Voxtral Small 1.0 24B 2507 מוסיף קלט שמע והבנת דיבור לתשתית מודל השפה Mistral Small. הוא מקבל שמע וטקסט ומחזיר טקסט, לרבות תמליל, תשובה על ההקלטה, תרגום או סיכום מובנה. זוהי מהדורת הבנת הדיבור הנקובה בשם 24B, הנבדלת מ־Voxtral Mini, מווריאנטים של שירות המותאמים לתמלול ומגרסאות Voxtral מאוחרות יותר להפקת דיבור או לזמן אמת.
תמלול והבנת שמע
למודל יש מצב ייעודי לתמלול בלבד. היצרן מציין שכברירת מחדל הוא חוזה אוטומטית את שפת שמע המקור ומתמלל בהתאם. השתמשו במצב זה כאשר התוצר הרצוי הוא הניסוח שנאמר עצמו, ולא פרשנות או סיכום. ציינו אם התוצאה צריכה לשמר את השפה המקורית או להיות מלווה בתרגום שהתבקש בנפרד.
הבנת שמע מאפשרת לשאול שאלה ישירות על הקלטה, בלי לשרשר תחילה מודל זיהוי דיבור נפרד ומודל טקסט. בקשה יכולה לשאול באיזה נושא דנו, איזו החלטה נאמרה או איזה מידע בהקלטה עונה על שאלה מסוימת. התוצאה יכולה להיות תשובה תמציתית או סיכום מאורגן, ולא תמליל מלא של כל מילה שנאמרה.
לסיכום פגישה, ספקו את ההקלטה והגדירו את השדות שיש להחזיר: נושאים, החלטות שנאמרו במפורש ופעולות המשך. בקשו שמות או תאריכים רק כשההקלטה אכן מציינת אותם, ושמרו פרטים שטרם נפתרו בנפרד מההחלטות. לריאיון, בקשו את התשובה לשאלה מסוימת ואת ההקשר הסובב ההופך אותה למובנת. תכנוני הפלט האלה מחברים את משימת השמע למסמך שמישהו יוכל להשתמש בו לאחר מכן.
הקשר, משך ושפות
היצרן מתעד הקשר של 32k אסימונים ושמע באורך עד 30 דקות לתמלול או 40 דקות להבנה. לשני נתוני משך ההקלטה האלה יש תחומי משימה שונים. בחרו את הפעולה הרצויה לפני בחירת ההקלטה, וכללו את הוראת הטקסט ואת השיחה בתכנון ההקשר הזמין. הקלטה ארוכה ותשובה כתובה ארוכה צורכות שתיהן משאבים; הצהרת משך ההקלטה אינה הבטחה נפרדת לאורך תשובה בלתי מוגבל.
הגרסה מציינת אנגלית, ספרדית, צרפתית, פורטוגזית, הינדי, גרמנית, הולנדית ואיטלקית בין השפות הנתמכות העיקריות ומספקת זיהוי שפה אוטומטי. לתרגום דיבור, הגדירו את שפת היעד ואת המונחים שצריכים לשמור על צורתם המקורית. לשאלה על שמע בשפה אחת, הבחינו בין שפת ההקלטה לשפה שבה יש לכתוב את התשובה.
הקלטות מרובות ושאלות המשך
הכרטיס תומך בכמה קלטי שמע בהודעה ובשמע לאורך כמה תורי משתמש. תנו לכל הקלטה מזהה וציינו את תפקידה בהשוואה ביניהן. בקשה מעשית יכולה להשוות בין שתי גרסאות של הסבר מדובר, לשאול אילו תנאים השתנו ולהחזיר טבלה עם עמודה נפרדת לכל הקלטה. מזהים עוזרים לשמור את ממצאי המודל משויכים למקור הנכון.
בקשת המשך יכולה לשמר את השאלה והתשובה הקודמות ולבקש פרט ממוקד יותר או לספק הקלטה נוספת. למשל, בקשו תחילה את ההחלטות מדיון, ואז שאלו איזו החלטה קשורה לדרישה מסוימת. אותה גרסה מדגימה גם בקשות טקסט בלבד ושמע בלבד. תשתית הטקסט שלה יכולה לעבוד על השאלה או על התוצאה הכתובות, בעוד שיכולת השמע מספקת ראיות מהדיבור.
פונקציות המונחות בקול
היצרן מתאר קריאה לפונקציות מתוך כוונה מדוברת ומסמן את דוגמת הקריאה לפונקציות בכרטיס שפורסם כתמיכה ניסיונית. בתהליך הזה, היישום מגדיר פונקציה ואת הארגומנטים שלה, המודל מכין קריאה מתוך הבקשה והיישום מפעיל אותה ומספק את התוצאה. כך חיפוש מבוסס קול יכול להחזיר תשובה כתובה המשתמשת במידע מכלי מחובר. קריאה לפונקציות אינה אומרת שהמודל מחזיק אוטומטית בשירות החיצוני או מבצע פעולה רק משום שציין את שמה.
השאירו את מטרת הפונקציה ואת המידע הדרוש מפורשים. אם ההקלטה מבקשת פעולה אך משמיטה ערך נדרש, היישום עדיין זקוק לערך הזה כדי להפעיל את הפונקציה. הפרידו בין הבקשה המדוברת, הארגומנטים המוצעים והתוצאה המוחזרת, כדי שהתשובה הבאה תוכל להתייחס לתוצאת הפעולה בפועל.
הגדרות מומלצות וגבולות שימושיים
להבנת שמע ולהשלמת שיחה, הכרטיס ממליץ על temperature של 0.2 ועל top-p של 0.95. לתמלול, הוא ממליץ על temperature של 0.0. הוא מציין במפורש שהנחיות מערכת אינן נתמכות בתהליך השימוש שפורסם, ולכן הציבו את המשימה ואת דרישות התשובה בקלט המשתמש במקום להעביר מוסכמה של הנחיית מערכת ממודל Mistral אחר.
בחרו הקלטה המכילה את החומר הרלוונטי לשאלה, הקפידו שהדיבור הנשמע יהיה ברור וציינו אם התוצאה צריכה להיות תמליל, תרגום, תשובה או סיכום. הפלט המתועד הוא טקסט. תשובה מדוברת זקוקה לרכיב המרת טקסט לדיבור, ואין להסיק זיהוי דוברים, הפרדת דוברים מפורטת או חותמות זמן ברמת מילה מהטענה הכללית להבנת שמע בגרסה המדויקת הזאת.
דוגמאות היצירה של 500 אסימונים בכרטיס הן הגדרות דוגמה, ולא קיבולת פלט מרבית שצוינה בנפרד. שמרו את מהדורת 2507, את ההנחיות לגבי משך ההקלטה הייחודיות למשימה ואת שפת הקלט בהכנת תהליך עבודה שניתן לחזור עליו. התוצר הסופי השימושי הוא הטקסט שהתבקש, המקושר להקלטה ומעוצב עבור שלב המסמך או היישום הבא.
", "aboutText": "Voxtral Small 1.0 24B 2507 מוסיף קלט שמע והבנת דיבור לתשתית מודל השפה Mistral Small. הוא מקבל שמע וטקסט ומחזיר טקסט, לרבות תמליל, תשובה על ההקלטה, תרגום או סיכום מובנה. זוהי מהדורת הבנת הדיבור הנקובה בשם 24B, הנבדלת מ־Voxtral Mini, מווריאנטים של שירות המותאמים לתמלול ומגרסאות Voxtral מאוחרות יותר להפקת דיבור או לזמן אמת.\n\nתמלול והבנת שמע\n\nלמודל יש מצב ייעודי לתמלול בלבד. היצרן מציין שכברירת מחדל הוא חוזה אוטומטית את שפת שמע המקור ומתמלל בהתאם. השתמשו במצב זה כאשר התוצר הרצוי הוא הניסוח שנאמר עצמו, ולא פרשנות או סיכום. ציינו אם התוצאה צריכה לשמר את השפה המקורית או להיות מלווה בתרגום שהתבקש בנפרד.\n\nהבנת שמע מאפשרת לשאול שאלה ישירות על הקלטה, בלי לשרשר תחילה מודל זיהוי דיבור נפרד ומודל טקסט. בקשה יכולה לשאול באיזה נושא דנו, איזו החלטה נאמרה או איזה מידע בהקלטה עונה על שאלה מסוימת. התוצאה יכולה להיות תשובה תמציתית או סיכום מאורגן, ולא תמליל מלא של כל מילה שנאמרה.\n\nלסיכום פגישה, ספקו את ההקלטה והגדירו את השדות שיש להחזיר: נושאים, החלטות שנאמרו במפורש ופעולות המשך. בקשו שמות או תאריכים רק כשההקלטה אכן מציינת אותם, ושמרו פרטים שטרם נפתרו בנפרד מההחלטות. לריאיון, בקשו את התשובה לשאלה מסוימת ואת ההקשר הסובב ההופך אותה למובנת. תכנוני הפלט האלה מחברים את משימת השמע למסמך שמישהו יוכל להשתמש בו לאחר מכן.\n\nהקשר, משך ושפות\n\nהיצרן מתעד הקשר של 32k אסימונים ושמע באורך עד 30 דקות לתמלול או 40 דקות להבנה. לשני נתוני משך ההקלטה האלה יש תחומי משימה שונים. בחרו את הפעולה הרצויה לפני בחירת ההקלטה, וכללו את הוראת הטקסט ואת השיחה בתכנון ההקשר הזמין. הקלטה ארוכה ותשובה כתובה ארוכה צורכות שתיהן משאבים; הצהרת משך ההקלטה אינה הבטחה נפרדת לאורך תשובה בלתי מוגבל.\n\nהגרסה מציינת אנגלית, ספרדית, צרפתית, פורטוגזית, הינדי, גרמנית, הולנדית ואיטלקית בין השפות הנתמכות העיקריות ומספקת זיהוי שפה אוטומטי. לתרגום דיבור, הגדירו את שפת היעד ואת המונחים שצריכים לשמור על צורתם המקורית. לשאלה על שמע בשפה אחת, הבחינו בין שפת ההקלטה לשפה שבה יש לכתוב את התשובה.\n\nהקלטות מרובות ושאלות המשך\n\nהכרטיס תומך בכמה קלטי שמע בהודעה ובשמע לאורך כמה תורי משתמש. תנו לכל הקלטה מזהה וציינו את תפקידה בהשוואה ביניהן. בקשה מעשית יכולה להשוות בין שתי גרסאות של הסבר מדובר, לשאול אילו תנאים השתנו ולהחזיר טבלה עם עמודה נפרדת לכל הקלטה. מזהים עוזרים לשמור את ממצאי המודל משויכים למקור הנכון.\n\nבקשת המשך יכולה לשמר את השאלה והתשובה הקודמות ולבקש פרט ממוקד יותר או לספק הקלטה נוספת. למשל, בקשו תחילה את ההחלטות מדיון, ואז שאלו איזו החלטה קשורה לדרישה מסוימת. אותה גרסה מדגימה גם בקשות טקסט בלבד ושמע בלבד. תשתית הטקסט שלה יכולה לעבוד על השאלה או על התוצאה הכתובות, בעוד שיכולת השמע מספקת ראיות מהדיבור.\n\nפונקציות המונחות בקול\n\nהיצרן מתאר קריאה לפונקציות מתוך כוונה מדוברת ומסמן את דוגמת הקריאה לפונקציות בכרטיס שפורסם כתמיכה ניסיונית. בתהליך הזה, היישום מגדיר פונקציה ואת הארגומנטים שלה, המודל מכין קריאה מתוך הבקשה והיישום מפעיל אותה ומספק את התוצאה. כך חיפוש מבוסס קול יכול להחזיר תשובה כתובה המשתמשת במידע מכלי מחובר. קריאה לפונקציות אינה אומרת שהמודל מחזיק אוטומטית בשירות החיצוני או מבצע פעולה רק משום שציין את שמה.\n\nהשאירו את מטרת הפונקציה ואת המידע הדרוש מפורשים. אם ההקלטה מבקשת פעולה אך משמיטה ערך נדרש, היישום עדיין זקוק לערך הזה כדי להפעיל את הפונקציה. הפרידו בין הבקשה המדוברת, הארגומנטים המוצעים והתוצאה המוחזרת, כדי שהתשובה הבאה תוכל להתייחס לתוצאת הפעולה בפועל.\n\nהגדרות מומלצות וגבולות שימושיים\n\nלהבנת שמע ולהשלמת שיחה, הכרטיס ממליץ על temperature של 0.2 ועל top-p של 0.95. לתמלול, הוא ממליץ על temperature של 0.0. הוא מציין במפורש שהנחיות מערכת אינן נתמכות בתהליך השימוש שפורסם, ולכן הציבו את המשימה ואת דרישות התשובה בקלט המשתמש במקום להעביר מוסכמה של הנחיית מערכת ממודל Mistral אחר.\n\nבחרו הקלטה המכילה את החומר הרלוונטי לשאלה, הקפידו שהדיבור הנשמע יהיה ברור וציינו אם התוצאה צריכה להיות תמליל, תרגום, תשובה או סיכום. הפלט המתועד הוא טקסט. תשובה מדוברת זקוקה לרכיב המרת טקסט לדיבור, ואין להסיק זיהוי דוברים, הפרדת דוברים מפורטת או חותמות זמן ברמת מילה מהטענה הכללית להבנת שמע בגרסה המדויקת הזאת.\n\nדוגמאות היצירה של 500 אסימונים בכרטיס הן הגדרות דוגמה, ולא קיבולת פלט מרבית שצוינה בנפרד. שמרו את מהדורת 2507, את ההנחיות לגבי משך ההקלטה הייחודיות למשימה ואת שפת הקלט בהכנת תהליך עבודה שניתן לחזור עליו. התוצר הסופי השימושי הוא הטקסט שהתבקש, המקושר להקלטה ומעוצב עבור שלב המסמך או היישום הבא.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Summarize a supplied meeting transcript\n\nSummarize 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.A meeting summary with topics, one decision, an owned action and an unresolved timing item.Check that keeping the label is the decision and shipping timing remains unconfirmed.mistralai/voxtral-small-24b-2507Voxtral Small 1.0 24B 2507 הוא מודל לטקסט ולשמע לתמלול, לתרגום דיבור, לשאלות ולסיכומים. היצרן מתעד הקשר של 32k, עד 30 דקות לתמלול או 40 דקות להבנה, קלטי שמע מרובים ותוצאות טקסט.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Voxtral Small 1.0 24B 2507 מוסיף קלט שמע והבנת דיבור לתשתית מודל השפה Mistral Small. הוא מקבל שמע וטקסט ומחזיר טקסט, לרבות תמליל, תשובה על ההקלטה, תרגום או סיכום מובנה. זוהי מהדורת הבנת הדיבור הנקובה בשם 24B, הנבדלת מ־Voxtral Mini, מווריאנטים של שירות המותאמים לתמלול ומגרסאות Voxtral מאוחרות יותר להפקת דיבור או לזמן אמת.
תמלול והבנת שמע
למודל יש מצב ייעודי לתמלול בלבד. היצרן מציין שכברירת מחדל הוא חוזה אוטומטית את שפת שמע המקור ומתמלל בהתאם. השתמשו במצב זה כאשר התוצר הרצוי הוא הניסוח שנאמר עצמו, ולא פרשנות או סיכום. ציינו אם התוצאה צריכה לשמר את השפה המקורית או להיות מלווה בתרגום שהתבקש בנפרד.
הבנת שמע מאפשרת לשאול שאלה ישירות על הקלטה, בלי לשרשר תחילה מודל זיהוי דיבור נפרד ומודל טקסט. בקשה יכולה לשאול באיזה נושא דנו, איזו החלטה נאמרה או איזה מידע בהקלטה עונה על שאלה מסוימת. התוצאה יכולה להיות תשובה תמציתית או סיכום מאורגן, ולא תמליל מלא של כל מילה שנאמרה.
לסיכום פגישה, ספקו את ההקלטה והגדירו את השדות שיש להחזיר: נושאים, החלטות שנאמרו במפורש ופעולות המשך. בקשו שמות או תאריכים רק כשההקלטה אכן מציינת אותם, ושמרו פרטים שטרם נפתרו בנפרד מההחלטות. לריאיון, בקשו את התשובה לשאלה מסוימת ואת ההקשר הסובב ההופך אותה למובנת. תכנוני הפלט האלה מחברים את משימת השמע למסמך שמישהו יוכל להשתמש בו לאחר מכן.
הקשר, משך ושפות
היצרן מתעד הקשר של 32k אסימונים ושמע באורך עד 30 דקות לתמלול או 40 דקות להבנה. לשני נתוני משך ההקלטה האלה יש תחומי משימה שונים. בחרו את הפעולה הרצויה לפני בחירת ההקלטה, וכללו את הוראת הטקסט ואת השיחה בתכנון ההקשר הזמין. הקלטה ארוכה ותשובה כתובה ארוכה צורכות שתיהן משאבים; הצהרת משך ההקלטה אינה הבטחה נפרדת לאורך תשובה בלתי מוגבל.
הגרסה מציינת אנגלית, ספרדית, צרפתית, פורטוגזית, הינדי, גרמנית, הולנדית ואיטלקית בין השפות הנתמכות העיקריות ומספקת זיהוי שפה אוטומטי. לתרגום דיבור, הגדירו את שפת היעד ואת המונחים שצריכים לשמור על צורתם המקורית. לשאלה על שמע בשפה אחת, הבחינו בין שפת ההקלטה לשפה שבה יש לכתוב את התשובה.
הקלטות מרובות ושאלות המשך
הכרטיס תומך בכמה קלטי שמע בהודעה ובשמע לאורך כמה תורי משתמש. תנו לכל הקלטה מזהה וציינו את תפקידה בהשוואה ביניהן. בקשה מעשית יכולה להשוות בין שתי גרסאות של הסבר מדובר, לשאול אילו תנאים השתנו ולהחזיר טבלה עם עמודה נפרדת לכל הקלטה. מזהים עוזרים לשמור את ממצאי המודל משויכים למקור הנכון.
בקשת המשך יכולה לשמר את השאלה והתשובה הקודמות ולבקש פרט ממוקד יותר או לספק הקלטה נוספת. למשל, בקשו תחילה את ההחלטות מדיון, ואז שאלו איזו החלטה קשורה לדרישה מסוימת. אותה גרסה מדגימה גם בקשות טקסט בלבד ושמע בלבד. תשתית הטקסט שלה יכולה לעבוד על השאלה או על התוצאה הכתובות, בעוד שיכולת השמע מספקת ראיות מהדיבור.
פונקציות המונחות בקול
היצרן מתאר קריאה לפונקציות מתוך כוונה מדוברת ומסמן את דוגמת הקריאה לפונקציות בכרטיס שפורסם כתמיכה ניסיונית. בתהליך הזה, היישום מגדיר פונקציה ואת הארגומנטים שלה, המודל מכין קריאה מתוך הבקשה והיישום מפעיל אותה ומספק את התוצאה. כך חיפוש מבוסס קול יכול להחזיר תשובה כתובה המשתמשת במידע מכלי מחובר. קריאה לפונקציות אינה אומרת שהמודל מחזיק אוטומטית בשירות החיצוני או מבצע פעולה רק משום שציין את שמה.
השאירו את מטרת הפונקציה ואת המידע הדרוש מפורשים. אם ההקלטה מבקשת פעולה אך משמיטה ערך נדרש, היישום עדיין זקוק לערך הזה כדי להפעיל את הפונקציה. הפרידו בין הבקשה המדוברת, הארגומנטים המוצעים והתוצאה המוחזרת, כדי שהתשובה הבאה תוכל להתייחס לתוצאת הפעולה בפועל.
הגדרות מומלצות וגבולות שימושיים
להבנת שמע ולהשלמת שיחה, הכרטיס ממליץ על temperature של 0.2 ועל top-p של 0.95. לתמלול, הוא ממליץ על temperature של 0.0. הוא מציין במפורש שהנחיות מערכת אינן נתמכות בתהליך השימוש שפורסם, ולכן הציבו את המשימה ואת דרישות התשובה בקלט המשתמש במקום להעביר מוסכמה של הנחיית מערכת ממודל Mistral אחר.
בחרו הקלטה המכילה את החומר הרלוונטי לשאלה, הקפידו שהדיבור הנשמע יהיה ברור וציינו אם התוצאה צריכה להיות תמליל, תרגום, תשובה או סיכום. הפלט המתועד הוא טקסט. תשובה מדוברת זקוקה לרכיב המרת טקסט לדיבור, ואין להסיק זיהוי דוברים, הפרדת דוברים מפורטת או חותמות זמן ברמת מילה מהטענה הכללית להבנת שמע בגרסה המדויקת הזאת.
דוגמאות היצירה של 500 אסימונים בכרטיס הן הגדרות דוגמה, ולא קיבולת פלט מרבית שצוינה בנפרד. שמרו את מהדורת 2507, את ההנחיות לגבי משך ההקלטה הייחודיות למשימה ואת שפת הקלט בהכנת תהליך עבודה שניתן לחזור עליו. התוצר הסופי השימושי הוא הטקסט שהתבקש, המקושר להקלטה ומעוצב עבור שלב המסמך או היישום הבא.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות mistralai/voxtral-small-24b-2507 | 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 $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0006 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0006 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/voxtral-small-24b-2507", "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/voxtral-small-24b-2507',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/voxtral-small-24b-2507',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/voxtral-small-24b-2507
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
mistralai/voxtral-small-24b-2507Voxtral Small 1.0 24B 2507 הוא מודל לטקסט ולשמע לתמלול, לתרגום דיבור, לשאלות ולסיכומים. היצרן מתעד הקשר של 32k, עד 30 דקות לתמלול או 40 דקות להבנה, קלטי שמע מרובים ותוצאות טקסט.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Voxtral Small 1.0 24B 2507 מוסיף קלט שמע והבנת דיבור לתשתית מודל השפה Mistral Small. הוא מקבל שמע וטקסט ומחזיר טקסט, לרבות תמליל, תשובה על ההקלטה, תרגום או סיכום מובנה. זוהי מהדורת הבנת הדיבור הנקובה בשם 24B, הנבדלת מ־Voxtral Mini, מווריאנטים של שירות המותאמים לתמלול ומגרסאות Voxtral מאוחרות יותר להפקת דיבור או לזמן אמת.
תמלול והבנת שמע
למודל יש מצב ייעודי לתמלול בלבד. היצרן מציין שכברירת מחדל הוא חוזה אוטומטית את שפת שמע המקור ומתמלל בהתאם. השתמשו במצב זה כאשר התוצר הרצוי הוא הניסוח שנאמר עצמו, ולא פרשנות או סיכום. ציינו אם התוצאה צריכה לשמר את השפה המקורית או להיות מלווה בתרגום שהתבקש בנפרד.
הבנת שמע מאפשרת לשאול שאלה ישירות על הקלטה, בלי לשרשר תחילה מודל זיהוי דיבור נפרד ומודל טקסט. בקשה יכולה לשאול באיזה נושא דנו, איזו החלטה נאמרה או איזה מידע בהקלטה עונה על שאלה מסוימת. התוצאה יכולה להיות תשובה תמציתית או סיכום מאורגן, ולא תמליל מלא של כל מילה שנאמרה.
לסיכום פגישה, ספקו את ההקלטה והגדירו את השדות שיש להחזיר: נושאים, החלטות שנאמרו במפורש ופעולות המשך. בקשו שמות או תאריכים רק כשההקלטה אכן מציינת אותם, ושמרו פרטים שטרם נפתרו בנפרד מההחלטות. לריאיון, בקשו את התשובה לשאלה מסוימת ואת ההקשר הסובב ההופך אותה למובנת. תכנוני הפלט האלה מחברים את משימת השמע למסמך שמישהו יוכל להשתמש בו לאחר מכן.
הקשר, משך ושפות
היצרן מתעד הקשר של 32k אסימונים ושמע באורך עד 30 דקות לתמלול או 40 דקות להבנה. לשני נתוני משך ההקלטה האלה יש תחומי משימה שונים. בחרו את הפעולה הרצויה לפני בחירת ההקלטה, וכללו את הוראת הטקסט ואת השיחה בתכנון ההקשר הזמין. הקלטה ארוכה ותשובה כתובה ארוכה צורכות שתיהן משאבים; הצהרת משך ההקלטה אינה הבטחה נפרדת לאורך תשובה בלתי מוגבל.
הגרסה מציינת אנגלית, ספרדית, צרפתית, פורטוגזית, הינדי, גרמנית, הולנדית ואיטלקית בין השפות הנתמכות העיקריות ומספקת זיהוי שפה אוטומטי. לתרגום דיבור, הגדירו את שפת היעד ואת המונחים שצריכים לשמור על צורתם המקורית. לשאלה על שמע בשפה אחת, הבחינו בין שפת ההקלטה לשפה שבה יש לכתוב את התשובה.
הקלטות מרובות ושאלות המשך
הכרטיס תומך בכמה קלטי שמע בהודעה ובשמע לאורך כמה תורי משתמש. תנו לכל הקלטה מזהה וציינו את תפקידה בהשוואה ביניהן. בקשה מעשית יכולה להשוות בין שתי גרסאות של הסבר מדובר, לשאול אילו תנאים השתנו ולהחזיר טבלה עם עמודה נפרדת לכל הקלטה. מזהים עוזרים לשמור את ממצאי המודל משויכים למקור הנכון.
בקשת המשך יכולה לשמר את השאלה והתשובה הקודמות ולבקש פרט ממוקד יותר או לספק הקלטה נוספת. למשל, בקשו תחילה את ההחלטות מדיון, ואז שאלו איזו החלטה קשורה לדרישה מסוימת. אותה גרסה מדגימה גם בקשות טקסט בלבד ושמע בלבד. תשתית הטקסט שלה יכולה לעבוד על השאלה או על התוצאה הכתובות, בעוד שיכולת השמע מספקת ראיות מהדיבור.
פונקציות המונחות בקול
היצרן מתאר קריאה לפונקציות מתוך כוונה מדוברת ומסמן את דוגמת הקריאה לפונקציות בכרטיס שפורסם כתמיכה ניסיונית. בתהליך הזה, היישום מגדיר פונקציה ואת הארגומנטים שלה, המודל מכין קריאה מתוך הבקשה והיישום מפעיל אותה ומספק את התוצאה. כך חיפוש מבוסס קול יכול להחזיר תשובה כתובה המשתמשת במידע מכלי מחובר. קריאה לפונקציות אינה אומרת שהמודל מחזיק אוטומטית בשירות החיצוני או מבצע פעולה רק משום שציין את שמה.
השאירו את מטרת הפונקציה ואת המידע הדרוש מפורשים. אם ההקלטה מבקשת פעולה אך משמיטה ערך נדרש, היישום עדיין זקוק לערך הזה כדי להפעיל את הפונקציה. הפרידו בין הבקשה המדוברת, הארגומנטים המוצעים והתוצאה המוחזרת, כדי שהתשובה הבאה תוכל להתייחס לתוצאת הפעולה בפועל.
הגדרות מומלצות וגבולות שימושיים
להבנת שמע ולהשלמת שיחה, הכרטיס ממליץ על temperature של 0.2 ועל top-p של 0.95. לתמלול, הוא ממליץ על temperature של 0.0. הוא מציין במפורש שהנחיות מערכת אינן נתמכות בתהליך השימוש שפורסם, ולכן הציבו את המשימה ואת דרישות התשובה בקלט המשתמש במקום להעביר מוסכמה של הנחיית מערכת ממודל Mistral אחר.
בחרו הקלטה המכילה את החומר הרלוונטי לשאלה, הקפידו שהדיבור הנשמע יהיה ברור וציינו אם התוצאה צריכה להיות תמליל, תרגום, תשובה או סיכום. הפלט המתועד הוא טקסט. תשובה מדוברת זקוקה לרכיב המרת טקסט לדיבור, ואין להסיק זיהוי דוברים, הפרדת דוברים מפורטת או חותמות זמן ברמת מילה מהטענה הכללית להבנת שמע בגרסה המדויקת הזאת.
דוגמאות היצירה של 500 אסימונים בכרטיס הן הגדרות דוגמה, ולא קיבולת פלט מרבית שצוינה בנפרד. שמרו את מהדורת 2507, את ההנחיות לגבי משך ההקלטה הייחודיות למשימה ואת שפת הקלט בהכנת תהליך עבודה שניתן לחזור עליו. התוצר הסופי השימושי הוא הטקסט שהתבקש, המקושר להקלטה ומעוצב עבור שלב המסמך או היישום הבא.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות mistralai/voxtral-small-24b-2507 | 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 $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0006 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0006 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.00002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "mistralai/voxtral-small-24b-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/voxtral-small-24b-2507', '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/voxtral-small-24b-2507', '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/voxtral-small-24b-2507
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Summarize a supplied meeting transcript\n\nSummarize 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.A meeting summary with topics, one decision, an owned action and an unresolved timing item.Check that keeping the label is the decision and shipping timing remains unconfirmed.