Source: https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-large-2512/ Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-large-2512/ Language: hu # Mistral: Mistral Large 3 2512 [Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-large-2512/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-large-2512/facts.json) ## [Mistral: Mistral Large 3 2512](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-large-2512/) A Mistral Large 3 2512 többnyelvű, szöveget és képet fogadó modell hosszú dokumentumokhoz, vállalati tudáshoz, programozáshoz és eszközzel támogatott munkához. A 256 ezer tokenes kontextus, a natív függvényhívás és a strukturált kimenet segít a megadott bizonyítékból válaszokat, rekordokat és javasolt műveleteket készíteni. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-large-2512/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-large-2512/#method-1) A modellről Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók. A Mistral Large 3 2512 a Mistral AI utasításkövetésre finomhangolt kiadása általános társalgáshoz, vizuális értelmezéshez és vállalati munkához. Ritka szakértőkeverék-architektúrájának összesen 675 milliárd paramétere van, amelyekből 41 milliárd aktív, kontextusablaka pedig 256 ezer token. Ugyanabban a feladatban szöveg és képek is szerepelhetnek, míg a válasz szöveg, kód vagy strukturált eredmény. Képességek és bemenet-előkészítés A modell nyelvi komponenst és képfeldolgozó kódolót egyesít. Adj a képnek egyértelmű szerepet: elolvasandó oldalt, értelmezendő ábrát vagy elmagyarázandó képernyőt. Zsúfolt képernyőnél adj a releváns vezérlőket tartalmazó kivágást, és őrizd meg a megértésükhöz szükséges környező címkéket. A Mistral négyzethez közeli képformát ajánl; a kivételesen keskeny vagy széles forrást bontsd hasznos területekre ahelyett, hogy a fontos részleteket olvashatatlan sávvá zsugorítanád. A gyártó több tucat nyelven sorol fel társalgási képességet, köztük angolul, franciául, spanyolul, németül, olaszul, portugálul, hollandul, kínaiul, japánul, koreaiul és arabul. Add meg a kimeneti nyelvet, a célolvasót és a megőrzendő terminológiát. Ügyféltámogatási cikkhez kérj lokalizált magyarázatot változatlan terméknevekkel és a közzététel előtt tisztázandó bizonytalan fordítások rövid listájával. Hosszú dokumentumok és vállalati tudás A kontextusban fogj össze kapcsolódó anyagokat: szabályzatszöveget, specifikációt, meglévő döntéseket és a megválaszolandó kérdést. Címkézd az egyes forrásokat és verziójukat. Hasznos kérés lehet: „Hasonlítsd össze ezt a három beléptetési szabályzatot. Adj vissza táblázatot a közös követelményekről, ellentmondásokról és megválaszolatlan kérdésekről, minden megállapításhoz megadva a forrásszakaszt.” Az eredmény így a megadott részletekre támaszkodó összehasonlítás, nem a téma általános összefoglalója. Dokumentumkérdéshez azonosítsd a kívánt részletességet, és a következtetés mellé kérd az alátámasztó részletet. A Mistral Document QnA munkafolyamata először OCR-rel kinyeri a szöveget és a dokumentumszerkezetet, majd nyelvi modellel értelmezi az anyagot. A kinyert szöveg előkészítésekor őrizd meg az oldalszámokat és címsorokat, hogy a válasz visszamutathasson az eredetire. Dokumentum-URL, kinyert szöveg és képi bizonyíték eltérő előkészítést igényel; a használt alkalmazás által támogatott bemeneti formát válaszd. Programozás és mindennapi segítség A Mistral a Large 3-at a mindennapi társalgás mellett programozási segítséghez is ajánlja. Add meg a releváns függvényeket, az elvárt működést és a megfigyelt hibát. Például: „Ez a feldolgozó elhagyja az utolsó mezőt, ha a bemenet nem sortöréssel végződik. Magyarázd el a hibás ágat, javasold a legkisebb módosítást, és add vissza a javított függvényt három jellemző bemeneti/kimeneti példával.” A hasznos eredmény a tényleges kódhoz kapcsolódó módosítási javaslat és a fejlesztő által futtatható esetek gyűjteménye. Üzleti tervezethez a tényeket és a kívánt eredményanyagot együtt add meg. A megbeszélési jegyzetekből döntési feljegyzést készítő kérés nevezze meg a döntést, az alternatívákat, a tisztázatlan feltételezéseket és a következő műveletet. Kérd a modelltől a forrástények és ajánlások elkülönítését, valamint a hiányzó információ jelölését a megfelelő szakaszban. Így a kimenet könnyebben átdolgozható, mint egy tagolatlan elbeszélés. Eszközök és strukturált eredmények A natív függvényhívás lehetővé teszi, hogy a modell kiválasszon egy megadott függvényt és előkészítse argumentumait. Az alkalmazás futtatja a függvényt és visszaadja eredményét; a modell ezután a kapott információt használja a válaszban. Az eszközök legyenek célzottak, és csak a feladathoz szükségeseket tedd elérhetővé. Készletellenőrző asszisztens kaphat termékazonosítót, készletlekérdezést kérhet, és elmagyarázhatja a visszakapott mennyiséget és raktárat. Végrehajtás előtt ellenőrizd a kiválasztott függvényt és argumentumokat, az eszközválaszt pedig őrizd meg a végső válasz mellett. Adatkinyeréshez add meg a mezőket, típusokat és a hiányzó értékek kezelését. A Mistral JSON-módot és egyéni strukturált kimenetet dokumentál; JSON-módja kifejezett JSON-visszaadási utasítást igényel, míg az egyéni séma erősebb formátumvezérlést ad. Számlaösszefoglalóhoz kérhetsz szállítót, számlaszámot, esedékességet, pénznemet és tételsorokat, a hiányzó értékek következetes jelölésével. A kinyert értékeket akkor is ellenőrizd a dokumentum alapján, ha a válasz megfelel a kért szerkezetnek. Beállítások és kiadási különbségek A szerepet, feladatot és eszközszabályokat a rendszerutasításokban határozd meg. A Mistral e modellállapot éles és mindennapi használatához 0.1 alatti temperature értéket ajánl, kreatív feladatokhoz pedig magasabb értékek vizsgálatát. Különítsd el a változatos ötletek kérését a reprodukálható adatkinyeréstől: előbbinek hagyj teret alternatívákra, utóbbinak adj kifejezett mezőket és forráskorlátokat. Ez az utasításos kiadás elkülönül a Large 3 alapmodell-állapotától és a dedikált következtető modellektől. A gyártó a szigorú következtetést és a speciális vizuális munkát olyan területként azonosítja, ahol előnyösebb lehet a kifejezetten ezekre tervezett modell. Nehéz számításhoz add meg a feltételezéseket és mértékegységeket, kérj köztes ellenőrzéseket, és elérhető számítási eszközzel ellenőrizd az eredményt. Sűrű vizuális bizonyítékhoz készíts olvasható területeket, és vesd össze a választ a forrással, mielőtt jelentésben használnád. Gyakorlati feladat ### Gyakorlati feladat Technikai példa angolul ``` Compare onboarding policies Compare onboarding policies. A section 1 requires manager approval and identity verification before access. B section 3 requires manager approval before access and identity verification within seven days afterward. List the shared requirement, the conflict and a question for the policy owner. Keep the source section beside each finding. ``` #### Várt eredmény ``` A source-linked comparison of shared and conflicting requirements plus one policy decision question. ``` #### Az eredmény ellenőrzése ``` Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-large-2512` [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=chat) Mistral /`mistralai/mistral-large-2512` ### Kezdő lépések A Mistral Large 3 2512 többnyelvű, szöveget és képet fogadó modell hosszú dokumentumokhoz, vállalati tudáshoz, programozáshoz és eszközzel támogatott munkához. A 256 ezer tokenes kontextus, a natív függvényhívás és a strukturált kimenet segít a megadott bizonyítékból válaszokat, rekordokat és javasolt műveleteket készíteni. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/mistral-large-2512 | Alapértelmezett— | | Mező`messages` | Típus`message[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— | | Mező`messages[].role` | Típus`string` | 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— | | Mező`messages[].content` | Típus`string\|content_part[]\|null` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— | | Mező`messages[].tool_calls` | Típus`tool_call[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— | | Mező`messages[].tool_call_id` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— | | Mező`messages[].name` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— | | Mező`messages[].reasoning_content` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— | | Mező`messages[].reasoning_details` | Típus`object\|array` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`max_tokens` | Típus`integer` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`max_completion_tokens` | Típus`integer` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`stream` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse | | Mező`stream_options.include_usage` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`temperature` | Típus`number` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`top_p` | Típus`number` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`stop` | Típus`string\|string[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`tools` | Típus`function_tool[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`tools[].type` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`tools[].function.name` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— | | Mező`tools[].function.description` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— | | Mező`tools[].function.parameters` | Típus`JSON_schema` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— | | Mező`tool_choice` | Típus`string\|object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`parallel_tool_calls` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`response_format` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`reasoning_effort` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`reasoning` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`service_tier` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`instructions` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— | | Mező`functions` | Típus`function[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`function_call` | Típus`string\|object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`prompt_cache_options` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— | | Mező`modalities` | Típus`string[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— | | Mező`provider` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— | | Mező`cache_control.ttl` | Típus`string` | 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 | | --- | --- | | Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json | | Paraméter`required` | Szerződésmodel, messages | | Paraméter`material_types` | Szerződéstext | | Paraméter`messages` | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel | | Paraméter`file_material` | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító | | Paraméter`optional_controls` | Szerződésstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Paraméter`control_scope` | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől | | Paraméter`output_modalities` | Szerződéstext | | Paraméter`hosted_operations` | Szerződésfalse | | Paraméter`multimodal_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 **$0.0022** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0066** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.0001** / 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 **$0.0022** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0066** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.0001** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **$0** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token | Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. [A foglalás és az elszámolás működése →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/) ### Példakérések #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-adatfolyam ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-large-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 ``` ```python 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/mistral-large-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")) ``` ```python 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/mistral-large-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 | | --- | --- | | Mező`choices[].index` | Típusinteger | | Mező`choices[].message.content` | Típusstring\|null | | Mező`choices[].message.tool_calls` | Típustool\_call\[\] | | Mező`choices[].message.reasoning_content` | Típusstring | | Mező`choices[].message.reasoning_details` | Típusobject\|array | | Mező`choices[].finish_reason` | Típusstring\|null | | Mező`usage` | 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/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=chat) #### Metódusútvonalak álnevei Használja a fent látható metódusútvonalakat. #### Kapcsolódó modellazonosítók [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-large-2512` [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=messages) Mistral /`mistralai/mistral-large-2512` ### Kezdő lépések A Mistral Large 3 2512 többnyelvű, szöveget és képet fogadó modell hosszú dokumentumokhoz, vállalati tudáshoz, programozáshoz és eszközzel támogatott munkához. A 256 ezer tokenes kontextus, a natív függvényhívás és a strukturált kimenet segít a megadott bizonyítékból válaszokat, rekordokat és javasolt műveleteket készíteni. 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/mistral-large-2512 | Alapértelmezett— | | Mező`messages` | Típus`message[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— | | Mező`messages[].role` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— | | Mező`messages[].content` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— | | Mező`max_tokens` | Típus`integer` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— | | Mező`stream` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse | Bemeneti anyagok kombinációi **Szöveg** · UTF-8 szöveg `messages[].content karakterlánc` Metódus paraméterei és életciklusa | Paraméter | Szerződés | | --- | --- | | Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json | | Paraméter`required` | Szerződésmodel, messages, max\_tokens | | Paraméter`optional_controls` | Szerződésstream | | Paraméter`material_types` | Szerződéstext | | Paraméter`text_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 **$0.0022** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0066** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.0001** / 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 **$0.0022** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0066** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.0001** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **$0** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token | Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. [A foglalás és az elszámolás működése →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/) ### Példakérések #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Teljes, minimális JSON-törzscurl · használd a saját UTF-8-dokumentumodatPython · mentsd el a teljes eredményt ```json { "model": "mistralai/mistral-large-2512", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/mistral-large-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 ``` ```python 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/mistral-large-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 | | --- | --- | | Mező`id` | Típusstring | | Mező`model` | Típusstring | | Mező`content[]` | Típustext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Mező`stop_reason` | Típusstring\|null | | Mező`usage` | 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/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=messages) #### Metódusútvonalak álnevei Használja a fent látható metódusútvonalakat. #### Kapcsolódó modellazonosítók [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=messages) FAQ · Mistral: Mistral Large 3 2512 Milyen bemenetek és eredmények érhetők el? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-2512`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-large-2512`: `text` → `json`, `sse` Mely mezőket használja a kérés? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-2512`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-large-2512`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Milyen korlátok érvényesek? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-2512`: `messages.min_items`: `1` 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](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/subscriptions/) · [Modellárak megtekintése](https://ailoot.ai/models/hu/) ## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Ajánlati feltételek és licencszerződés](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=hu) ## Ailoot · A vállalat és projektportfóliója Az Ailoot felhalmozott működési tapasztalatra, széles ügyfélkörre, stabil szolgáltatásra és folyamatos KPI-ellenőrzésre épít. A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben. Az Ailoot ezt a működési tapasztalatot használja az ügyfelek termékeiben, ágenseiben, alkalmazásaiban és automatizálásaiban elérhető AI-funkciók API-hozzáféréséhez.