Source: https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-small-2603/
Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-small-2603/
Language: hu

# Mistral: Mistral Small 4

[Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-small-2603/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-small-2603/facts.json)

## [Mistral: Mistral Small 4](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-small-2603/)

A Mistral Small 4 hibrid, szöveget és képet fogadó modell utasításkövetési, következtetési és programozási képességekkel. A 119 milliárd paraméteres szakértőkeverék-kiadás tokenenként 6,5 milliárd paramétert aktivál, és a gyártó szerint 256 ezer tokenes kontextust, választható következtetési erőfeszítést, JSON-t és függvényhívásokat támogat.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-small-2603/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-mistral-small-2603/#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 Small 4 egyetlen multimodális modellben egyesíti az általános utasításkövetést, a következtetést és a programozást. A gyártó az Instruct, a következtető Magistral és a programozó Devstral családok egyesítéseként írja le. Szöveget és képeket fogad, és szöveget ad vissza, az eszközzel támogatott alkalmazásokhoz pedig függvényhívások és JSON-kimenet érhető el.

Architektúra és fő funkciók

A kiadás összesen 119 milliárd paraméterrel rendelkezik, és tokenenként 6,5 milliárdot aktivál. Szakértőkeverék-architektúrája 128 szakértőt tartalmaz, amelyekből 4 aktív, a gyártó pedig 256 ezer tokenes kontextusablakot dokumentál. Az aktív paraméterszám és a szakértők száma a modell felépítését írja le; eltérnek az egy feladatban szereplő szöveges vagy képi tartalom mennyiségétől.

A modell ugyanabban a modellállapotban biztosít utasításos és következtetési funkciót. A gyártó látást, rendszerprompt-követést és több tucat nyelv támogatását is azonosítja, köztük az angolét, franciáét, spanyolét, németét, olaszét, portugálét, hollandét, kínaiét, japánét, koreaiét és arabét. Szöveges utasítás így kérdezhet képről, vagy írott követelményt látható bizonyítékkal egyesíthet, a válasz pedig szövegként tér vissza.

Vizuális feladathoz megadhatsz dokumentumoldalt, és kérheted egy megnevezett feltételhez releváns értékeket. A címkék és mértékegységek maradjanak olvashatók, és add meg, hogy az eredmény az eredeti megfogalmazást őrizze meg, összefoglalja azt, vagy másik forrással hasonlítsa össze. Felületi feladat a képernyőképet a felhasználó céljával párosíthatja, és kérheti a releváns látható vezérlőt és a javasolt következő lépést alátámasztó bizonyítékot.

Utasításos vagy következtetési mód választása

A kiadott kártya azonnali, utasításos válaszhoz none következtetési erőfeszítést, következtetéshez pedig high értéket dokumentál; a high összetett promptokhoz ajánlott. A választás kérésenként történik ugyanazon Small 4 modellen belül. Egyszerű osztályozás vagy rövid átírás más válaszszerződést igényelhet, mint egy kidolgozott magyarázatot kívánó matematikai, vizuális vagy programozási probléma.

A gyártó nagy következtetési erőfeszítéshez 0.7 temperature értéket ajánl. A none esetén a feladattól függően 0.0 és 0.7 közötti temperature értékeket ad meg. E beállítások a dokumentált módokat írják le, és nem teszik a következtetési erőfeszítést a helyes eredmény garanciájává. Határozd meg a feltételezéseket, kimeneti formát és releváns forrásanyagot, mielőtt eldöntenéd, mennyi következtetést igényel a feladat.

Kidolgozandó problémához add meg a teljes feltételt, és kérd a fontos indokolt lépéseket, majd a végső kifejezést. Kódfeladathoz add meg a követelményt, az érintett függvényt és egy konkrét bemenetet; a javasolt megvalósítást külön kérd a magyarázattól és a példáktól. A gyártó használati bemutatói utasításkövetést, képre alkalmazott számítási eszközt és vizuális következtetést tartalmaznak, szemléltetve, hogyan kerülhet szöveges és vizuális bizonyíték e különböző feladatokba.

Programozás, dokumentumok és eszközök

A modellt kódbázis-feltáráshoz és szoftverfejlesztő ügynökökhöz, általános asszisztensekhez, dokumentumértelmezéshez és kutatáshoz ajánlják. Programozóügynök-kérés megnevezheti a módosítandó modult, a megőrzendő interfészt és az elvárt működést. Mellékeld a releváns forrást és a hiba bizonyítékát. A modell javasolhat következő műveletet vagy kódmódosítást, míg az alkalmazás biztosítja a kódtárhozzáférést, a végrehajtást és a visszajelzést.

Dokumentumkinyeréshez azonosítsd a kötelező mezőket és a hiányzó információ jelölését. Egy hasznos rekord elkülönítheti a dokumentumazonosítót, a forrás állítását, az értelmezett követelményt és a nyitott kérdést. A gyártó szolgáltatási kártyája egyéni strukturált kimenetet és dokumentumalapú kérdésmegválaszolást sorol fel; utóbbi dokumentumfeldolgozással és OCR-rel készít elő szöveget és szerkezetet a nyelvimodell-elemzés előtt. A közvetlen képi kérdés és az OCR-rel támogatott dokumentum-munkafolyamat őrizze meg saját bemenet-előkészítését.

Függvényhíváshoz világosan leírt eszközök szükségesek. A modell kiválaszt egy függvényt és argumentumokat készít; az alkalmazás végrehajtja a műveletet és visszaadja eredményét a következő válaszhoz. Ugyanez a logika érvényes lekérdezésre, számításra vagy programozási műveletre. A JSON-formázás választ rendez, míg az eszközhívás külső műveletet kér; a kettőt nem szabad felcserélhető eredményként kezelni.

A szolgáltatási kártya előre megadott kimeneteket, válaszprefixeket, kötegelt feldolgozást és ügynökbeszélgetéseket is felsorol. Az előre megadott kimenetek akkor hasznosak, ha dokumentumot vagy kódfájlt csak korlátozott változtatással kell újragenerálni, és a többi tartalom ismert. Add meg a módosítást és a megőrzendő anyagot. A prefixfolytatás a válasz ismert kezdetét használja, míg a kötegelt feldolgozás a munka beküldésére vonatkozik, nem további következtetési mód.

Kontextus és kiadási határok

Az írott feladatot, vizuális anyagot, beszélgetést és kívánt választ a dokumentált 256 ezer tokenes kontextushoz igazítva tervezd meg. A kiadott használati példa 262 144 tokenes kontextust állít be, míg az 1024 tokenes generálási példája nem külön maximális kimeneti kapacitás. A feldolgozott források nem adnak meg a kiválasztott feladathossz helyére állítható önálló, szigorú válaszhosszkorlátot.

A Small 4 saját, 119 milliárd paraméteres szakértőkeverék-architektúrával és hibrid módokkal rendelkezik. Nem örökölheti a Medium 3.5 sűrű, 128 milliárd paraméteres architektúráját vagy a Ministral 3 külön Instruct és Reasoning kiadásait. A gyártó külön kvantált és spekulatív dekódolási anyagokat is kiad; ezek külön telepítési anyagok, nem eltérő tartalmi modalitások. Őrizd meg a megnevezett Small 4 kiadást és a tényleges magyarázathoz, strukturált rekordhoz vagy kóderedményhez kért módot.

Gyakorlati feladat

### Gyakorlati feladat

Technikai példa angolul

```
Repair a last-line parser

This Python parser loses a final line without a trailing newline: def lines(text):
    return text.split("\n")[:-1]
Return a corrected function that preserves nonempty final lines, avoids an artificial last empty line when text ends in a newline and returns [] for empty text. Include tests for all three cases.
```

#### Várt eredmény

```
A corrected Python function, a short explanation and tests for newline, no-newline and empty input.
```

#### Az eredmény ellenőrzése

```
Check that the last real line is retained and that only a trailing separator’s artificial empty entry is removed.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-2603`

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=chat)

Mistral /`mistralai/mistral-small-2603`

### Kezdő lépések

A Mistral Small 4 hibrid, szöveget és képet fogadó modell utasításkövetési, következtetési és programozási képességekkel. A 119 milliárd paraméteres szakértőkeverék-kiadás tokenenként 6,5 milliárd paramétert aktivál, és a gyártó szerint 256 ezer tokenes kontextust, választható következtetési erőfeszítést, JSON-t és függvényhívásokat támogat.

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-small-2603 | 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

Gondolkodási ráfordítás · high

Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke high

Gondolkodási ráfordítás · none

Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke none

#### 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 **$0.0003** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0012** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00003** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek **$0.0003** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0012** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00003** / 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 →](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-small-2603", "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-small-2603',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-small-2603',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-small-2603`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=chat)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-2603`

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=messages)

Mistral /`mistralai/mistral-small-2603`

### Kezdő lépések

A Mistral Small 4 hibrid, szöveget és képet fogadó modell utasításkövetési, következtetési és programozási képességekkel. A 119 milliárd paraméteres szakértőkeverék-kiadás tokenenként 6,5 milliárd paramétert aktivál, és a gyártó szerint 256 ezer tokenes kontextust, választható következtetési erőfeszítést, JSON-t és függvényhívásokat támogat.

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-small-2603 | 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

Gondolkodási ráfordítás · high

Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke high

Gondolkodási ráfordítás · none

Normál díjszabás Ha a gondolkodási ráfordítás értéke none

#### 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 **$0.0003** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0012** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00003** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek **$0.0003** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0012** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00003** / 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 →](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-small-2603",
  "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-small-2603', '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-small-2603', '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-small-2603`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=messages)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=messages)

FAQ · Mistral: Mistral Small 4

Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-2603`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-2603`: `text` → `json`, `sse`

Mely mezőket használja a kérés?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-2603`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-2603`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Milyen korlátok érvényesek?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-2603`: `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.