Source: https://ailoot.ai/models/fr-ch/mistralai-voxtral-small-24b-2507/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ch/mistralai-voxtral-small-24b-2507/ Language: fr-ch # Mistral: Voxtral Small 24B 2507 [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ch/mistralai-voxtral-small-24b-2507/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ch/mistralai-voxtral-small-24b-2507/facts.json) ## [Mistral: Voxtral Small 24B 2507](https://ailoot.ai/models/fr-ch/mistralai-voxtral-small-24b-2507/) Voxtral Small 1.0 24B 2507 est un modèle traitant le texte et l’audio pour la transcription, la traduction vocale, les questions et les résumés. Le fabricant documente un contexte de 32 k, jusqu’à 30 minutes pour la transcription ou 40 minutes pour la compréhension, plusieurs entrées audio et des résultats textuels. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/voxtral-small-24b-2507`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/mistralai-voxtral-small-24b-2507/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/voxtral-small-24b-2507`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/mistralai-voxtral-small-24b-2507/#method-1) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. Voxtral Small 1.0 24B 2507 ajoute l’entrée audio et la compréhension de la parole à une base de modèle linguistique Mistral Small. Il accepte l’audio et le texte et renvoie du texte, notamment une transcription, une réponse sur l’enregistrement, une traduction ou un résumé structuré. Il s’agit de l’édition nommée 24B de compréhension de la parole, distincte de Voxtral Mini, des variantes de service optimisées pour la transcription et des publications Voxtral ultérieures de génération vocale ou en temps réel. Transcription et compréhension audio Le modèle possède un mode dédié de transcription pure. Le fabricant indique qu’il prédit automatiquement la langue de l’audio source par défaut et transcrit en conséquence. Utilisez ce mode lorsque le livrable souhaité est la formulation parlée elle-même plutôt qu’une interprétation ou un résumé. Précisez si le résultat doit conserver la langue originale ou être suivi d’une traduction demandée séparément. La compréhension audio permet de poser une question directement sur un enregistrement, sans enchaîner d’abord un modèle séparé de reconnaissance vocale et un modèle textuel. Une demande peut porter sur le sujet discuté, la décision énoncée ou l’information de l’enregistrement qui répond à une question précise. Le résultat peut être une réponse concise ou un résumé organisé plutôt qu’une transcription complète de chaque mot prononcé. Pour un résumé de réunion, fournissez l’enregistrement et définissez les champs à renvoyer : sujets, décisions explicitement énoncées et actions de suivi. Ne demandez les noms ou dates que lorsqu’ils sont réellement énoncés dans l’enregistrement, et gardez les détails non résolus séparés des décisions. Pour un entretien, demandez la réponse à une question particulière et le contexte environnant qui la rend compréhensible. Ces conceptions de sortie relient la tâche audio à un document utilisable ensuite. Contexte, durée et langues Le fabricant documente un contexte de 32 k jetons et jusqu’à 30 minutes d’audio pour la transcription ou 40 minutes pour la compréhension. Les deux durées concernent des tâches différentes. Choisissez l’opération souhaitée avant de sélectionner l’enregistrement, et incluez l’instruction textuelle et la conversation dans la planification du contexte disponible. Un long enregistrement et une longue réponse écrite consomment tous deux des ressources ; l’indication de durée n’est pas une promesse distincte de longueur de réponse illimitée. La publication identifie l’anglais, l’espagnol, le français, le portugais, l’hindi, l’allemand, le néerlandais et l’italien parmi ses principales langues prises en charge et fournit la détection automatique de langue. Pour une traduction de parole, définissez la langue finale et les termes qui doivent garder leur forme originale. Pour une question sur de l’audio dans une langue, distinguez la langue de l’enregistrement de celle dans laquelle la réponse doit être écrite. Enregistrements multiples et questions de suivi La fiche prend en charge plusieurs entrées audio dans un message et de l’audio dans plusieurs tours utilisateur. Donnez un identifiant à chaque enregistrement et indiquez son rôle lorsque vous les comparez. Une demande pratique peut comparer deux versions d’une explication parlée, demander quelles conditions ont changé et renvoyer un tableau avec une colonne distincte par enregistrement. Les identifiants aident à garder les constats du modèle associés à la bonne source. Une question de suivi peut conserver la question et la réponse précédentes tout en demandant un détail plus précis ou en fournissant un autre enregistrement. Par exemple, demandez d’abord les décisions d’une discussion, puis quelle décision concerne une exigence particulière. La même publication démontre aussi des demandes uniquement textuelles et uniquement audio. Sa base textuelle peut travailler sur la question ou le résultat écrit, tandis que la capacité audio fournit les éléments issus de la parole. Fonctions pilotées par la voix Le fabricant décrit les appels de fonctions à partir d’une intention parlée et qualifie d’expérimentale la prise en charge dans l’exemple d’appels de fonctions de la fiche publiée. Dans ce processus, l’application définit une fonction et ses arguments, le modèle prépare un appel à partir de la demande, puis l’application l’exécute et fournit le résultat. Une recherche vocale peut donc renvoyer une réponse écrite utilisant les informations d’un outil connecté. Les appels de fonctions ne signifient pas que le modèle possède automatiquement le service externe ou réalise une action en la nommant simplement. Gardez explicites la finalité de la fonction et les informations requises. Si l’enregistrement demande une opération mais omet une valeur obligatoire, l’application a toujours besoin de cette valeur pour exécuter la fonction. Séparez la demande parlée, les arguments proposés et le résultat renvoyé afin que la réponse suivante puisse se référer à l’issue réelle de l’opération. Réglages recommandés et limites utiles Pour la compréhension audio et la complétion conversationnelle, la fiche recommande une température de 0.2 et top-p à 0.95. Pour la transcription, elle recommande une température de 0.0. Elle indique explicitement que les instructions système ne sont pas prises en charge dans ce processus d’utilisation publié ; placez donc la tâche et les exigences de réponse dans l’entrée utilisateur plutôt que de transférer une convention d’instruction système d’un autre modèle Mistral. Sélectionnez un enregistrement contenant les éléments pertinents pour la question, gardez la parole audible claire et précisez si le résultat doit être une transcription, une traduction, une réponse ou un résumé. La sortie documentée est textuelle. Une réponse parlée nécessite un composant de synthèse vocale, et l’identification des locuteurs, la diarisation détaillée ou les horodatages mot à mot ne doivent pas être déduits de l’affirmation générale de compréhension audio pour cette publication exacte. Les exemples de génération de 500 jetons de la fiche sont des réglages d’exemple et non une capacité maximale de sortie énoncée séparément. Préservez l’édition 2507, les indications de durée propres à la tâche et la langue d’entrée lors de la préparation d’un processus reproductible. Le livrable final utile est le texte demandé, relié à l’enregistrement et formaté pour l’étape documentaire ou applicative suivante. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Summarize a supplied meeting transcript Summarize this supplied transcript text: 'Ana: We will keep the current label. Ben: I will check the revised barcode by Tuesday. Ana: Shipping timing is still unconfirmed. Ben: Agreed.' Return topics, explicit decisions and follow-up actions. Separate the unresolved shipping date from decisions, and include owners or deadlines only when stated in the transcript. ``` #### Résultat attendu ``` A meeting summary with topics, one decision, an owned action and an unresolved timing item. ``` #### Vérifier le résultat ``` Check that keeping the label is the decision and shipping timing remains unconfirmed. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/voxtral-small-24b-2507` [`mistralai/voxtral-small-24b-2507`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&route=Ultra&caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&fmt=chat) Mistral /`mistralai/voxtral-small-24b-2507` ### Premiers pas Voxtral Small 1.0 24B 2507 est un modèle traitant le texte et l’audio pour la transcription, la traduction vocale, les questions et les résumés. Le fabricant documente un contexte de 32 k, jusqu’à 30 minutes pour la transcription ou 40 minutes pour la compréhension, plusieurs entrées audio et des résultats textuels. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrée `text` Sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites mistralai/voxtral-small-24b-2507 | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— | | Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— | | Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— | | Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— | | Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content | | Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Paramètre`control_scope` | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages. La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie. Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0006** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0006** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mistralai/voxtral-small-24b-2507", "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/voxtral-small-24b-2507',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/voxtral-small-24b-2507',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") ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`choices[].index` | Typeinteger | | Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`mistralai/voxtral-small-24b-2507`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&route=Ultra&caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`mistralai/voxtral-small-24b-2507`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&route=Ultra&caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/voxtral-small-24b-2507` [`mistralai/voxtral-small-24b-2507`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&route=Ultra&caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&fmt=messages) Mistral /`mistralai/voxtral-small-24b-2507` ### Premiers pas Voxtral Small 1.0 24B 2507 est un modèle traitant le texte et l’audio pour la transcription, la traduction vocale, les questions et les résumés. Le fabricant documente un contexte de 32 k, jusqu’à 30 minutes pour la transcription ou 40 minutes pour la compréhension, plusieurs entrées audio et des résultats textuels. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrée `text` Sortie `json`, `sse` Format de sortie JSON ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites mistralai/voxtral-small-24b-2507 | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF-8 `chaîne messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`text_file_material` | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0006** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0006** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "mistralai/voxtral-small-24b-2507", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/voxtral-small-24b-2507', '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/voxtral-small-24b-2507', '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)) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Champ`stop_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`mistralai/voxtral-small-24b-2507`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&route=Ultra&caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`mistralai/voxtral-small-24b-2507`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&route=Ultra&caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507&fmt=messages) FAQ · Mistral: Voxtral Small 24B 2507 Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/voxtral-small-24b-2507`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/voxtral-small-24b-2507`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/voxtral-small-24b-2507`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/voxtral-small-24b-2507`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/voxtral-small-24b-2507`: `messages.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ch/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ch) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.