Mistral Medium 3 הוא המודל הרב־מודאלי של Mistral AI לעבודה מקצועית הכוללת טקסט, הבנה חזותית וקוד. הגרסה המקורית מדגישה תכנות ומשימות STEM לצד התאמה לידע ולתהליכים ארגוניים. הוא מקבל חומר טקסטואלי וחזותי ומפיק טקסט, לרבות הסבר על מסמך, רשומה מובנית או מימוש מוצע. המזהה הקבוע של היצרן למהדורה זו הוא mistral-medium-2505.
הקשר וחומר מקור מקצועי
עמוד המודל מציין חלון הקשר של 128k. השתמשו בהקשר הזה לשימור קטעי המקור, השיחה וההוראות הקובעים את התוצר המבוקש. להשוואת מסמכים, זהו איזה מקור הוא הדרישה הנוכחית, איזה הוא התיקון המוצע ואיזו שאלה יש לפתור. בקשו את המסמך והסעיף התומכים לצד כל ממצא.
משימת הסבר מעשית יכולה לספק נוהל ושאלת משתמש, ואז לבקש את הפעולה הרלוונטית ואת התנאי שבו היא חלה. ניתוח טכני יכול לכלול נתוני מקור, הגדרות וקריטריון להשוואה. המטרה היא תוצאה הקשורה לחומר שסופק, ולא תיאור כללי של הנושא.
פלטים מובנים ופונקציות
העמוד מציין פלטים מובנים וקריאה לפונקציות. לחילוץ מידע, הגדירו את שמות השדות, את הסוגים ואת הייצוג של מידע חסר במקור. רשומה שימושית יכולה להפריד בין המזהה, האמירה במקור, הפרשנות והשאלה שטרם נפתרה. ההנחיות המשותפות של Mistral מבחינות בין מצב JSON לסכימה מותאמת אישית ודורשות בקשה מפורשת לפורמט JSON הרצוי.
קריאה לפונקציות מחברת את פרשנות המודל לפעולות המתוארות בידי היישום. המודל בוחר פונקציה ומכין ארגומנטים, היישום מפעיל את הפונקציה ותוצאתה נעשית הקשר לתשובה הבאה. חיפוש יכול לספק ערך ייחוס חסר; חישוב יכול לספק תוצאה הדרושה להסבר. שמרו את התוצאה משויכת לפעולה שהפיקה אותה, במקום להתייחס לקריאה המוצעת כאל פעולה שבוצעה.
שאלות על מסמכים ועל חומר חזותי
מענה לשאלות על מסמכים מצוין גם עבור מהדורה זו. תהליך העבודה המתועד של היצרן מכין את הטקסט, המבנה והעיצוב של מסמך באמצעות OCR לפני ניתוח מודל השפה. שאלו על הדרישה, הקטע או הקשר המסוימים שהמשימה דורשת. עבור כמה מסמכים, שמרו את זהויותיהם ובקשו השוואה עם מיקום המקור לצד כל מסקנה.
לחומר חזותי, צרפו לתמונה שאלה מוגדרת ושמרו את התוויות, היחידות והאזורים הדרושים למענה. תרשים יכול לשמש לבקשת השוואה בין סדרות ששמן צוין; דיאגרמה יכולה לשמש לשאלה איזה חיבור תומך בדרישה שסופקה. תמונת מסמך קריאה ומסמך שהוכן באמצעות OCR הם אופני הכנת קלט שונים, גם כאשר שניהם משרתים אותה מטרת מענה לשאלות.
עריכה, קידומות ותהליכי עבודה
עמוד המודל מציין פלטים חזויים, קידומות תשובה, עיבוד באצוות ושיחות סוכנים. פלטים חזויים משתמשים בתוכן ידוע כאשר רוב המסמך או קובץ הקוד צריך להישאר ורק חלק מוגבל משתנה. ספקו את התוכן הקיים, ציינו את העריכה וזהו את החומר שיש לשמר. הדבר שונה מבקשה מהמודל ליצור מסמך חדש לחלוטין.
קידומת תשובה מספקת התחלה ידועה לטקסט שהעוזר יוצר, ולאחר מכן הוא ממשיך ממנה. עיבוד באצוות משנה את אופן הגשת המשימות, ואילו ממשק סוכן או שיחה מנהל תהליך עבודה מחובר. הכלים המובנים הרשומים שייכים לממשק היצרן הזה; הם אינם מוסיפים מודאליות תוכן נוספת למודל הבסיס ואינם מבצעים פעולה ללא הסביבה המחוברת.
תכנות והתאמה לתחום
לבקשת תכנות, ספקו את הדרישה, את הפונקציה המושפעת, את ההצהרות הרלוונטיות ואת הקלט והפלט הצפויים. בקשו את השינוי המוצע, את הנחותיו ואת הדוגמאות המבחינות בהתנהגות המיועדת. שאלת ניפוי שגיאות יכולה לכלול את ראיות הכשל ולשאול איזה מסלול בקוד המקור מסביר אותו. גישה למאגר קוד, הרצת קוד והחלת השינוי מגיעות מכלי הפיתוח הסובבים.
ההכרזה המקורית מתארת אימון המשך מותאם אישית וכוונון עדין להקשרים ארגוניים ולבסיסי ידע ייעודיים לתחום. זהו תהליך התאמה נפרד, ולא טענה שמסמכי ארגון מסוים כבר מוכרים למודל ברירת המחדל. לתשובה המותנית במקורות, ספקו את המסמכים ואת המינוח הרלוונטיים ישירות עם המשימה והגדירו את כללי התשובה.
גבולות המהדורה והתוצאה
רשומה זו שומרת על זהות 2505 ועל הקשר 128k של Medium 3. מספר הפרמטרים בארכיטקטורה ובקרות ההסקה ההיברידית הניתנות להגדרה, שתועדו בהמשך עבור Medium 3.5, אינם חלק מהמפרט המוצהר של מהדורה זו. עמוד המודל המדויק אינו מפרסם מספר פרמטרים או מגבלה קשיחה נפרדת לאורך תשובה שאפשר לשאול מגרסה מאוחרת יותר.
הכינו את התוצאה המיועדת לפני הבקשה: הסבר, חילוץ מובנה, סעיף מתוקן או קוד מוצע. השאירו את הראיות הטקסטואליות והחזותיות, זהויות המקורות ותוצאות כלים מחוברים מפורשים, כדי שאפשר יהיה לבדוק את התשובה ולהשתמש בה בשלב הבא ביישום.
", "aboutText": "Mistral Medium 3 הוא המודל הרב־מודאלי של Mistral AI לעבודה מקצועית הכוללת טקסט, הבנה חזותית וקוד. הגרסה המקורית מדגישה תכנות ומשימות STEM לצד התאמה לידע ולתהליכים ארגוניים. הוא מקבל חומר טקסטואלי וחזותי ומפיק טקסט, לרבות הסבר על מסמך, רשומה מובנית או מימוש מוצע. המזהה הקבוע של היצרן למהדורה זו הוא mistral-medium-2505.\n\nהקשר וחומר מקור מקצועי\n\nעמוד המודל מציין חלון הקשר של 128k. השתמשו בהקשר הזה לשימור קטעי המקור, השיחה וההוראות הקובעים את התוצר המבוקש. להשוואת מסמכים, זהו איזה מקור הוא הדרישה הנוכחית, איזה הוא התיקון המוצע ואיזו שאלה יש לפתור. בקשו את המסמך והסעיף התומכים לצד כל ממצא.\n\nמשימת הסבר מעשית יכולה לספק נוהל ושאלת משתמש, ואז לבקש את הפעולה הרלוונטית ואת התנאי שבו היא חלה. ניתוח טכני יכול לכלול נתוני מקור, הגדרות וקריטריון להשוואה. המטרה היא תוצאה הקשורה לחומר שסופק, ולא תיאור כללי של הנושא.\n\nפלטים מובנים ופונקציות\n\nהעמוד מציין פלטים מובנים וקריאה לפונקציות. לחילוץ מידע, הגדירו את שמות השדות, את הסוגים ואת הייצוג של מידע חסר במקור. רשומה שימושית יכולה להפריד בין המזהה, האמירה במקור, הפרשנות והשאלה שטרם נפתרה. ההנחיות המשותפות של Mistral מבחינות בין מצב JSON לסכימה מותאמת אישית ודורשות בקשה מפורשת לפורמט JSON הרצוי.\n\nקריאה לפונקציות מחברת את פרשנות המודל לפעולות המתוארות בידי היישום. המודל בוחר פונקציה ומכין ארגומנטים, היישום מפעיל את הפונקציה ותוצאתה נעשית הקשר לתשובה הבאה. חיפוש יכול לספק ערך ייחוס חסר; חישוב יכול לספק תוצאה הדרושה להסבר. שמרו את התוצאה משויכת לפעולה שהפיקה אותה, במקום להתייחס לקריאה המוצעת כאל פעולה שבוצעה.\n\nשאלות על מסמכים ועל חומר חזותי\n\nמענה לשאלות על מסמכים מצוין גם עבור מהדורה זו. תהליך העבודה המתועד של היצרן מכין את הטקסט, המבנה והעיצוב של מסמך באמצעות OCR לפני ניתוח מודל השפה. שאלו על הדרישה, הקטע או הקשר המסוימים שהמשימה דורשת. עבור כמה מסמכים, שמרו את זהויותיהם ובקשו השוואה עם מיקום המקור לצד כל מסקנה.\n\nלחומר חזותי, צרפו לתמונה שאלה מוגדרת ושמרו את התוויות, היחידות והאזורים הדרושים למענה. תרשים יכול לשמש לבקשת השוואה בין סדרות ששמן צוין; דיאגרמה יכולה לשמש לשאלה איזה חיבור תומך בדרישה שסופקה. תמונת מסמך קריאה ומסמך שהוכן באמצעות OCR הם אופני הכנת קלט שונים, גם כאשר שניהם משרתים אותה מטרת מענה לשאלות.\n\nעריכה, קידומות ותהליכי עבודה\n\nעמוד המודל מציין פלטים חזויים, קידומות תשובה, עיבוד באצוות ושיחות סוכנים. פלטים חזויים משתמשים בתוכן ידוע כאשר רוב המסמך או קובץ הקוד צריך להישאר ורק חלק מוגבל משתנה. ספקו את התוכן הקיים, ציינו את העריכה וזהו את החומר שיש לשמר. הדבר שונה מבקשה מהמודל ליצור מסמך חדש לחלוטין.\n\nקידומת תשובה מספקת התחלה ידועה לטקסט שהעוזר יוצר, ולאחר מכן הוא ממשיך ממנה. עיבוד באצוות משנה את אופן הגשת המשימות, ואילו ממשק סוכן או שיחה מנהל תהליך עבודה מחובר. הכלים המובנים הרשומים שייכים לממשק היצרן הזה; הם אינם מוסיפים מודאליות תוכן נוספת למודל הבסיס ואינם מבצעים פעולה ללא הסביבה המחוברת.\n\nתכנות והתאמה לתחום\n\nלבקשת תכנות, ספקו את הדרישה, את הפונקציה המושפעת, את ההצהרות הרלוונטיות ואת הקלט והפלט הצפויים. בקשו את השינוי המוצע, את הנחותיו ואת הדוגמאות המבחינות בהתנהגות המיועדת. שאלת ניפוי שגיאות יכולה לכלול את ראיות הכשל ולשאול איזה מסלול בקוד המקור מסביר אותו. גישה למאגר קוד, הרצת קוד והחלת השינוי מגיעות מכלי הפיתוח הסובבים.\n\nההכרזה המקורית מתארת אימון המשך מותאם אישית וכוונון עדין להקשרים ארגוניים ולבסיסי ידע ייעודיים לתחום. זהו תהליך התאמה נפרד, ולא טענה שמסמכי ארגון מסוים כבר מוכרים למודל ברירת המחדל. לתשובה המותנית במקורות, ספקו את המסמכים ואת המינוח הרלוונטיים ישירות עם המשימה והגדירו את כללי התשובה.\n\nגבולות המהדורה והתוצאה\n\nרשומה זו שומרת על זהות 2505 ועל הקשר 128k של Medium 3. מספר הפרמטרים בארכיטקטורה ובקרות ההסקה ההיברידית הניתנות להגדרה, שתועדו בהמשך עבור Medium 3.5, אינם חלק מהמפרט המוצהר של מהדורה זו. עמוד המודל המדויק אינו מפרסם מספר פרמטרים או מגבלה קשיחה נפרדת לאורך תשובה שאפשר לשאול מגרסה מאוחרת יותר.\n\nהכינו את התוצאה המיועדת לפני הבקשה: הסבר, חילוץ מובנה, סעיף מתוקן או קוד מוצע. השאירו את הראיות הטקסטואליות והחזותיות, זהויות המקורות ותוצאות כלים מחוברים מפורשים, כדי שאפשר יהיה לבדוק את התשובה ולהשתמש בה בשלב הבא ביישום.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Apply a procedure to a concrete case\n\nUse this procedure to answer the employee: 'Requests below 500 credits need team-lead approval. Requests of 500 or more need finance approval. Purchases must wait for approval.' Employee: 'My equipment request is exactly 500 credits; can my team lead approve it and can I order today?' Give the applicable rule and missing information.A short procedural answer citing the threshold and approval-before-purchase requirement.Exactly 500 falls under finance approval, and ordering today depends on approval actually having been received.mistralai/mistral-medium-3Mistral Medium 3 הוא מודל רב־מודאלי למשימות מקצועיות של טקסט, הבנה חזותית ותכנות. ההקשר שלו, 128k לפי היצרן, והיכולות המתועדות של פלט מובנה, קריאות לפונקציות, שאלות על מסמכים ועריכות צפויות תומכים בהסברים מבוססי מקור ובתהליכי יישומים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Mistral Medium 3 הוא המודל הרב־מודאלי של Mistral AI לעבודה מקצועית הכוללת טקסט, הבנה חזותית וקוד. הגרסה המקורית מדגישה תכנות ומשימות STEM לצד התאמה לידע ולתהליכים ארגוניים. הוא מקבל חומר טקסטואלי וחזותי ומפיק טקסט, לרבות הסבר על מסמך, רשומה מובנית או מימוש מוצע. המזהה הקבוע של היצרן למהדורה זו הוא mistral-medium-2505.
הקשר וחומר מקור מקצועי
עמוד המודל מציין חלון הקשר של 128k. השתמשו בהקשר הזה לשימור קטעי המקור, השיחה וההוראות הקובעים את התוצר המבוקש. להשוואת מסמכים, זהו איזה מקור הוא הדרישה הנוכחית, איזה הוא התיקון המוצע ואיזו שאלה יש לפתור. בקשו את המסמך והסעיף התומכים לצד כל ממצא.
משימת הסבר מעשית יכולה לספק נוהל ושאלת משתמש, ואז לבקש את הפעולה הרלוונטית ואת התנאי שבו היא חלה. ניתוח טכני יכול לכלול נתוני מקור, הגדרות וקריטריון להשוואה. המטרה היא תוצאה הקשורה לחומר שסופק, ולא תיאור כללי של הנושא.
פלטים מובנים ופונקציות
העמוד מציין פלטים מובנים וקריאה לפונקציות. לחילוץ מידע, הגדירו את שמות השדות, את הסוגים ואת הייצוג של מידע חסר במקור. רשומה שימושית יכולה להפריד בין המזהה, האמירה במקור, הפרשנות והשאלה שטרם נפתרה. ההנחיות המשותפות של Mistral מבחינות בין מצב JSON לסכימה מותאמת אישית ודורשות בקשה מפורשת לפורמט JSON הרצוי.
קריאה לפונקציות מחברת את פרשנות המודל לפעולות המתוארות בידי היישום. המודל בוחר פונקציה ומכין ארגומנטים, היישום מפעיל את הפונקציה ותוצאתה נעשית הקשר לתשובה הבאה. חיפוש יכול לספק ערך ייחוס חסר; חישוב יכול לספק תוצאה הדרושה להסבר. שמרו את התוצאה משויכת לפעולה שהפיקה אותה, במקום להתייחס לקריאה המוצעת כאל פעולה שבוצעה.
שאלות על מסמכים ועל חומר חזותי
מענה לשאלות על מסמכים מצוין גם עבור מהדורה זו. תהליך העבודה המתועד של היצרן מכין את הטקסט, המבנה והעיצוב של מסמך באמצעות OCR לפני ניתוח מודל השפה. שאלו על הדרישה, הקטע או הקשר המסוימים שהמשימה דורשת. עבור כמה מסמכים, שמרו את זהויותיהם ובקשו השוואה עם מיקום המקור לצד כל מסקנה.
לחומר חזותי, צרפו לתמונה שאלה מוגדרת ושמרו את התוויות, היחידות והאזורים הדרושים למענה. תרשים יכול לשמש לבקשת השוואה בין סדרות ששמן צוין; דיאגרמה יכולה לשמש לשאלה איזה חיבור תומך בדרישה שסופקה. תמונת מסמך קריאה ומסמך שהוכן באמצעות OCR הם אופני הכנת קלט שונים, גם כאשר שניהם משרתים אותה מטרת מענה לשאלות.
עריכה, קידומות ותהליכי עבודה
עמוד המודל מציין פלטים חזויים, קידומות תשובה, עיבוד באצוות ושיחות סוכנים. פלטים חזויים משתמשים בתוכן ידוע כאשר רוב המסמך או קובץ הקוד צריך להישאר ורק חלק מוגבל משתנה. ספקו את התוכן הקיים, ציינו את העריכה וזהו את החומר שיש לשמר. הדבר שונה מבקשה מהמודל ליצור מסמך חדש לחלוטין.
קידומת תשובה מספקת התחלה ידועה לטקסט שהעוזר יוצר, ולאחר מכן הוא ממשיך ממנה. עיבוד באצוות משנה את אופן הגשת המשימות, ואילו ממשק סוכן או שיחה מנהל תהליך עבודה מחובר. הכלים המובנים הרשומים שייכים לממשק היצרן הזה; הם אינם מוסיפים מודאליות תוכן נוספת למודל הבסיס ואינם מבצעים פעולה ללא הסביבה המחוברת.
תכנות והתאמה לתחום
לבקשת תכנות, ספקו את הדרישה, את הפונקציה המושפעת, את ההצהרות הרלוונטיות ואת הקלט והפלט הצפויים. בקשו את השינוי המוצע, את הנחותיו ואת הדוגמאות המבחינות בהתנהגות המיועדת. שאלת ניפוי שגיאות יכולה לכלול את ראיות הכשל ולשאול איזה מסלול בקוד המקור מסביר אותו. גישה למאגר קוד, הרצת קוד והחלת השינוי מגיעות מכלי הפיתוח הסובבים.
ההכרזה המקורית מתארת אימון המשך מותאם אישית וכוונון עדין להקשרים ארגוניים ולבסיסי ידע ייעודיים לתחום. זהו תהליך התאמה נפרד, ולא טענה שמסמכי ארגון מסוים כבר מוכרים למודל ברירת המחדל. לתשובה המותנית במקורות, ספקו את המסמכים ואת המינוח הרלוונטיים ישירות עם המשימה והגדירו את כללי התשובה.
גבולות המהדורה והתוצאה
רשומה זו שומרת על זהות 2505 ועל הקשר 128k של Medium 3. מספר הפרמטרים בארכיטקטורה ובקרות ההסקה ההיברידית הניתנות להגדרה, שתועדו בהמשך עבור Medium 3.5, אינם חלק מהמפרט המוצהר של מהדורה זו. עמוד המודל המדויק אינו מפרסם מספר פרמטרים או מגבלה קשיחה נפרדת לאורך תשובה שאפשר לשאול מגרסה מאוחרת יותר.
הכינו את התוצאה המיועדת לפני הבקשה: הסבר, חילוץ מובנה, סעיף מתוקן או קוד מוצע. השאירו את הראיות הטקסטואליות והחזותיות, זהויות המקורות ותוצאות כלים מחוברים מפורשים, כדי שאפשר יהיה לבדוק את התשובה ולהשתמש בה בשלב הבא ביישום.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות mistralai/mistral-medium-3 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0008 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.004 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00008 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0008 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.004 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00008 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-medium-3", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-medium-3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-medium-3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
mistralai/mistral-medium-3Mistral Medium 3 הוא מודל רב־מודאלי למשימות מקצועיות של טקסט, הבנה חזותית ותכנות. ההקשר שלו, 128k לפי היצרן, והיכולות המתועדות של פלט מובנה, קריאות לפונקציות, שאלות על מסמכים ועריכות צפויות תומכים בהסברים מבוססי מקור ובתהליכי יישומים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Mistral Medium 3 הוא המודל הרב־מודאלי של Mistral AI לעבודה מקצועית הכוללת טקסט, הבנה חזותית וקוד. הגרסה המקורית מדגישה תכנות ומשימות STEM לצד התאמה לידע ולתהליכים ארגוניים. הוא מקבל חומר טקסטואלי וחזותי ומפיק טקסט, לרבות הסבר על מסמך, רשומה מובנית או מימוש מוצע. המזהה הקבוע של היצרן למהדורה זו הוא mistral-medium-2505.
הקשר וחומר מקור מקצועי
עמוד המודל מציין חלון הקשר של 128k. השתמשו בהקשר הזה לשימור קטעי המקור, השיחה וההוראות הקובעים את התוצר המבוקש. להשוואת מסמכים, זהו איזה מקור הוא הדרישה הנוכחית, איזה הוא התיקון המוצע ואיזו שאלה יש לפתור. בקשו את המסמך והסעיף התומכים לצד כל ממצא.
משימת הסבר מעשית יכולה לספק נוהל ושאלת משתמש, ואז לבקש את הפעולה הרלוונטית ואת התנאי שבו היא חלה. ניתוח טכני יכול לכלול נתוני מקור, הגדרות וקריטריון להשוואה. המטרה היא תוצאה הקשורה לחומר שסופק, ולא תיאור כללי של הנושא.
פלטים מובנים ופונקציות
העמוד מציין פלטים מובנים וקריאה לפונקציות. לחילוץ מידע, הגדירו את שמות השדות, את הסוגים ואת הייצוג של מידע חסר במקור. רשומה שימושית יכולה להפריד בין המזהה, האמירה במקור, הפרשנות והשאלה שטרם נפתרה. ההנחיות המשותפות של Mistral מבחינות בין מצב JSON לסכימה מותאמת אישית ודורשות בקשה מפורשת לפורמט JSON הרצוי.
קריאה לפונקציות מחברת את פרשנות המודל לפעולות המתוארות בידי היישום. המודל בוחר פונקציה ומכין ארגומנטים, היישום מפעיל את הפונקציה ותוצאתה נעשית הקשר לתשובה הבאה. חיפוש יכול לספק ערך ייחוס חסר; חישוב יכול לספק תוצאה הדרושה להסבר. שמרו את התוצאה משויכת לפעולה שהפיקה אותה, במקום להתייחס לקריאה המוצעת כאל פעולה שבוצעה.
שאלות על מסמכים ועל חומר חזותי
מענה לשאלות על מסמכים מצוין גם עבור מהדורה זו. תהליך העבודה המתועד של היצרן מכין את הטקסט, המבנה והעיצוב של מסמך באמצעות OCR לפני ניתוח מודל השפה. שאלו על הדרישה, הקטע או הקשר המסוימים שהמשימה דורשת. עבור כמה מסמכים, שמרו את זהויותיהם ובקשו השוואה עם מיקום המקור לצד כל מסקנה.
לחומר חזותי, צרפו לתמונה שאלה מוגדרת ושמרו את התוויות, היחידות והאזורים הדרושים למענה. תרשים יכול לשמש לבקשת השוואה בין סדרות ששמן צוין; דיאגרמה יכולה לשמש לשאלה איזה חיבור תומך בדרישה שסופקה. תמונת מסמך קריאה ומסמך שהוכן באמצעות OCR הם אופני הכנת קלט שונים, גם כאשר שניהם משרתים אותה מטרת מענה לשאלות.
עריכה, קידומות ותהליכי עבודה
עמוד המודל מציין פלטים חזויים, קידומות תשובה, עיבוד באצוות ושיחות סוכנים. פלטים חזויים משתמשים בתוכן ידוע כאשר רוב המסמך או קובץ הקוד צריך להישאר ורק חלק מוגבל משתנה. ספקו את התוכן הקיים, ציינו את העריכה וזהו את החומר שיש לשמר. הדבר שונה מבקשה מהמודל ליצור מסמך חדש לחלוטין.
קידומת תשובה מספקת התחלה ידועה לטקסט שהעוזר יוצר, ולאחר מכן הוא ממשיך ממנה. עיבוד באצוות משנה את אופן הגשת המשימות, ואילו ממשק סוכן או שיחה מנהל תהליך עבודה מחובר. הכלים המובנים הרשומים שייכים לממשק היצרן הזה; הם אינם מוסיפים מודאליות תוכן נוספת למודל הבסיס ואינם מבצעים פעולה ללא הסביבה המחוברת.
תכנות והתאמה לתחום
לבקשת תכנות, ספקו את הדרישה, את הפונקציה המושפעת, את ההצהרות הרלוונטיות ואת הקלט והפלט הצפויים. בקשו את השינוי המוצע, את הנחותיו ואת הדוגמאות המבחינות בהתנהגות המיועדת. שאלת ניפוי שגיאות יכולה לכלול את ראיות הכשל ולשאול איזה מסלול בקוד המקור מסביר אותו. גישה למאגר קוד, הרצת קוד והחלת השינוי מגיעות מכלי הפיתוח הסובבים.
ההכרזה המקורית מתארת אימון המשך מותאם אישית וכוונון עדין להקשרים ארגוניים ולבסיסי ידע ייעודיים לתחום. זהו תהליך התאמה נפרד, ולא טענה שמסמכי ארגון מסוים כבר מוכרים למודל ברירת המחדל. לתשובה המותנית במקורות, ספקו את המסמכים ואת המינוח הרלוונטיים ישירות עם המשימה והגדירו את כללי התשובה.
גבולות המהדורה והתוצאה
רשומה זו שומרת על זהות 2505 ועל הקשר 128k של Medium 3. מספר הפרמטרים בארכיטקטורה ובקרות ההסקה ההיברידית הניתנות להגדרה, שתועדו בהמשך עבור Medium 3.5, אינם חלק מהמפרט המוצהר של מהדורה זו. עמוד המודל המדויק אינו מפרסם מספר פרמטרים או מגבלה קשיחה נפרדת לאורך תשובה שאפשר לשאול מגרסה מאוחרת יותר.
הכינו את התוצאה המיועדת לפני הבקשה: הסבר, חילוץ מובנה, סעיף מתוקן או קוד מוצע. השאירו את הראיות הטקסטואליות והחזותיות, זהויות המקורות ותוצאות כלים מחוברים מפורשים, כדי שאפשר יהיה לבדוק את התשובה ולהשתמש בה בשלב הבא ביישום.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות mistralai/mistral-medium-3 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0008 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.004 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00008 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0008 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.004 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00008 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "mistralai/mistral-medium-3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-medium-3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-medium-3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Apply a procedure to a concrete case\n\nUse this procedure to answer the employee: 'Requests below 500 credits need team-lead approval. Requests of 500 or more need finance approval. Purchases must wait for approval.' Employee: 'My equipment request is exactly 500 credits; can my team lead approve it and can I order today?' Give the applicable rule and missing information.A short procedural answer citing the threshold and approval-before-purchase requirement.Exactly 500 falls under finance approval, and ordering today depends on approval actually having been received.