache 2.0 para su personalización; el nombre de la familia conserva la elección general del modelo, mientras que los modos y límites concretos corresponden a la edición seleccionada.

Tarea práctica

### Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

```
Extract a service-level obligation

Read this clause: “Priority incidents receive an initial reply within two business hours. Resolution targets are agreed per incident. The customer must provide a contact number.” Prepare a field table for response target, resolution target and customer obligation. Preserve the difference between initial reply and resolution and mark anything not specified.
```

#### Resultado esperado

```
A three-row obligation table with source wording and an explicit unresolved resolution target.
```

#### Comprobar el resultado

```
Check that the two-hour target applies only to the initial reply, not incident resolution.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistral-small-latest`

[`mistral-small-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistral-small-latest&route=Ultra&caller=mistral-small-latest&fmt=chat)

Mistral /`mistral-small-latest`

### Primeros pasos

La familia Small de propósito general de Mistral AI permite crear asistentes y flujos de análisis documental y programación con llamadas a herramientas y respuestas estructuradas. Su edición Small 4 combina respuestas directas y razonamiento ajustable con entradas de texto e imagen.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de salida

`text`

Formato de salida

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites mistral-small-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.

### Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido

Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (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 **$0.0011** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0011** / 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 importe 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/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": "mistral-small-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='mistral-small-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='mistral-small-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 las cabeceras. 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** [`mistral-small-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistral-small-latest&route=Ultra&caller=mistral-small-latest&fmt=chat)

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

[`mistral-small-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistral-small-latest&route=Ultra&caller=mistral-small-latest&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistral-small-latest`

[`mistral-small-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistral-small-latest&route=Ultra&caller=mistral-small-latest&fmt=messages)

Mistral /`mistral-small-latest`

### Primeros pasos

La familia Small de propósito general de Mistral AI permite crear asistentes y flujos de análisis documental y programación con llamadas a herramientas y respuestas estructuradas. Su edición Small 4 combina respuestas directas y razonamiento ajustable con entradas de texto e imagen.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

json · sse

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de salida

`json`, `sse`

Formato de salida

JSON o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites mistral-small-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`

### Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido

Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (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 **$0.0011** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.0011** / 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 importe 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/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": "mistral-small-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': 'mistral-small-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': 'mistral-small-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 las cabeceras. 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** [`mistral-small-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistral-small-latest&route=Ultra&caller=mistral-small-latest&fmt=messages)

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

[`mistral-small-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistral-small-latest&route=Ultra&caller=mistral-small-latest&fmt=messages)

FAQ · mistral-small-latest

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/chat/completions` · `mistral-small-latest`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistral-small-latest`: `text` → `json`, `sse`

¿Qué campos utiliza la solicitud?

`POST /v1/chat/completions` · `mistral-small-latest`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistral-small-latest`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

¿Qué límites se aplican?

`POST /v1/chat/completions` · `mistral-small-latest`: `messages.min_items`: `1`

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