A Ministral 3 8B Instruct 2512 a Mistral AI Ministral 3 családjának közepes méretű, utasításkövetésre finomhangolt modellje. A kiadott modellállapotot FP8 pontossággal utótanították társalgási és utasításos feladatokra. Nyelvi komponenst és képfeldolgozó kódolót egyesít, szöveget és képeket fogad, és képi vagy hanganyag helyett szöveget ad vissza.
Architektúra és fő funkciók
A gyártó 8,4 milliárd paraméteres nyelvi modellt és 0,4 milliárd paraméteres képfeldolgozó kódolót sorol fel. Kontextusablakát 256 ezer tokenesként írja le, a közzétett használati útmutató alapértelmezett beállított hosszúsága pedig 262 144. Ezek e 8B méretű kiadást írják le; a kisebb 3B és a nagyobb 14B családtag saját komponensméretekkel és konfigurációkkal rendelkezik.
A látás az írott beszélgetésen túlra bővíti a modell bemenetét. Dokumentumképhez kiválasztott mezőre, bekezdésre vagy látható kapcsolatra vonatkozó kérdés társítható. Képernyőképhez a felhasználó célja és a releváns vezérlő azonosítására irányuló kérés adható. Ha a válasz vizuális részlettől függ, minden következtetéshez kérd az alátámasztó megfigyelést, és őrizd meg a kivágás értelmezéséhez szükséges címsorokat, címkéket és mértékegységeket.
A kártya több tucat nyelven ír le többnyelvű munkát, köztük angolul, franciául, spanyolul, németül, olaszul, portugálul, hollandul, kínaiul, japánul, koreaiul és arabul. Rendszerutasítás-követést, natív függvényhívást és JSON-kimenetet is azonosít. A célnyelvet, szerepet és kimeneti követelményeket kifejezetten határozd meg, ahelyett, hogy a modellre bíznád a kívánt eredményanyag kikövetkeztetését egy nagy bemenetből.
Dokumentum-, társalgási és ügynökfeladatok
A gyártó felhasználási esetei között társalgási felületek, mindennapi asszisztensek, kép- és dokumentumleírás, fordítás, tartalomgenerálás és speciális ügynökök szerepelnek. Dokumentumasszisztenshez add meg az oldalt, és határozd meg a visszaadandó információt. Adatkinyerési kérésben megnevezheted a mezőcímkéket, elvárt típusokat és a hiányzó értékek kezelését. Hasznos válasz tartalmazhat dokumentumazonosítót, kinyert értéket és a látható forráshoz kapcsolódó rövid magyarázatot.
Folyamatban lévő beszélgetésnél tartsd meg a releváns korábbi választ, és tegyél fel célzott további kérdést. A felhasználó először dokumentumösszefoglalót kérhet, majd megkérdezheti, melyik állítás támaszt alá egy következtetést. Ez az általános áttekintésről forráshoz kötött magyarázatra változtatja a kívánt kimenetet, miközben megőrzi az eredeti anyagot és a párbeszéd célját.
Többnyelvű szerkesztéshez add meg az eredeti részletet, a célolvasót és a terminológiai listát. Kérj a neveket, feltételeket és mértékegységeket megőrző átdolgozott változatot, szükség esetén a módosítások rövid magyarázatával. Tartalomgeneráláshoz határozd meg a közönséget és a megjelenítendő tényeket, mielőtt rövid tervezetet vagy alternatív megfogalmazást kérnél.
Ügynökfeladatban az alkalmazás biztosítja az eszközöket és paramétereiket. A modell kiválaszthat egy függvényt és előkészítheti argumentumait, az alkalmazás pedig végrehajtja és visszaadja az eredményt. A kártya függvénypéldája képi kérdést kapcsol össze számítási eszközzel. Az eszközeredményt tartsd külön a javasolt hívástól, hogy a következő írott válasz a művelet által ténylegesen visszaadott információt használja.
Ajánlott előkészítés és beállítások
A gyártó a környezetet, a felhasználási esetet és az eszközök használatát leíró rendszerutasítást ajánl. Az eszközkészlet legyen jól meghatározott, és korlátozódjon a feladathoz szükséges minimumra. Egy kis lekérdezési munkafolyamat az aktuális kérdéshez releváns függvényeket kínálhat egyértelműen megnevezett kötelező argumentumokkal, sok, egymástól független művelet bemutatása helyett.
Mindennapi és éles jellegű használathoz a kártya 0.1 alatti temperature értéket ajánl, kreatív felfedezéshez pedig magasabb értékek is rendelkezésre állnak. Ezt az utasításos munkafolyamat ajánlásaként kezeld, nem külön következtetésimód-vezérlőként. A családnak külön Base, Instruct és Reasoning modellállapotai vannak; ez a bejegyzés az Instruct 2512 kiadás, nem az azonos méretű külön Reasoning-kiadás.
Képeknél a gyártó 1:1-hez közeli képarányokat, valamint a nagyon keskeny vagy nagyon széles bemenetek kerülését ajánlja. Szükség szerint vágd a képet, a kérdéshez szükséges címkéket és kontextust megtartva. Ha egy oldal több, egymástól független területet tartalmaz, azonosítsd a vizsgálandó részt és a visszaadandó eredményt. Egy olvasható, célzott kép hasznosabb, mint arra kérni a modellt, hogy találja ki, egy átfogó oldal mely apró részlete számít.
Kontextus és kiadási határok
A szöveget, képeket, beszélgetést és kívánt választ a beállított kontextushoz igazítva tervezd meg. A használati útmutató kifejezetten megengedi a beállított modellhossz csökkentését, ha kevesebb kontextusra van szükség, így a teljes ablak nem utasítás arra, hogy minden kérést minden elérhető anyaggal tölts meg. A kártya 512 tokenes generálási példája csak példabeállítás, és a feldolgozott források nem állapítanak meg külön, szigorú maximális válaszhosszt.
Az FP8 Instruct modellállapot, az előtanított Base-kiadás és a Reasoning-kiadás külön kiadások. A gyártó specializálást és finomhangolást is leír felhasználási esetként. A beszélgetés előkészítésekor őrizd meg a megnevezett modellállapotot és tokenizerét, és a szöveggenerálást tartsd külön a kódtárhoz való hozzáféréstől, a függvényvégrehajtástól vagy a környező alkalmazás által biztosított más műveletektől.
", "aboutText": "A Ministral 3 8B Instruct 2512 a Mistral AI Ministral 3 családjának közepes méretű, utasításkövetésre finomhangolt modellje. A kiadott modellállapotot FP8 pontossággal utótanították társalgási és utasításos feladatokra. Nyelvi komponenst és képfeldolgozó kódolót egyesít, szöveget és képeket fogad, és képi vagy hanganyag helyett szöveget ad vissza.\n\nArchitektúra és fő funkciók\n\nA gyártó 8,4 milliárd paraméteres nyelvi modellt és 0,4 milliárd paraméteres képfeldolgozó kódolót sorol fel. Kontextusablakát 256 ezer tokenesként írja le, a közzétett használati útmutató alapértelmezett beállított hosszúsága pedig 262 144. Ezek e 8B méretű kiadást írják le; a kisebb 3B és a nagyobb 14B családtag saját komponensméretekkel és konfigurációkkal rendelkezik.\n\nA látás az írott beszélgetésen túlra bővíti a modell bemenetét. Dokumentumképhez kiválasztott mezőre, bekezdésre vagy látható kapcsolatra vonatkozó kérdés társítható. Képernyőképhez a felhasználó célja és a releváns vezérlő azonosítására irányuló kérés adható. Ha a válasz vizuális részlettől függ, minden következtetéshez kérd az alátámasztó megfigyelést, és őrizd meg a kivágás értelmezéséhez szükséges címsorokat, címkéket és mértékegységeket.\n\nA kártya több tucat nyelven ír le többnyelvű munkát, köztük angolul, franciául, spanyolul, németül, olaszul, portugálul, hollandul, kínaiul, japánul, koreaiul és arabul. Rendszerutasítás-követést, natív függvényhívást és JSON-kimenetet is azonosít. A célnyelvet, szerepet és kimeneti követelményeket kifejezetten határozd meg, ahelyett, hogy a modellre bíznád a kívánt eredményanyag kikövetkeztetését egy nagy bemenetből.\n\nDokumentum-, társalgási és ügynökfeladatok\n\nA gyártó felhasználási esetei között társalgási felületek, mindennapi asszisztensek, kép- és dokumentumleírás, fordítás, tartalomgenerálás és speciális ügynökök szerepelnek. Dokumentumasszisztenshez add meg az oldalt, és határozd meg a visszaadandó információt. Adatkinyerési kérésben megnevezheted a mezőcímkéket, elvárt típusokat és a hiányzó értékek kezelését. Hasznos válasz tartalmazhat dokumentumazonosítót, kinyert értéket és a látható forráshoz kapcsolódó rövid magyarázatot.\n\nFolyamatban lévő beszélgetésnél tartsd meg a releváns korábbi választ, és tegyél fel célzott további kérdést. A felhasználó először dokumentumösszefoglalót kérhet, majd megkérdezheti, melyik állítás támaszt alá egy következtetést. Ez az általános áttekintésről forráshoz kötött magyarázatra változtatja a kívánt kimenetet, miközben megőrzi az eredeti anyagot és a párbeszéd célját.\n\nTöbbnyelvű szerkesztéshez add meg az eredeti részletet, a célolvasót és a terminológiai listát. Kérj a neveket, feltételeket és mértékegységeket megőrző átdolgozott változatot, szükség esetén a módosítások rövid magyarázatával. Tartalomgeneráláshoz határozd meg a közönséget és a megjelenítendő tényeket, mielőtt rövid tervezetet vagy alternatív megfogalmazást kérnél.\n\nÜgynökfeladatban az alkalmazás biztosítja az eszközöket és paramétereiket. A modell kiválaszthat egy függvényt és előkészítheti argumentumait, az alkalmazás pedig végrehajtja és visszaadja az eredményt. A kártya függvénypéldája képi kérdést kapcsol össze számítási eszközzel. Az eszközeredményt tartsd külön a javasolt hívástól, hogy a következő írott válasz a művelet által ténylegesen visszaadott információt használja.\n\nAjánlott előkészítés és beállítások\n\nA gyártó a környezetet, a felhasználási esetet és az eszközök használatát leíró rendszerutasítást ajánl. Az eszközkészlet legyen jól meghatározott, és korlátozódjon a feladathoz szükséges minimumra. Egy kis lekérdezési munkafolyamat az aktuális kérdéshez releváns függvényeket kínálhat egyértelműen megnevezett kötelező argumentumokkal, sok, egymástól független művelet bemutatása helyett.\n\nMindennapi és éles jellegű használathoz a kártya 0.1 alatti temperature értéket ajánl, kreatív felfedezéshez pedig magasabb értékek is rendelkezésre állnak. Ezt az utasításos munkafolyamat ajánlásaként kezeld, nem külön következtetésimód-vezérlőként. A családnak külön Base, Instruct és Reasoning modellállapotai vannak; ez a bejegyzés az Instruct 2512 kiadás, nem az azonos méretű külön Reasoning-kiadás.\n\nKépeknél a gyártó 1:1-hez közeli képarányokat, valamint a nagyon keskeny vagy nagyon széles bemenetek kerülését ajánlja. Szükség szerint vágd a képet, a kérdéshez szükséges címkéket és kontextust megtartva. Ha egy oldal több, egymástól független területet tartalmaz, azonosítsd a vizsgálandó részt és a visszaadandó eredményt. Egy olvasható, célzott kép hasznosabb, mint arra kérni a modellt, hogy találja ki, egy átfogó oldal mely apró részlete számít.\n\nKontextus és kiadási határok\n\nA szöveget, képeket, beszélgetést és kívánt választ a beállított kontextushoz igazítva tervezd meg. A használati útmutató kifejezetten megengedi a beállított modellhossz csökkentését, ha kevesebb kontextusra van szükség, így a teljes ablak nem utasítás arra, hogy minden kérést minden elérhető anyaggal tölts meg. A kártya 512 tokenes generálási példája csak példabeállítás, és a feldolgozott források nem állapítanak meg külön, szigorú maximális válaszhosszt.\n\nAz FP8 Instruct modellállapot, az előtanított Base-kiadás és a Reasoning-kiadás külön kiadások. A gyártó specializálást és finomhangolást is leír felhasználási esetként. A beszélgetés előkészítésekor őrizd meg a megnevezett modellállapotot és tokenizerét, és a szöveggenerálást tartsd külön a kódtárhoz való hozzáféréstől, a függvényvégrehajtástól vagy a környező alkalmazás által biztosított más műveletektől.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "0db31f6d57ad2e52978e098e49bf458076426c5758fd29e0eba86f74c5f26058", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "hu", "methods": [ { "html": "mistralai/ministral-8b-2512:batchA Ministral 3 8B Instruct 2512 többnyelvű, szöveget és képet fogadó utasításkövető modell, 8,4 milliárd paraméteres nyelvi komponenssel és 0,4 milliárd paraméteres képfeldolgozó kódolóval. A modell a gyártó szerint 256 ezer tokenes kontextust, rendszerutasításokat, JSON-t és natív függvényhívást támogat asszisztensekhez és dokumentum-munkafolyamatokhoz.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Ministral 3 8B Instruct 2512 a Mistral AI Ministral 3 családjának közepes méretű, utasításkövetésre finomhangolt modellje. A kiadott modellállapotot FP8 pontossággal utótanították társalgási és utasításos feladatokra. Nyelvi komponenst és képfeldolgozó kódolót egyesít, szöveget és képeket fogad, és képi vagy hanganyag helyett szöveget ad vissza.
Architektúra és fő funkciók
A gyártó 8,4 milliárd paraméteres nyelvi modellt és 0,4 milliárd paraméteres képfeldolgozó kódolót sorol fel. Kontextusablakát 256 ezer tokenesként írja le, a közzétett használati útmutató alapértelmezett beállított hosszúsága pedig 262 144. Ezek e 8B méretű kiadást írják le; a kisebb 3B és a nagyobb 14B családtag saját komponensméretekkel és konfigurációkkal rendelkezik.
A látás az írott beszélgetésen túlra bővíti a modell bemenetét. Dokumentumképhez kiválasztott mezőre, bekezdésre vagy látható kapcsolatra vonatkozó kérdés társítható. Képernyőképhez a felhasználó célja és a releváns vezérlő azonosítására irányuló kérés adható. Ha a válasz vizuális részlettől függ, minden következtetéshez kérd az alátámasztó megfigyelést, és őrizd meg a kivágás értelmezéséhez szükséges címsorokat, címkéket és mértékegységeket.
A kártya több tucat nyelven ír le többnyelvű munkát, köztük angolul, franciául, spanyolul, németül, olaszul, portugálul, hollandul, kínaiul, japánul, koreaiul és arabul. Rendszerutasítás-követést, natív függvényhívást és JSON-kimenetet is azonosít. A célnyelvet, szerepet és kimeneti követelményeket kifejezetten határozd meg, ahelyett, hogy a modellre bíznád a kívánt eredményanyag kikövetkeztetését egy nagy bemenetből.
Dokumentum-, társalgási és ügynökfeladatok
A gyártó felhasználási esetei között társalgási felületek, mindennapi asszisztensek, kép- és dokumentumleírás, fordítás, tartalomgenerálás és speciális ügynökök szerepelnek. Dokumentumasszisztenshez add meg az oldalt, és határozd meg a visszaadandó információt. Adatkinyerési kérésben megnevezheted a mezőcímkéket, elvárt típusokat és a hiányzó értékek kezelését. Hasznos válasz tartalmazhat dokumentumazonosítót, kinyert értéket és a látható forráshoz kapcsolódó rövid magyarázatot.
Folyamatban lévő beszélgetésnél tartsd meg a releváns korábbi választ, és tegyél fel célzott további kérdést. A felhasználó először dokumentumösszefoglalót kérhet, majd megkérdezheti, melyik állítás támaszt alá egy következtetést. Ez az általános áttekintésről forráshoz kötött magyarázatra változtatja a kívánt kimenetet, miközben megőrzi az eredeti anyagot és a párbeszéd célját.
Többnyelvű szerkesztéshez add meg az eredeti részletet, a célolvasót és a terminológiai listát. Kérj a neveket, feltételeket és mértékegységeket megőrző átdolgozott változatot, szükség esetén a módosítások rövid magyarázatával. Tartalomgeneráláshoz határozd meg a közönséget és a megjelenítendő tényeket, mielőtt rövid tervezetet vagy alternatív megfogalmazást kérnél.
Ügynökfeladatban az alkalmazás biztosítja az eszközöket és paramétereiket. A modell kiválaszthat egy függvényt és előkészítheti argumentumait, az alkalmazás pedig végrehajtja és visszaadja az eredményt. A kártya függvénypéldája képi kérdést kapcsol össze számítási eszközzel. Az eszközeredményt tartsd külön a javasolt hívástól, hogy a következő írott válasz a művelet által ténylegesen visszaadott információt használja.
Ajánlott előkészítés és beállítások
A gyártó a környezetet, a felhasználási esetet és az eszközök használatát leíró rendszerutasítást ajánl. Az eszközkészlet legyen jól meghatározott, és korlátozódjon a feladathoz szükséges minimumra. Egy kis lekérdezési munkafolyamat az aktuális kérdéshez releváns függvényeket kínálhat egyértelműen megnevezett kötelező argumentumokkal, sok, egymástól független művelet bemutatása helyett.
Mindennapi és éles jellegű használathoz a kártya 0.1 alatti temperature értéket ajánl, kreatív felfedezéshez pedig magasabb értékek is rendelkezésre állnak. Ezt az utasításos munkafolyamat ajánlásaként kezeld, nem külön következtetésimód-vezérlőként. A családnak külön Base, Instruct és Reasoning modellállapotai vannak; ez a bejegyzés az Instruct 2512 kiadás, nem az azonos méretű külön Reasoning-kiadás.
Képeknél a gyártó 1:1-hez közeli képarányokat, valamint a nagyon keskeny vagy nagyon széles bemenetek kerülését ajánlja. Szükség szerint vágd a képet, a kérdéshez szükséges címkéket és kontextust megtartva. Ha egy oldal több, egymástól független területet tartalmaz, azonosítsd a vizsgálandó részt és a visszaadandó eredményt. Egy olvasható, célzott kép hasznosabb, mint arra kérni a modellt, hogy találja ki, egy átfogó oldal mely apró részlete számít.
Kontextus és kiadási határok
A szöveget, képeket, beszélgetést és kívánt választ a beállított kontextushoz igazítva tervezd meg. A használati útmutató kifejezetten megengedi a beállított modellhossz csökkentését, ha kevesebb kontextusra van szükség, így a teljes ablak nem utasítás arra, hogy minden kérést minden elérhető anyaggal tölts meg. A kártya 512 tokenes generálási példája csak példabeállítás, és a feldolgozott források nem állapítanak meg külön, szigorú maximális válaszhosszt.
Az FP8 Instruct modellállapot, az előtanított Base-kiadás és a Reasoning-kiadás külön kiadások. A gyártó specializálást és finomhangolást is leír felhasználási esetként. A beszélgetés előkészítésekor őrizd meg a megnevezett modellállapotot és tokenizerét, és a szöveggenerálást tartsd külön a kódtárhoz való hozzáféréstől, a függvényvégrehajtástól vagy a környező alkalmazás által biztosított más műveletektől.
POST /v1/batchestexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőendpoint | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok /v1/chat/completions | Alapértelmezett— |
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/ministral-8b-2512:batch | Alapértelmezett— |
Mezőrequests | Típusbatch_item[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőrequests[].custom_id | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőrequests[].body.messages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőcompletion_window | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok 24h | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőrequests[].body.model | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok mistralai/ministral-8b-2512:batch, mistralai/ministral-8b-2512 | Alapértelmezett— |
Mezőprovider.only | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok mistral | Alapértelmezett— |
Mezőprovider.allow_fallbacks | Típusboolean|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok false, null | Alapértelmezett— |
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésendpoint, model, requests |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paraméterrepresentation | SzerződésA kérésbe ágyazott requests[]; minden elemhez custom_id és body tartozik |
Paraméterrequest_endpoint_profile | Szerződés/v1/chat/completions |
Paraméterfile_material | SzerződésA hívó helyben beolvashatja a tényleges UTF-8 JSONL-adatokat a requests[] tömbbe. A kérés nem használ feltöltési célt, input_file_id mezőt vagy fájlhivatkozást. Hiányzó vagy üres ügyfélanyag esetén az előkészítés még a POST előtt leáll. |
Paraméterserialization_order | Szerződésendpoint, model, provider (ha meg van adva), completion_window (ha meg van adva), requests utoljára |
Paraméteroptional_controls | Szerződésprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Paraméterschema_scope | SzerződésText Chat Completions-kéréstörzsek a dokumentált, kérésbe ágyazott Batch-borítékban. |
Életciklus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Az eredeti létrehozási válasz tényleges response.id értéke; ugyanaz a felhasználó/kulcs/csoport
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.00015 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00015 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000015 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.00015 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00015 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.000015 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/ministral-8b-2512:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/ministral-8b-2512:batch', 'mistralai/ministral-8b-2512']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/ministral-8b-2512:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nBeágyazott results[].response.body JSON-adatok
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nŐrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg a teljes eredeti állapot-JSON-t, minden eredményt/custom_id értéket, valamint a teljes válasz- vagy hibatörzset. A befejezett results[] elemeket szűrés nélkül mentse JSONL-ként.
Őrizze meg az eredeti műveletazonosítót. A 503 result_pending_check válasz X-Should-Retry:false fejlécet tartalmaz; soha ne küldje be újra az ismeretlen kimenetelű eredeti köteget.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőresults[].custom_id | Típusstring |
Mezőresults[].response.body.choices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőresults[].error | Típusobject|null |
Mezőusage | Típusobject|null |
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőendpoint | Típusstring |
Mezőstatus | Típusstring |
Mezőrequest_counts | Típusobject |
Mezőresults[].id | Típusstring |
Mezőresults[].response.status_code | Típusinteger |
Mezőresults[].response.request_id | Típusstring |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen a dokumentált, kérésbe ágyazott boríték, ismétlődő kulcsok vagy az elemek azonosságával kapcsolatos hiba található benne, vagy ütközés van a beállított modellképességekkel. | Következő lépésBármilyen új beküldés előtt javítsa ki a megjelölt mezőket. |
Válasz401 · authentication_error | FeltételÉrvénytelen API-kulcs. | Következő lépésHasználja az engedélyezett Ailoot-kulcsot. |
Válasz403 · permission_error | FeltételA Batch-csoport nem érhető el. | Következő lépésEllenőrizze a kulcs/csoport jogosultságát. |
Válasz422 · invalid_request_error | FeltételA Batch az egyenlegből számol el; az előfizetés terhére indított létrehozási kérés elutasításra kerül. | Következő lépésHasználja az engedélyezett, egyenlegből elszámoló csoportot. |
Válasz422 · price_unavailable | FeltételA Batch-bemenethez nem készíthető árajánlat. | Következő lépésŐrizze meg a választ; használja az API-család dokumentált bemenetét. |
Válasz402 · billing_error | FeltételA Batch költségfedezeti foglalása nem érhető el. | Következő lépésAz új kérés előtt rendezze a befogadási feltételeket. |
Válasz503 · price_unavailable | FeltételA Batch-módszer ára vagy natív díjtételei nem érhetők el. | Következő lépésŐrizze meg a választ; ne helyettesítse az árakat más árakkal. |
Válasz503 · api_error | FeltételA pontos szolgáltatói útvonal nem érhető el. | Következő lépésŐrizze meg a választ az útvonal javításához. |
Válasz503 · result_pending_check | FeltételAz eredeti eredmény ellenőrzést igényel; X-Should-Retry:false. | Következő lépésŐrizze meg az eredeti operation_id/id értéket, és kérdezze le az állapotát; soha ne ismételje meg az eredeti POST kérést. |
Válasz404 · not_found | FeltételA Batch állapotlekérdezési művelete nem létezik, vagy más identitáshoz tartozik. | Következő lépésHasználja az eredeti id pontos értékét és ugyanazt a felhasználót/kulcsot/csoportot. |
Ailoot Ultra mistralai/ministral-8b-2512:batch
Használja a fent látható metódusútvonalakat.