Mistral: Ministral 3 8B 2512
A 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.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmistralai/ministral-8b-2512 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmistralai/ministral-8b-2512
A modellről
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.
Gyakorlati feladat
Gyakorlati feladat
Technikai példa angolul
Extract a compact invoice record
Extract the invoice identifier, supplier, total and currency from this text: Invoice INV-731. Supplier: Cedar Works. Subtotal: 80 EUR. Tax: 16 EUR. Total: 96 EUR. Payment due: not stated. Return those fields plus payment_due; use null when absent and preserve the identifier exactly.Várt eredmény
A labelled record with invoice_id, supplier, total, currency and payment_due, using null for the unstated date.Az eredmény ellenőrzése
Check that the total is taken from the Total line rather than the subtotal and that EUR is retained.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/ministral-8b-2512
mistralai/ministral-8b-2512Kezdő lépések
A 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.
- 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
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/ministral-8b-2512 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek 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[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek 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
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
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
- Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Ailoot-díjak
Árak beállításonként
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 $0.00066 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00066 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00003 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 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 $0.00066 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00066 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00003 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/ministral-8b-2512", "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='mistralai/ministral-8b-2512',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='mistralai/ministral-8b-2512',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
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
Hibák és következő lépések
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Álnevek
Modell álnevei
Ailoot Ultra mistralai/ministral-8b-2512
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/ministral-8b-2512
mistralai/ministral-8b-2512Kezdő lépések
A 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.
- 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
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/ministral-8b-2512 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Bemeneti anyagok kombinációi
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
Metódus paraméterei és életciklusa
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa 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
- Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Ailoot-díjak
Árak beállításonként
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 $0.00066 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00066 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00003 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 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 $0.00066 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.00066 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00003 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba $0 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "mistralai/ministral-8b-2512",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'mistralai/ministral-8b-2512', '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': 'mistralai/ministral-8b-2512', '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
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
Hibák és következő lépések
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Álnevek
Modell álnevei
Ailoot Ultra mistralai/ministral-8b-2512
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
FAQ · Mistral: Ministral 3 8B 2512
- Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?
POST /v1/chat/completions·mistralai/ministral-8b-2512:text→textPOST /v1/messages·mistralai/ministral-8b-2512:text→json,sse- Mely mezőket használja a kérés?
POST /v1/chat/completions·mistralai/ministral-8b-2512:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·mistralai/ministral-8b-2512:model,messages,max_tokens,stream- Milyen korlátok érvényesek?
POST /v1/chat/completions·mistralai/ministral-8b-2512:messages.min_items:1