models

mistral-small-latest

Markdown · JSON

mistral-small-latest

A Mistral AI általános célú Small családja eszközhívásokkal és strukturált válaszokkal támogat asszisztenseket, dokumentumelemzést és programozási munkafolyamatokat. A Small 4 kiadás közvetlen válaszokat és állítható következtetést egyesít szöveges és képi bemenettel.

A modellről

Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.

A Mistral Small a Mistral AI általános célú családja utasításkövetéshez, dokumentumfeldolgozáshoz és programozási asszisztensekhez. Közzétett kiadásai eltérő architektúrával és kontextuskorlátokkal rendelkeznek. A Small 4 egyetlen multimodális modellben egyesíti az utasításkövetést, a következtetést és az ügynökalapú programozást. Szöveget és képeket fogad, és szöveget állít elő, így ugyanaz a feladat írott követelményt és vizuális bizonyítékot, például dokumentumoldalt vagy felületi képernyőképet is tartalmazhat.

A Small 4 szakértőkeverék-architektúrát használ 119 milliárd összes paraméterrel és 128 szakértővel, amelyek közül tokenenként négyet választ ki. Kontextusablaka 256 ezer token. Az előző Small 3.2 kiadás kontextusablaka 128 ezer token. Ezek kiadásspecifikus tulajdonságok: a család kiválasztása egy frissülő kiadást követ, míg a rögzített modellnév egy adott kiadást azonosít.

A Small 4 két következtetési erőfeszítési beállítást kínál. A közvetlen válasz beállítása minimális gondolkodást használ, és külön következtetési szakasz nélkül adja vissza a választ. A nagy erőfeszítésű beállítás részletesebb következtetést ad a végső válasz előtt, és nehezebb problémákhoz készült. Ez a mindennapi társalgást matematikai elemzéssel, kutatással és kódfeladatokkal egyesíti. Következtetéses beszélgetésben a teljes előző asszisztensüzenet megtartása megőrzi a következő fordulókhoz szükséges kontextust.

A modell alkalmazási funkciói közé tartozik a függvényhívás, a strukturált kimenet, a dokumentumalapú kérdések és a válasz szabályozott folytatása. A függvényhívás az elérhető eszközök és elvárt argumentumaik leírásával kezdődik. A modell kiválaszthat egy megfelelő függvényt, azonosíthatja a hiányzó információt és előállíthatja az argumentumokat; az alkalmazás végrehajtja a függvényt, és visszaadja az eredményt a következő válaszhoz. Az eszközös munkafolyamat engedélyezhet automatikus kiválasztást, előírhat eszközhasználatot, letilthatja azt, vagy megengedhet több párhuzamos hívást. Ezek a vezérlők a környező alkalmazás munkafolyamatához tartoznak.

A strukturált kimenet JSON-t és egyéni sémát is támogat. JSON-központú feladatban kifejezetten le kell írni az elvárt formátumot, míg a séma a további feldolgozáshoz szükséges mezőket és típusokat határozza meg. A dokumentumalapú kérdésmegválaszolás a szöveg és az elrendezés kinyerését nyelvimodell-elemzéssel kapcsolja össze: kérj egy konkrét feltételt, hasonlíttass össze szakaszokat, vagy gyűjtess össze meghatározott mezőket. Az előre megadott kimenet támogatása szöveg vagy kód átdolgozásánál hasznos, amikor az eredmény nagy része már ismert. A prefix folytatása kiválasztott kezdést ad a válaszhoz; a kötegelt feldolgozás független kérések gyűjteményeit kezeli aszinkron módon.

Ailoot API-asszisztenshez határozz meg egy hasznos eredményt és az azt alátámasztó anyagot. Ügyféltámogatási feladatban egy megkeresés és egy képernyőkép összekapcsolásával kinyert megfigyeléseket tartalmazó válasz készülhet. Dokumentumfeladat mezőtáblázatot és megválaszolatlan kérdéseket adhat vissza. Programozási feladat feltárhatja a releváns fájlokat, összehangolt módosításokat javasolhat, és az alkalmazás ellenőrzéseivel finomíthatja őket. A Small 4 Apache 2.0 alatt kiadott modellsúlyokkal testreszabható; a családnév az általános modellválasztást őrzi meg, a konkrét módok és korlátok pedig a kiválasztott kiadáshoz kötődnek.

Gyakorlati feladat

Gyakorlati feladat

Technikai példa angolul

Extract a service-level obligation

Read this clause: “Priority incidents receive an initial reply within two business hours. Resolution targets are agreed per incident. The customer must provide a contact number.” Prepare a field table for response target, resolution target and customer obligation. Preserve the difference between initial reply and resolution and mark anything not specified.

Várt eredmény

A three-row obligation table with source wording and an explicit unresolved resolution target.

Az eredmény ellenőrzése

Check that the two-hour target applies only to the initial reply, not incident resolution.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistral-small-latest

mistral-small-latest

Mistral /mistral-small-latest

Kezdő lépések

A Mistral AI általános célú Small családja eszközhívásokkal és strukturált válaszokkal támogat asszisztenseket, dokumentumelemzést és programozási munkafolyamatokat. A Small 4 kiadás közvetlen válaszokat és állítható következtetést egyesít szöveges és képi bemenettel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Bemenet
text
Kimenet
text
Kimeneti formátum
json vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
mistral-small-latest
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Minimális elemszám: 1
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Példák: system, user, assistant, tool, function
Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus.
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstring|content_part[]|nullKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_callsTípustool_call[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].tool_call_idTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].nameTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_contentTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].reasoning_detailsTípusobject|arrayKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőmax_completion_tokensTípusintegerKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Minimum: 1
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Mezőstream_options.include_usageTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtemperatureTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtop_pTípusnumberKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőstopTípusstring|string[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőtoolsTípusfunction_tool[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].typeTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
function
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.nameTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva
Alapértelmezett—
Mezőtools[].function.descriptionTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtools[].function.parametersTípusJSON_schemaKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőtool_choiceTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőparallel_tool_callsTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőresponse_formatTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőreasoning_effortTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőreasoningTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőservice_tierTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőinstructionsTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Kompatibilitási mező
Alapértelmezett—
MezőfunctionsTípusfunction[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőfunction_callTípusstring|objectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
Mezőprompt_cache_optionsTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Modelltől függ
Alapértelmezett—
MezőmodalitiesTípusstring[]KövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
text
Alapértelmezett—
MezőproviderTípusobjectKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon
Alapértelmezett—
Mezőcache_control.ttlTípusstringKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátok
Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken
Alapértelmezett—
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
ParamétermessagesSzerződésüzenettömb role/content szerkezettel
Paraméterfile_materialSzerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító
Paraméteroptional_controlsSzerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramétercontrol_scopeSzerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől
Paraméteroutput_modalitiesSzerződéstext
Paraméterhosted_operationsSzerződésfalse
Paramétermultimodal_input_bindingSzerződésnull

Életciklus: synchronous_or_streamed

Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.

A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.

Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.

Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód
Nincs megadva Ha a gyors mód van kiválasztva
Flex mód
Nincs megadva Ha a flex mód van kiválasztva
Maximális gondolkodási ráfordítás
Nincs megadva Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik

Ailoot-díjak

Árak beállításonként

BeállításDíjtáblázatDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0011 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0011 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

Példakérések

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistral-small-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
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='mistral-small-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"))
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='mistral-small-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")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
Mezőchoices[].indexTípusinteger
Mezőchoices[].message.contentTípusstring|null
Mezőchoices[].message.tool_callsTípustool_call[]
Mezőchoices[].message.reasoning_contentTípusstring
Mezőchoices[].message.reasoning_detailsTípusobject|array
Mezőchoices[].finish_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot Ultra mistral-small-latest

Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

Kapcsolódó modellazonosítók

mistral-small-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistral-small-latest

mistral-small-latest

Mistral /mistral-small-latest

Kezdő lépések

A Mistral AI általános célú Small családja eszközhívásokkal és strukturált válaszokkal támogat asszisztenseket, dokumentumelemzést és programozási munkafolyamatokat. A Small 4 kiadás közvetlen válaszokat és állítható következtetést egyesít szöveges és képi bemenettel.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
json · sse

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Bemenet
text
Kimenet
json, sse
Kimeneti formátum
JSON vagy SSE
MezőTípusKövetelményÉrtékek és korlátokAlapértelmezett
MezőmodelTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
mistral-small-latest
Alapértelmezett—
MezőmessagesTípusmessage[]KövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmessages[].roleTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátok
user, assistant
Alapértelmezett—
Mezőmessages[].contentTípusstringKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
Mezőmax_tokensTípusintegerKövetelményKötelezőÉrtékek és korlátokAlapértelmezett—
MezőstreamTípusbooleanKövetelményOpcionálisÉrtékek és korlátokAlapértelmezettfalse
Bemeneti anyagok kombinációi

Szöveg · UTF-8 szöveg

messages[].content karakterlánc

Metódus paraméterei és életciklusa
ParaméterSzerződés
Paramétercontent_typeSzerződésapplication/json
ParaméterrequiredSzerződésmodel, messages, max_tokens
Paraméteroptional_controlsSzerződésstream
Paramétermaterial_typesSzerződéstext
Paramétertext_file_materialSzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába.

Életciklus: synchronous_or_streamed

Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód
Nincs megadva Ha a gyors mód van kiválasztva
Flex mód
Nincs megadva Ha a flex mód van kiválasztva
Maximális gondolkodási ráfordítás
Nincs megadva Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik

Ailoot-díjak

Árak beállításonként

BeállításDíjtáblázatDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0011 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0011 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →

Példakérések

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Teljes, minimális JSON-törzscurl · használd a saját UTF-8-dokumentumodatPython · mentsd el a teljes eredményt
{
  "model": "mistral-small-latest",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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': 'mistral-small-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
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': 'mistral-small-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))

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők
MezőTípus
MezőidTípusstring
MezőmodelTípusstring
Mezőcontent[]Típustext|thinking|tool_use|other content block
Mezőstop_reasonTípusstring|null
MezőusageTípusobject
Hibák és következő lépések
VálaszFeltételKövetkező lépés
Válasz400 · invalid_request_errorFeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterértékKövetkező lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot Ultra mistral-small-latest

Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

Kapcsolódó modellazonosítók

mistral-small-latest

FAQ · mistral-small-latest
Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?

POST /v1/chat/completions · mistral-small-latest: text → text

POST /v1/messages · mistral-small-latest: text → json, sse

Mely mezőket használja a kérés?

POST /v1/chat/completions · mistral-small-latest: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistral-small-latest: model, messages, max_tokens, stream

Milyen korlátok érvényesek?

POST /v1/chat/completions · mistral-small-latest: messages.min_items: 1

További részletek

Csatlakoztassa az Ailootot a Claude Code-hoz, OpenCode-hoz, Hermeshez vagy saját alkalmazásához.

A vállalat és projektportfóliója

A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben.

Vásároljon tokeneket kedvezménnyel.

Előfizetési kedvezmény rendszeres munkához. Promókódok — akár 50% tokenvásárlási kedvezmény.

Előfizetés
Válasszon kedvezményes tarifát a rendszeres kéréseihez.
Promókód akár 50%-ig
Vásárláskor adja meg a kódot. Az ár az érvényes akció szerint újraszámolódik.
Költségek az előzményekben
Minden kéréshez megmarad a modell, a tokenek és az összeg.

Előfizetés kiválasztása · Modellárak megtekintése

Csatlakoztassa az API-t az értékesített termékéhez.

SaaS, alkalmazások és botok — az Ailoot ajánlati feltételei és licencszerződése alapján. Viszonteladáshoz kérjen viszonteladói licencet.

Kereskedelmi alkalmazás
Építsen szöveg-, kép-, videó- és hanggenerálást szolgáltatása fizetős funkcióiba.
Viszonteladói licenc
Küldje el a projekt leírását és a hozzáférés módját. Kérjen írásos használati és viszonteladási feltételeket.
Dokumentumok a weboldalon
Az ajánlati feltételek, licencszerződés és adatkezelési szabályzat már a csatlakoztatás előtt elérhető.

Viszonteladói licenc kérése · Ajánlati feltételek és licencszerződés