Source: https://ailoot.ai/models/fr-ch/pixtral-large-latest/
Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ch/pixtral-large-latest/
Language: fr-ch

# pixtral-large-latest

[Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ch/pixtral-large-latest/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ch/pixtral-large-latest/facts.json)

## [pixtral-large-latest](https://ailoot.ai/models/fr-ch/pixtral-large-latest/)

Pixtral Large associe les capacités linguistiques de Mistral à la compréhension des images pour les documents, les graphiques et les photographies. Il produit des réponses textuelles et prend en charge des résultats structurés et des outils définis par l’application dans les interfaces documentées du fabricant.

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

Pixtral Large est le modèle multimodal de Mistral AI construit sur Mistral Large 2. Il associe un décodeur multimodal de 123 milliards de paramètres à un encodeur visuel d’un milliard de paramètres, pour un modèle de 124 milliards de paramètres. L’objectif est de conserver des capacités linguistiques importantes tout en comprenant les éléments visuels nécessaires à une réponse : une page de document, un graphique, une photographie ou une capture d’écran. Les entrées peuvent associer texte et images ; le résultat est du texte.

Mistral décrit une fenêtre de contexte de 128K tokens et indique qu’elle peut accueillir au moins 30 images haute résolution. Cette affirmation décrit la capacité du contexte, et non un paramètre universel de nombre d’images par requête. L’intérêt pratique est de pouvoir relier plusieurs sources visuelles à une même question. Une tâche de comparaison utile peut fournir des pages identifiées de deux rapports et demander quels chiffres, libellés et conclusions diffèrent. Gardez ensemble le texte de la question, le rôle de chaque image et la structure de réponse requise.

Le fabricant illustre la lecture de texte multilingue, les questions sur des documents, l’interprétation de graphiques et la compréhension d’images ordinaires. Pour un assistant documentaire, demandez les noms et les valeurs des champs visibles, une description de la mise en page ou une explication reliant le texte à un tableau ou à une figure. Pour un graphique, précisez les axes, les séries ou l’intervalle à examiner. Voici un exemple de demande : « Compare ces graphiques. Sépare les valeurs que tu peux lire directement des interprétations, identifie le changement montré et liste les informations nécessaires pour vérifier la conclusion. » Le résultat peut être un tableau de champs, un ensemble d’observations ou une explication écrite.

La fiche du modèle accorde une attention particulière au prompt système. Mistral recommande d’inclure une instruction indiquant l’objectif de l’assistant, même courte. C’est utile pour une tâche visuelle, car une même image peut servir à différentes missions : extraire des entrées, décrire une scène, expliquer un schéma ou le comparer à une exigence écrite. Précisez la mission et les règles applicables aux détails incertains ou illisibles. Lorsque vous fournissez plusieurs images, identifiez-les et précisez leur ordre ou leur relation afin que la réponse puisse relier les observations au bon contenu.

La page du modèle Mistral répertorie les questions-réponses sur des documents, les sorties structurées et les appels de fonctions. L’interface du fabricant prend aussi en charge le traitement par lots. Ses recommandations de sortie structurée distinguent un format d’objet JSON d’un schéma personnalisé ; le mode JSON exige toujours une instruction explicite pour produire du JSON. Pour l’extraction, définissez les champs, le traitement des valeurs manquantes et la différence entre le texte transcrit et une conclusion. Une réponse structurée est utile lorsqu’une application doit traiter le résultat, tandis qu’une explication libre est utile lorsqu’une personne doit comprendre le raisonnement qui le sous-tend.

Pour les appels de fonctions, l’application fournit les définitions d’outils et le modèle propose une fonction avec des arguments. Dans le processus de Mistral, l’application exécute ensuite l’opération et renvoie son résultat avant que le modèle rédige la réponse de suivi. Un processus documentaire pourrait utiliser un outil pour rechercher un identifiant lu dans une image, puis demander une explication à partir de l’enregistrement renvoyé. Le modèle visuel n’obtient pas un accès arbitraire à des données externes simplement parce qu’une image mentionne un enregistrement : l’opération autorisée et son résultat proviennent de l’application.

Le producteur répertorie aussi les fonctions de sortie prédite et de préfixe. Les sorties prédites permettent à l’appelant de fournir le texte attendu lors de la régénération d’un document ou d’un fichier de code avec une petite modification ; un préfixe définit le texte initial de la réponse. Ce sont des commandes de préparation distinctes, et non des modalités visuelles supplémentaires. Le résultat utile reste une description, une extraction ou une explication textuelle, et non une image nouvellement rendue. Choisissez des images sources claires, précisez ce qui doit être préservé et vérifiez les lectures critiques dans la page originale.

Le libellé latest est un alias de famille, tandis que Pixtral-Large-Instruct-2411 est la version fixe du fabricant documentée par la fiche du modèle. Gardez ces noms distincts lorsque vous préparez une tâche reproductible. Le chiffre de contexte publié décrit le modèle du producteur ; les pages consultées n’établissent pas de plafond universel distinct de tokens de sortie. Sélectionnez ensemble le jeu d’images, la question textuelle et la longueur de réponse souhaitée, et gardez les limites de requête propres aux versions séparées des capacités visuelles générales décrites ici.

Cas pratique

### Cas pratique

Exemple technique en anglais

```
Compare transcribed report charts

Compare these chart transcriptions. Report A: online 40 orders, retail 60; total 100. Report B: online 55 orders, retail 45; total 100. Describe the channel mix change and distinguish order-count change from percentage-point change. Provide a short report caption without inventing chart colors, revenue or causes.
```

#### Résultat attendu

```
A channel comparison table and a two-sentence caption with units distinguishing orders from percentage points.
```

#### Vérifier le résultat

```
Check that both totals stay 100 and changes are labelled with the correct units rather than relative percent.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `pixtral-large-latest`

[`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=chat)

Mistral /`pixtral-large-latest`

### Premiers pas

Pixtral Large associe les capacités linguistiques de Mistral à la compréhension des images pour les documents, les graphiques et les photographies. Il produit des réponses textuelles et prend en charge des résultats structurés et des outils définis par l’application dans les interfaces documentées du fabricant.

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 pixtral-large-latest | 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

Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
| --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0044** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0132** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 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": "pixtral-large-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='pixtral-large-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='pixtral-large-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 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** [`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=chat)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `pixtral-large-latest`

[`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=messages)

Mistral /`pixtral-large-latest`

### Premiers pas

Pixtral Large associe les capacités linguistiques de Mistral à la compréhension des images pour les documents, les graphiques et les photographies. Il produit des réponses textuelles et prend en charge des résultats structurés et des outils définis par l’application dans les interfaces documentées du fabricant.

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 pixtral-large-latest | 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

Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
| --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0044** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0132** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 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": "pixtral-large-latest",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'pixtral-large-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'pixtral-large-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### 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** [`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=messages)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`pixtral-large-latest`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=pixtral-large-latest&route=Ultra&caller=pixtral-large-latest&fmt=messages)

FAQ · pixtral-large-latest

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

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

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

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

Quelles limites s’appliquent ?

`POST /v1/chat/completions` · `pixtral-large-latest`: `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.
