models

Mistral: Saba

Markdown · JSON

Mistral: Saba

A Mistral Saba 24 milliárd paraméteres szöveges modell, válogatott közel-keleti és dél-ázsiai anyaggal tanítva. A regionális nyelvi és kulturális kontextusra összpontosít, beleértve az arabot és az indiai eredetű nyelveket, például a tamilt; a gyártó írott feladatokhoz 32 ezer tokenes kontextust ad meg.

A modellről

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

A Mistral Saba a Mistral AI speciális regionális szöveges modellje, amelyet egy Small-családbeli modell válogatott közel-keleti és dél-ázsiai anyaggal történő finomhangolásával hoztak létre. A gyártó 24 milliárd paraméteres modellt ír le, amely regionális nyelvet, kulturális kontextust és helyi kifejezésmódokat hivatott tükrözni. Írott feladatot és forrásanyagot fogad, és szöveget ad vissza.

Regionális nyelv és kontextus

A kiadás kifejezetten azonosítja az arabot és számos indiai eredetű nyelvet, különös erősséggel a dél-indiai eredetű nyelvekben, például a tamilban. Fókusza konkrétabb annál, mint hogy egy általános célú válasz célnyelvét megváltoztassuk: a tanítási anyagot a válasz használatának regionális nyelvi és kulturális kontextusához választották.

Az eredmény kérése előtt add meg a közönséget, régiót, nyelvet és kívánt nyelvi regisztert. Hivatalos magyarázat, ügyfeleknek szóló üzenet és oktatási részlet eltérő terminológiát és megszólításokat igényelhet. Adj szójegyzéket a következetesen használandó terméknevekhez vagy szakkifejezésekhez, és add meg, hogy az eredmény őrizze-e meg a forrás megfogalmazását, vagy a magyarázatot igazítsa az olvasóhoz.

A gyártó oldala 32 ezer tokenes kontextusablakot ad meg, és a kiadást mistral-saba-2502 néven azonosítja. A kontextusban együtt kezeld a releváns forrásrészleteket, beszélgetést és utasításokat. Egy regionálisan igazított válaszhoz továbbra is bizonyítékként meg kell adni a tényleges termékfeltételeket, eljárást vagy dokumentumtartalmat; a kulturális jártasság nem biztosítja egy vállalat belső információit.

Társalgási támogatás

A gyártó az arab társalgási asszisztenseket központi felhasználási esetként emeli ki. Gyakorlati támogatási kéréshez megadhatod a felhasználó üzenetét és a jóváhagyott referenciaanyagot, majd megnevezett regiszterű választ kérhetsz. Kérd a következő műveletet, az alkalmazhatóságát meghatározó feltételt és a felhasználó által még megadandó részleteket. Így a válasz a konkrét problémához kötődik egy általános regionális üdvözlés előállítása helyett.

Kétnyelvű magyarázathoz azonosítsd a forrás nyelvét és a végső üzenet nyelvét. Őrizd meg az anyagban megadott neveket, összegeket vagy mértékegységeket, és írd le a választ megértő célközönséget. További kérdésben rövidebb változatot vagy egy kifejezés tisztázását kérheted, ugyanazon feltételek megtartásával.

Szakterületi alkalmazkodás

A bejelentés a Saba adott szakterületekre, köztük az energetikára és más regionális szakmai környezetekre történő finomhangolását írja le. Ez alkalmazkodási folyamat, nem annak állítása, hogy minden speciális adatkészlet már része az alapértelmezett modellnek. Szakterületi szöveges feladathoz add meg a tényleges alkalmazás szempontjából releváns terminológiát, forrásdokumentumokat és válaszszabályokat.

Műszaki magyarázatban kérheted a modelltől egy eljárás újrafogalmazását az olvasó regionális terminológiájával, az eredeti lépések és feltételek megtartásával. Dokumentumkérdés azonosíthatja a magyarázandó kikötést, és tömör választ kérhet az alátámasztó részlettel. A kimenet előkészítésekor különböztesd meg a forrástényt, a magyarázatot és az esetleges tisztázatlan kifejezést.

Kulturális tartalomkészítés

A gyártó kulturálisan releváns írást és oktatási anyagokat is leír. Add meg a témát, a célközönséget, a nyelvet és a szerepeltetendő tényeket vagy példákat. Oktatási részletnél határozd meg, mit kell a tanulónak a végén megértenie, és kérj magyarázatot, majd gyakorlati példát. Szervezeti üzenethez add meg a célt és azt az információt, amely alapján az olvasónak cselekednie kell.

Ha helyi szólások vagy kulturális utalások a feladat részei, add meg használatuk kontextusát. Kérj alternatív megfogalmazást, ha hivatalos vagy semlegesebb változat más közönséget szolgálna. Ezek gyakorlati módjai a modell regionális specializációja alkalmazásának, miközben a tartalom és a tervezett használat egyértelmű marad.

Kiadási és eredményhatárok

A Saba dokumentált specializációja szöveges regionális nyelvi munka, 32 ezer tokenes kontextussal. Nem örökölhet képi bemenetet, hibrid következtetési vezérlőket vagy eszközformátum-funkciókat későbbi Small vagy Medium modellektől pusztán azért, mert Small-családbeli finomhangolás. A feldolgozott források nem adnak meg külön maximális kimenetitoken-kapacitást ehhez a kiadáshoz.

Készítsd elő a teljes írott feladatot, a releváns forrástényeket és a kívánt eredményanyagot: támogatási választ, magyarázatot, adaptált részletet vagy rövid oktatási szöveget. A megnevezett Saba-kiadás és a közönség nyelve és regisztere maradjon egyértelmű, hogy az elkészült szöveg a tényleges regionális kommunikációs igényre válaszoljon.

Gyakorlati feladat

Gyakorlati feladat

Technikai példa angolul

Draft an Arabic service reply

Write a polite Modern Standard Arabic support reply for customers in the Gulf. Approved facts: service desk hours are Sunday through Thursday, 09:00-17:00; ticket T-46 is received; no appointment has been assigned. Confirm receipt and explain the hours in two sentences. Keep T-46 unchanged and do not promise a visit time.

Várt eredmény

A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.

Az eredmény ellenőrzése

Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-saba

mistralai/mistral-saba

Mistral /mistralai/mistral-saba

Kezdő lépések

A Mistral Saba 24 milliárd paraméteres szöveges modell, válogatott közel-keleti és dél-ázsiai anyaggal tanítva. A regionális nyelvi és kulturális kontextusra összpontosít, beleértve az arabot és az indiai eredetű nyelveket, például a tamilt; a gyártó írott feladatokhoz 32 ezer tokenes kontextust ad meg.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
Szöveg

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

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

Szöveg · UTF8 szöveg

messages[].content

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

Életciklus: synchronous_or_streamed

Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.

A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.

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

Díjcsomagok

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

Gyors mód
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.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0004 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0012 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00004 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0004 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0012 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00004 / 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 →

Példakérések

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-adatfolyam
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-saba", "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/mistral-saba',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/mistral-saba',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

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

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

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

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

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot Ultra mistralai/mistral-saba

Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

Kapcsolódó modellazonosítók

mistralai/mistral-saba

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-saba

mistralai/mistral-saba

Mistral /mistralai/mistral-saba

Kezdő lépések

A Mistral Saba 24 milliárd paraméteres szöveges modell, válogatott közel-keleti és dél-ázsiai anyaggal tanítva. A regionális nyelvi és kulturális kontextusra összpontosít, beleértve az arabot és az indiai eredetű nyelveket, például a tamilt; a gyártó írott feladatokhoz 32 ezer tokenes kontextust ad meg.

Elfogadott bemenetek
Szöveg
Eredmények
json · sse

Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

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

Szöveg · UTF-8 szöveg

messages[].content karakterlánc

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

Életciklus: synchronous_or_streamed

Díjcsomagok

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

Gyors mód
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.

BeállításDíjtáblázatKontextustokenek, több mintKontextustokenek, legfeljebbDíj
BeállításTokenenkénti alapárakDíjtáblázatAlapdíjKontextustokenek, több mint—Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0004 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0012 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00004 / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token
Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token
BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársávDíjtáblázat—Kontextustokenek, több mint0Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlátDíj
Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0004 / 1K token
Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0012 / 1K token
Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00004 / 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 →

Példakérések

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Teljes, minimális JSON-törzscurl · használd a saját UTF-8-dokumentumodatPython · mentsd el a teljes eredményt
{
  "model": "mistralai/mistral-saba",
  "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/mistral-saba', '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/mistral-saba', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Eredmények fogadása és mentése

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON vagy SSE

Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

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

Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

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

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

Álnevek

Modell álnevei

Ailoot Ultra mistralai/mistral-saba

Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

Kapcsolódó modellazonosítók

mistralai/mistral-saba

FAQ · Mistral: Saba
Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-saba: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-saba: text → json, sse

Mely mezőket használja a kérés?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-saba: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-saba: model, messages, max_tokens, stream

Milyen korlátok érvényesek?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-saba: messages.min_items: 1

További részletek

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

A vállalat és projektportfóliója

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

Vásároljon tokeneket kedvezménnyel.

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

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

Előfizetés kiválasztása · Modellárak megtekintése

Csatlakoztassa az API-t az értékesített termékéhez.

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

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

Viszonteladói licenc kérése · Ajánlati feltételek és licencszerződés