Source: https://ailoot.ai/models/es/mistralai-mistral-medium-3-1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/mistralai-mistral-medium-3-1/ Language: es # Mistral: Mistral Medium 3.1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/mistralai-mistral-medium-3-1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/mistralai-mistral-medium-3-1/facts.json) ## [Mistral: Mistral Medium 3.1](https://ailoot.ai/models/es/mistralai-mistral-medium-3-1/) Mistral Medium 3.1 es un modelo de texto e imagen para respuestas conversacionales, preguntas sobre documentos y extracción estructurada. Su contexto de 128k según el fabricante y las funciones enumeradas de llamadas a funciones, salida predicha y prefijos permiten explicaciones basadas en fuentes y flujos de edición delimitada. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-medium-3.1`](https://ailoot.ai/models/es/mistralai-mistral-medium-3-1/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-medium-3.1`](https://ailoot.ai/models/es/mistralai-mistral-medium-3-1/#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 Medium 3.1 es una edición multimodal de Mistral AI para comprensión textual y visual. El fabricante describe esta revisión como una mejora del tono y el rendimiento dentro de la línea Medium 3. Acepta texto e imágenes y produce texto: una explicación, una respuesta documental, un registro estructurado o una llamada a función propuesta. El identificador fijo del fabricante para esta edición es mistral-medium-2508. Contexto y edición específica La página del modelo documenta una ventana de contexto de 128k. Utilízala para mantener juntos los pasajes de origen relacionados, las pruebas de imagen, la conversación y la tarea del usuario. Identifica las funciones de los documentos y la pregunta que responder antes de aportar una colección amplia. Un contexto largo puede permitir una comparación delimitada mientras el resultado final sigue siendo una tabla breve o una sección revisada. Medium 3.1 conserva su propia especificación. No deben atribuirse a esta entrada el contexto de 256k, la arquitectura densa de 128 mil millones de parámetros ni los modos configurables de razonamiento híbrido descritos para Medium 3.5. La página de 3.1 no proporciona un número de parámetros ni una cifra máxima independiente de longitud de respuesta que se pueda sustituir con seguridad por la del modelo posterior. Salida estructurada y funciones El fabricante enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones y salidas predichas entre las funciones de esta edición. Para una tarea de extracción estructurada, define los campos requeridos, los tipos esperados y el tratamiento de la información ausente en la fuente. Un registro puede contener el identificador del documento, la afirmación extraída, su ubicación de origen y la pregunta que queda pendiente. Pide únicamente el registro cuando lo vaya a analizar un programa, o mantén separada una explicación en prosa cuando alguien deba inspeccionar la interpretación. La documentación común de salida estructurada de Mistral distingue el modo JSON de un esquema personalizado. El modo JSON requiere una instrucción explícita sobre el formato JSON deseado, mientras que la opción personalizada define una estructura más específica. Se trata del formato del resultado textual, no de una modalidad de contenido nueva ni de una acción externa. Para las funciones, la aplicación define la operación y los argumentos disponibles, el modelo selecciona una llamada adecuada y prepara los valores y la aplicación la ejecuta. Su resultado se convierte después en información para la siguiente respuesta. Un asistente documental puede utilizar una consulta para obtener datos de referencia ausentes, pero solo si la aplicación que lo rodea proporciona esa consulta y devuelve su resultado real. Mantén asociados la llamada propuesta y los datos devueltos. Ediciones predichas y prefijos de respuesta Las salidas predichas son útiles cuando ya se conoce la mayor parte del resultado deseado, como un documento o archivo de código que necesita una edición limitada. Proporciona el contenido existente y describe el cambio con precisión, incluido lo que debe permanecer sin cambios. Una solicitud puede actualizar la terminología de una sección o sustituir un detalle de implementación conservando el resto del documento. La predicción contiene el contenido de salida esperado, no un cambio completado y aplicado a un archivo. La página del modelo también enumera continuación mediante prefijo de respuesta. En la documentación de chat del fabricante, un prefijo proporciona un comienzo conocido para la respuesta del asistente, tras el cual continúa la generación. Un comienzo conocido y un cuerpo predicho resuelven problemas de preparación diferentes. Del mismo modo, el procesamiento por lotes y las interfaces de agentes o conversaciones son funciones de flujo de trabajo, no ediciones independientes de imagen, audio o razonamiento de Medium 3.1. Preguntas documentales y visuales El flujo enumerado de preguntas y respuestas sobre documentos combina texto, estructura y formato preparados mediante OCR con análisis del modelo lingüístico. Pregunta por la condición, pasaje o relación concretos que requiere la tarea. Una comparación puede identificar los documentos de origen y solicitar afirmaciones comunes, conflictos y detalles pendientes, conservando la ubicación de origen junto a cada hallazgo. La guía visual del fabricante incluye explícitamente Medium 3.1. Una pregunta visual directa puede aportar un gráfico, una imagen documental o una captura legibles y preguntar qué pruebas visibles respaldan una conclusión. Conserva ejes, unidades, etiquetas y el contexto de un campo recortado. Si se proporcionan varias imágenes, identifica su orden y función en lugar de dejar que el modelo deduzca cuál es el original, la revisión o la referencia. Por ejemplo, acompaña un requisito escrito de proceso con una captura y solicita una tabla de coincidencias visibles, diferencias y preguntas que necesiten más información. Otra tarea puede proporcionar dos versiones de un documento y pedir un pasaje revisado que conserve sus condiciones comunes y resuelva una inconsistencia nombrada. Son aplicaciones propuestas de las capacidades documentadas de visión, documentos y edición, con el resultado requerido definido de antemano. Preparación del entregable final Asigna al asistente un papel claro, las fuentes que debe utilizar y la forma de la respuesta. Mantén las reglas de respuesta estables separadas del documento examinado e indica el idioma final y la terminología. Una respuesta útil puede separar un hecho extraído, su fuente y una interpretación, facilitando su inspección frente a un único resumen combinado. El resultado documentado sigue siendo texto. Las herramientas externas, los cambios de archivos y el procesamiento documental adicional pertenecen a la aplicación conectada a la conversación. Conserva la edición Medium 3.1 nombrada y su contexto de 128k y solicita la explicación, el registro estructurado o la revisión delimitada que necesita realmente el siguiente paso. Tarea práctica ### Tarea práctica Ejemplo técnico en inglés ``` Apply a narrow terminology edit Revise only the terminology in this paragraph: 'A subscriber can pause the plan. The subscriber keeps access until the current period ends. Support can help the subscriber resume.' Replace 'subscriber' with 'member', adapting capitalization, and keep every condition and sentence order. Return the revised paragraph alone, without claiming a file was modified. ``` #### Resultado esperado ``` The complete revised paragraph with the requested terminology change only. ``` #### Comprobar el resultado ``` The access-until-period-end condition and pause/resume distinction must remain intact. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-medium-3.1` [`mistralai/mistral-medium-3.1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&fmt=chat) Mistral /`mistralai/mistral-medium-3.1` ### Primeros pasos Mistral Medium 3.1 es un modelo de texto e imagen para respuestas conversacionales, preguntas sobre documentos y extracción estructurada. Su contexto de 128k según el fabricante y las funciones enumeradas de llamadas a funciones, salida predicha y prefijos permiten explicaciones basadas en fuentes y flujos de edición delimitada. 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 mistralai/mistral-medium-3.1 | 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 Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default) #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración 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 **$0.0008** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.004** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraciónTramo 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 **$0.0008** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.004** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKFlujo en Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-medium-3.1", "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='mistralai/mistral-medium-3.1',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='mistralai/mistral-medium-3.1',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** [`mistralai/mistral-medium-3.1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`mistralai/mistral-medium-3.1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-medium-3.1` [`mistralai/mistral-medium-3.1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&fmt=messages) Mistral /`mistralai/mistral-medium-3.1` ### Primeros pasos Mistral Medium 3.1 es un modelo de texto e imagen para respuestas conversacionales, preguntas sobre documentos y extracción estructurada. Su contexto de 128k según el fabricante y las funciones enumeradas de llamadas a funciones, salida predicha y prefijos permiten explicaciones basadas en fuentes y flujos de edición delimitada. 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 mistralai/mistral-medium-3.1 | 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 Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default) #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración 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 **$0.0008** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.004** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraciónTramo 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 **$0.0008** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.004** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00008** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo ```json { "model": "mistralai/mistral-medium-3.1", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'mistralai/mistral-medium-3.1', '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': 'mistralai/mistral-medium-3.1', '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** [`mistralai/mistral-medium-3.1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&fmt=messages) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`mistralai/mistral-medium-3.1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-medium-3.1&fmt=messages) FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.1 ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-medium-3.1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-medium-3.1`: `text` → `json`, `sse` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-medium-3.1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-medium-3.1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-medium-3.1`: `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. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. 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) ## 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.