A Mixtral 8x22B Instruct v0.1 a Mistral AI külön megnevezett Mixtral 8x22B v0.1 alapmodelljének utasításkövetésre finomhangolt változata. Szöveges beszélgetést fogad, és szöveget állít elő, beleértve a magyarázatokat, kódot és javasolt függvényhívásokat. A család kiadása az angolt, franciát, olaszt, németet és spanyolt emeli ki, matematikai és programozási képességekkel együtt.
Ritka szakértők és kontextus
A gyártó 141 milliárd összes paraméterrel és 39 milliárd aktív paraméterrel rendelkező ritka szakértőkeverék-modellt ír le. A kiadott Instruct-konfiguráció 8 szakértőt tartalmaz, amelyekből tokenenként 2 kerül kiválasztásra, továbbá 56 réteget, 48 lekérdezési figyelmi fejet és 8 kulcs-/értékfejet. Az összes paraméterszám és a kiválasztott szakértők a modell szerkezetét írják le, nem a válasz hosszát.
A család kiadása 64 ezer tokenes kontextust dokumentál, a pontos Instruct-konfiguráció pedig 65 536-ra állítja a maximális pozíciók számát. Ebben a térben a forrásrészleteket, beszélgetést és kért választ együtt tartsd meg. Nagy dokumentumra vonatkozó kérdésnél több szakaszban kereshetsz egy feltételt, miközben tömör táblázatot kérsz minden forráshellyel. Az eredményt meghatározó anyagot mellékeld ahelyett, hogy irreleváns tartalommal töltenéd az ablakot.
Az utasításos beszélgetés kódolása
A modellkártya a gyártó v3 utasítástokenizerével kezd, majd bemutatja az üzenetek formázását a hozzá illő társalgási sablonnal. Kiadott szókészlete 32 768 elemet tartalmaz. A natív tokenizernek és egy kompatibilis tokenizernek egyező üzenetábrázolásokat kell előállítania; a kártya kifejezetten tárgyalja kódolásaik összehasonlítását. Ez eltér attól a feltételezéstől, hogy a későbbi Mistral-modellek Tekken formátuma felcserélhető ezzel a kiadással.
Beszélgetésnél különböztesd meg a felhasználó kérdését, a korábbi asszisztensválaszt és az esetleges eszközeredményt. További kérdésnél tartsd meg a releváns korábbi választ. Egy feladat először forrásrészlet magyarázatát kérheti, majd konkrétabb összehasonlítást, a forrástartalom és a beszélgetés céljának megőrzésével.
Többnyelvű szerkesztéshez azonosítsd a forrásnyelvet, a célnyelvet és a változatlanul megőrzendő terminológiát. Kérj a neveket, feltételeket és mértékegységeket megőrző átdolgozott részletet. Matematikai problémánál határozd meg a változókat és feltételezéseket, valamint azt, hogy a végeredmény pontos kifejezés, számszerű közelítés vagy bizonyítás legyen. Programozáshoz a megvalósítás vagy magyarázat kérése előtt add meg a függvényszignatúrát, releváns deklarációkat és elvárt működést.
Függvényhívások és eredményeik
A kártya eszközleírásokkal és paramétersémákkal működő natív függvényhívást dokumentál. Az alkalmazás megadja a műveleteket, a modell előkészíti a kiválasztott függvény argumentumait, az alkalmazás pedig végrehajtja azt. A visszaadott eredményt ezután hozzá kell adni a beszélgetéshez, hogy a modell a következő válaszban használhassa. A kártya figyelmeztet, hogy egy rövidített kódpélda nem mutatja be ezt a teljes ciklust.
Lekérdezési feladatnál azonosítsd, milyen információ hiányzik, és melyik megadott függvény adhatja azt vissza. Mellékeld a szükséges értékeket, vagy kérd be a hiányzó információt, mielőtt az alkalmazás végrehajtaná a műveletet. A javasolt hívást tartsd külön a ténylegesen visszaadott adatoktól; a végső magyarázat így a kapott eredményre utalhat, nem az eszköz nevéből kikövetkeztetett eredményre.
A gyártó natív beszélgetésformátumában az eszközhívások és a hozzájuk tartozó eredmények pontosan kilenc alfanumerikus karakterből álló azonosítókat használnak. A tokenizer külön jelölőket is tartalmaz az elérhető eszközökhöz, eszközhívásokhoz és eszközeredményekhez. A natív formátumú beszélgetés előkészítésekor őrizd meg a hozzá illő ábrázolást; egy köztes réteg látható ábrázolása külön felületi választás.
Gyakorlati programozási és dokumentumanyagok
Kódjavításhoz add meg az érintett függvényt, a problémát előidéző bemenetet és az elvárt eredményt. Kérd az átdolgozott részletet, az eltérés okát és a kívánt működést megkülönböztető mintabemeneteket. A generált kód szöveges eredményanyag; fordításához, futtatásához vagy kódtárban történő alkalmazásához kapcsolódó fejlesztői környezet szükséges.
Dokumentummagyarázathoz kérd a kérdést megválaszoló állítást és az azt alátámasztó szakaszt. Összehasonlítás elkülönítheti a közös feltételeket, különbségeket és tisztázatlan részleteket. Kötött szöveges rekordhoz határozd meg a mezőneveket és a hiányzó értékek kezelését. Az eredeti családbejelentés függvényhívást és kötött kimenetet ír le a gyártó kapcsolódó szolgáltatásában; ezek a formázási lehetőségek elkülönülnek egy külső művelet végrehajtásától.
Kiadási és generálási korlátok
A kártya egyes példákhoz például 64 és 1000 tokenes generálási kereteket mutat. Ezek bemutatóbeállítások, nem önálló maximális válaszkapacitások. A prompt és a kívánt válasz maradjon a ténylegesen beállított kontextuson belül, és a feladathoz illő hosszt kérj.
Ez a bejegyzés a szöveges Instruct v0.1 modellállapot, saját v3 utasításformázásával. A későbbi Mistral-családokban bevezetett látási, beszéd- és hibrid következtetési vezérlőket nem szabad hozzá rendelni. Őrizd meg a pontos kiadást és forrásanyagot, amikor a következő lépéshez szükséges magyarázatot, kódjavaslatot vagy eszközzel támogatott választ készíted elő.
", "aboutText": "A Mixtral 8x22B Instruct v0.1 a Mistral AI külön megnevezett Mixtral 8x22B v0.1 alapmodelljének utasításkövetésre finomhangolt változata. Szöveges beszélgetést fogad, és szöveget állít elő, beleértve a magyarázatokat, kódot és javasolt függvényhívásokat. A család kiadása az angolt, franciát, olaszt, németet és spanyolt emeli ki, matematikai és programozási képességekkel együtt.\n\nRitka szakértők és kontextus\n\nA gyártó 141 milliárd összes paraméterrel és 39 milliárd aktív paraméterrel rendelkező ritka szakértőkeverék-modellt ír le. A kiadott Instruct-konfiguráció 8 szakértőt tartalmaz, amelyekből tokenenként 2 kerül kiválasztásra, továbbá 56 réteget, 48 lekérdezési figyelmi fejet és 8 kulcs-/értékfejet. Az összes paraméterszám és a kiválasztott szakértők a modell szerkezetét írják le, nem a válasz hosszát.\n\nA család kiadása 64 ezer tokenes kontextust dokumentál, a pontos Instruct-konfiguráció pedig 65 536-ra állítja a maximális pozíciók számát. Ebben a térben a forrásrészleteket, beszélgetést és kért választ együtt tartsd meg. Nagy dokumentumra vonatkozó kérdésnél több szakaszban kereshetsz egy feltételt, miközben tömör táblázatot kérsz minden forráshellyel. Az eredményt meghatározó anyagot mellékeld ahelyett, hogy irreleváns tartalommal töltenéd az ablakot.\n\nAz utasításos beszélgetés kódolása\n\nA modellkártya a gyártó v3 utasítástokenizerével kezd, majd bemutatja az üzenetek formázását a hozzá illő társalgási sablonnal. Kiadott szókészlete 32 768 elemet tartalmaz. A natív tokenizernek és egy kompatibilis tokenizernek egyező üzenetábrázolásokat kell előállítania; a kártya kifejezetten tárgyalja kódolásaik összehasonlítását. Ez eltér attól a feltételezéstől, hogy a későbbi Mistral-modellek Tekken formátuma felcserélhető ezzel a kiadással.\n\nBeszélgetésnél különböztesd meg a felhasználó kérdését, a korábbi asszisztensválaszt és az esetleges eszközeredményt. További kérdésnél tartsd meg a releváns korábbi választ. Egy feladat először forrásrészlet magyarázatát kérheti, majd konkrétabb összehasonlítást, a forrástartalom és a beszélgetés céljának megőrzésével.\n\nTöbbnyelvű szerkesztéshez azonosítsd a forrásnyelvet, a célnyelvet és a változatlanul megőrzendő terminológiát. Kérj a neveket, feltételeket és mértékegységeket megőrző átdolgozott részletet. Matematikai problémánál határozd meg a változókat és feltételezéseket, valamint azt, hogy a végeredmény pontos kifejezés, számszerű közelítés vagy bizonyítás legyen. Programozáshoz a megvalósítás vagy magyarázat kérése előtt add meg a függvényszignatúrát, releváns deklarációkat és elvárt működést.\n\nFüggvényhívások és eredményeik\n\nA kártya eszközleírásokkal és paramétersémákkal működő natív függvényhívást dokumentál. Az alkalmazás megadja a műveleteket, a modell előkészíti a kiválasztott függvény argumentumait, az alkalmazás pedig végrehajtja azt. A visszaadott eredményt ezután hozzá kell adni a beszélgetéshez, hogy a modell a következő válaszban használhassa. A kártya figyelmeztet, hogy egy rövidített kódpélda nem mutatja be ezt a teljes ciklust.\n\nLekérdezési feladatnál azonosítsd, milyen információ hiányzik, és melyik megadott függvény adhatja azt vissza. Mellékeld a szükséges értékeket, vagy kérd be a hiányzó információt, mielőtt az alkalmazás végrehajtaná a műveletet. A javasolt hívást tartsd külön a ténylegesen visszaadott adatoktól; a végső magyarázat így a kapott eredményre utalhat, nem az eszköz nevéből kikövetkeztetett eredményre.\n\nA gyártó natív beszélgetésformátumában az eszközhívások és a hozzájuk tartozó eredmények pontosan kilenc alfanumerikus karakterből álló azonosítókat használnak. A tokenizer külön jelölőket is tartalmaz az elérhető eszközökhöz, eszközhívásokhoz és eszközeredményekhez. A natív formátumú beszélgetés előkészítésekor őrizd meg a hozzá illő ábrázolást; egy köztes réteg látható ábrázolása külön felületi választás.\n\nGyakorlati programozási és dokumentumanyagok\n\nKódjavításhoz add meg az érintett függvényt, a problémát előidéző bemenetet és az elvárt eredményt. Kérd az átdolgozott részletet, az eltérés okát és a kívánt működést megkülönböztető mintabemeneteket. A generált kód szöveges eredményanyag; fordításához, futtatásához vagy kódtárban történő alkalmazásához kapcsolódó fejlesztői környezet szükséges.\n\nDokumentummagyarázathoz kérd a kérdést megválaszoló állítást és az azt alátámasztó szakaszt. Összehasonlítás elkülönítheti a közös feltételeket, különbségeket és tisztázatlan részleteket. Kötött szöveges rekordhoz határozd meg a mezőneveket és a hiányzó értékek kezelését. Az eredeti családbejelentés függvényhívást és kötött kimenetet ír le a gyártó kapcsolódó szolgáltatásában; ezek a formázási lehetőségek elkülönülnek egy külső művelet végrehajtásától.\n\nKiadási és generálási korlátok\n\nA kártya egyes példákhoz például 64 és 1000 tokenes generálási kereteket mutat. Ezek bemutatóbeállítások, nem önálló maximális válaszkapacitások. A prompt és a kívánt válasz maradjon a ténylegesen beállított kontextuson belül, és a feladathoz illő hosszt kérj.\n\nEz a bejegyzés a szöveges Instruct v0.1 modellállapot, saját v3 utasításformázásával. A későbbi Mistral-családokban bevezetett látási, beszéd- és hibrid következtetési vezérlőket nem szabad hozzá rendelni. Őrizd meg a pontos kiadást és forrásanyagot, amikor a következő lépéshez szükséges magyarázatot, kódjavaslatot vagy eszközzel támogatott választ készíted elő.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Repair integer average division\n\nFix this Python function for nonempty numeric lists: def average(values): return sum(values) // len(values). Input [1, 2] must produce 1.5. Return the corrected function and assertions for [1, 2] and [2, 4]. State the nonempty-input assumption rather than inventing an empty-list policy.A focused function correction, two assertions and the retained input assumption.The function must preserve a fractional average and leave the unspecified empty-list behavior undecided.mistralai/mixtral-8x22b-instructA Mixtral 8x22B Instruct v0.1 többnyelvű szöveges modell társalgáshoz, matematikához, kódhoz és függvényhívásokhoz. Ritka szakértőkeverék-architektúrája 141 milliárd összes paraméterből 39 milliárd aktív paramétert használ, a gyártó szerint 64 ezer tokenes kontextussal és saját v3 utasításformátummal.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Mixtral 8x22B Instruct v0.1 a Mistral AI külön megnevezett Mixtral 8x22B v0.1 alapmodelljének utasításkövetésre finomhangolt változata. Szöveges beszélgetést fogad, és szöveget állít elő, beleértve a magyarázatokat, kódot és javasolt függvényhívásokat. A család kiadása az angolt, franciát, olaszt, németet és spanyolt emeli ki, matematikai és programozási képességekkel együtt.
Ritka szakértők és kontextus
A gyártó 141 milliárd összes paraméterrel és 39 milliárd aktív paraméterrel rendelkező ritka szakértőkeverék-modellt ír le. A kiadott Instruct-konfiguráció 8 szakértőt tartalmaz, amelyekből tokenenként 2 kerül kiválasztásra, továbbá 56 réteget, 48 lekérdezési figyelmi fejet és 8 kulcs-/értékfejet. Az összes paraméterszám és a kiválasztott szakértők a modell szerkezetét írják le, nem a válasz hosszát.
A család kiadása 64 ezer tokenes kontextust dokumentál, a pontos Instruct-konfiguráció pedig 65 536-ra állítja a maximális pozíciók számát. Ebben a térben a forrásrészleteket, beszélgetést és kért választ együtt tartsd meg. Nagy dokumentumra vonatkozó kérdésnél több szakaszban kereshetsz egy feltételt, miközben tömör táblázatot kérsz minden forráshellyel. Az eredményt meghatározó anyagot mellékeld ahelyett, hogy irreleváns tartalommal töltenéd az ablakot.
Az utasításos beszélgetés kódolása
A modellkártya a gyártó v3 utasítástokenizerével kezd, majd bemutatja az üzenetek formázását a hozzá illő társalgási sablonnal. Kiadott szókészlete 32 768 elemet tartalmaz. A natív tokenizernek és egy kompatibilis tokenizernek egyező üzenetábrázolásokat kell előállítania; a kártya kifejezetten tárgyalja kódolásaik összehasonlítását. Ez eltér attól a feltételezéstől, hogy a későbbi Mistral-modellek Tekken formátuma felcserélhető ezzel a kiadással.
Beszélgetésnél különböztesd meg a felhasználó kérdését, a korábbi asszisztensválaszt és az esetleges eszközeredményt. További kérdésnél tartsd meg a releváns korábbi választ. Egy feladat először forrásrészlet magyarázatát kérheti, majd konkrétabb összehasonlítást, a forrástartalom és a beszélgetés céljának megőrzésével.
Többnyelvű szerkesztéshez azonosítsd a forrásnyelvet, a célnyelvet és a változatlanul megőrzendő terminológiát. Kérj a neveket, feltételeket és mértékegységeket megőrző átdolgozott részletet. Matematikai problémánál határozd meg a változókat és feltételezéseket, valamint azt, hogy a végeredmény pontos kifejezés, számszerű közelítés vagy bizonyítás legyen. Programozáshoz a megvalósítás vagy magyarázat kérése előtt add meg a függvényszignatúrát, releváns deklarációkat és elvárt működést.
Függvényhívások és eredményeik
A kártya eszközleírásokkal és paramétersémákkal működő natív függvényhívást dokumentál. Az alkalmazás megadja a műveleteket, a modell előkészíti a kiválasztott függvény argumentumait, az alkalmazás pedig végrehajtja azt. A visszaadott eredményt ezután hozzá kell adni a beszélgetéshez, hogy a modell a következő válaszban használhassa. A kártya figyelmeztet, hogy egy rövidített kódpélda nem mutatja be ezt a teljes ciklust.
Lekérdezési feladatnál azonosítsd, milyen információ hiányzik, és melyik megadott függvény adhatja azt vissza. Mellékeld a szükséges értékeket, vagy kérd be a hiányzó információt, mielőtt az alkalmazás végrehajtaná a műveletet. A javasolt hívást tartsd külön a ténylegesen visszaadott adatoktól; a végső magyarázat így a kapott eredményre utalhat, nem az eszköz nevéből kikövetkeztetett eredményre.
A gyártó natív beszélgetésformátumában az eszközhívások és a hozzájuk tartozó eredmények pontosan kilenc alfanumerikus karakterből álló azonosítókat használnak. A tokenizer külön jelölőket is tartalmaz az elérhető eszközökhöz, eszközhívásokhoz és eszközeredményekhez. A natív formátumú beszélgetés előkészítésekor őrizd meg a hozzá illő ábrázolást; egy köztes réteg látható ábrázolása külön felületi választás.
Gyakorlati programozási és dokumentumanyagok
Kódjavításhoz add meg az érintett függvényt, a problémát előidéző bemenetet és az elvárt eredményt. Kérd az átdolgozott részletet, az eltérés okát és a kívánt működést megkülönböztető mintabemeneteket. A generált kód szöveges eredményanyag; fordításához, futtatásához vagy kódtárban történő alkalmazásához kapcsolódó fejlesztői környezet szükséges.
Dokumentummagyarázathoz kérd a kérdést megválaszoló állítást és az azt alátámasztó szakaszt. Összehasonlítás elkülönítheti a közös feltételeket, különbségeket és tisztázatlan részleteket. Kötött szöveges rekordhoz határozd meg a mezőneveket és a hiányzó értékek kezelését. Az eredeti családbejelentés függvényhívást és kötött kimenetet ír le a gyártó kapcsolódó szolgáltatásában; ezek a formázási lehetőségek elkülönülnek egy külső művelet végrehajtásától.
Kiadási és generálási korlátok
A kártya egyes példákhoz például 64 és 1000 tokenes generálási kereteket mutat. Ezek bemutatóbeállítások, nem önálló maximális válaszkapacitások. A prompt és a kívánt válasz maradjon a ténylegesen beállított kontextuson belül, és a feladathoz illő hosszt kérj.
Ez a bejegyzés a szöveges Instruct v0.1 modellállapot, saját v3 utasításformázásával. A későbbi Mistral-családokban bevezetett látási, beszéd- és hibrid következtetési vezérlőket nem szabad hozzá rendelni. Őrizd meg a pontos kiadást és forrásanyagot, amikor a következő lépéshez szükséges magyarázatot, kódjavaslatot vagy eszközzel támogatott választ készíted elő.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/mixtral-8x22b-instruct | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_part[]|null | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_calls | Típustool_call[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].tool_call_id | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_content | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].reasoning_details | Típusobject|array | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmax_completion_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőstream_options.include_usage | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop | Típusstring|string[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típusfunction_tool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.name | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].function.parameters | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőparallel_tool_calls | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőresponse_format | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning_effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőreasoning | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőservice_tier | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőinstructions | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
Mezőfunctions | Típusfunction[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőfunction_call | Típusstring|object | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőprompt_cache_options | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmodalities | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control.ttl | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétermessages | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
Paraméterfile_material | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramétercontrol_scope | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
Paraméteroutput_modalities | Szerződéstext |
Paraméterhosted_operations | Szerződésfalse |
Paramétermultimodal_input_binding | Szerződésnull |
Életciklus: synchronous_or_streamed
Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.
A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.
Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.004 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.012 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0004 / 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 $0.004 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.012 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0004 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mixtral-8x22b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mistralai/mixtral-8x22b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mistralai/mixtral-8x22b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson vagy SSE
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.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőchoices[].index | Típusinteger |
Mezőchoices[].message.content | Típusstring|null |
Mezőchoices[].message.tool_calls | Típustool_call[] |
Mezőchoices[].message.reasoning_content | Típusstring |
Mezőchoices[].message.reasoning_details | Típusobject|array |
Mezőchoices[].finish_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| 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. |
Ailoot Ultra mistralai/mixtral-8x22b-instruct
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
mistralai/mixtral-8x22b-instructA Mixtral 8x22B Instruct v0.1 többnyelvű szöveges modell társalgáshoz, matematikához, kódhoz és függvényhívásokhoz. Ritka szakértőkeverék-architektúrája 141 milliárd összes paraméterből 39 milliárd aktív paramétert használ, a gyártó szerint 64 ezer tokenes kontextussal és saját v3 utasításformátummal.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Mixtral 8x22B Instruct v0.1 a Mistral AI külön megnevezett Mixtral 8x22B v0.1 alapmodelljének utasításkövetésre finomhangolt változata. Szöveges beszélgetést fogad, és szöveget állít elő, beleértve a magyarázatokat, kódot és javasolt függvényhívásokat. A család kiadása az angolt, franciát, olaszt, németet és spanyolt emeli ki, matematikai és programozási képességekkel együtt.
Ritka szakértők és kontextus
A gyártó 141 milliárd összes paraméterrel és 39 milliárd aktív paraméterrel rendelkező ritka szakértőkeverék-modellt ír le. A kiadott Instruct-konfiguráció 8 szakértőt tartalmaz, amelyekből tokenenként 2 kerül kiválasztásra, továbbá 56 réteget, 48 lekérdezési figyelmi fejet és 8 kulcs-/értékfejet. Az összes paraméterszám és a kiválasztott szakértők a modell szerkezetét írják le, nem a válasz hosszát.
A család kiadása 64 ezer tokenes kontextust dokumentál, a pontos Instruct-konfiguráció pedig 65 536-ra állítja a maximális pozíciók számát. Ebben a térben a forrásrészleteket, beszélgetést és kért választ együtt tartsd meg. Nagy dokumentumra vonatkozó kérdésnél több szakaszban kereshetsz egy feltételt, miközben tömör táblázatot kérsz minden forráshellyel. Az eredményt meghatározó anyagot mellékeld ahelyett, hogy irreleváns tartalommal töltenéd az ablakot.
Az utasításos beszélgetés kódolása
A modellkártya a gyártó v3 utasítástokenizerével kezd, majd bemutatja az üzenetek formázását a hozzá illő társalgási sablonnal. Kiadott szókészlete 32 768 elemet tartalmaz. A natív tokenizernek és egy kompatibilis tokenizernek egyező üzenetábrázolásokat kell előállítania; a kártya kifejezetten tárgyalja kódolásaik összehasonlítását. Ez eltér attól a feltételezéstől, hogy a későbbi Mistral-modellek Tekken formátuma felcserélhető ezzel a kiadással.
Beszélgetésnél különböztesd meg a felhasználó kérdését, a korábbi asszisztensválaszt és az esetleges eszközeredményt. További kérdésnél tartsd meg a releváns korábbi választ. Egy feladat először forrásrészlet magyarázatát kérheti, majd konkrétabb összehasonlítást, a forrástartalom és a beszélgetés céljának megőrzésével.
Többnyelvű szerkesztéshez azonosítsd a forrásnyelvet, a célnyelvet és a változatlanul megőrzendő terminológiát. Kérj a neveket, feltételeket és mértékegységeket megőrző átdolgozott részletet. Matematikai problémánál határozd meg a változókat és feltételezéseket, valamint azt, hogy a végeredmény pontos kifejezés, számszerű közelítés vagy bizonyítás legyen. Programozáshoz a megvalósítás vagy magyarázat kérése előtt add meg a függvényszignatúrát, releváns deklarációkat és elvárt működést.
Függvényhívások és eredményeik
A kártya eszközleírásokkal és paramétersémákkal működő natív függvényhívást dokumentál. Az alkalmazás megadja a műveleteket, a modell előkészíti a kiválasztott függvény argumentumait, az alkalmazás pedig végrehajtja azt. A visszaadott eredményt ezután hozzá kell adni a beszélgetéshez, hogy a modell a következő válaszban használhassa. A kártya figyelmeztet, hogy egy rövidített kódpélda nem mutatja be ezt a teljes ciklust.
Lekérdezési feladatnál azonosítsd, milyen információ hiányzik, és melyik megadott függvény adhatja azt vissza. Mellékeld a szükséges értékeket, vagy kérd be a hiányzó információt, mielőtt az alkalmazás végrehajtaná a műveletet. A javasolt hívást tartsd külön a ténylegesen visszaadott adatoktól; a végső magyarázat így a kapott eredményre utalhat, nem az eszköz nevéből kikövetkeztetett eredményre.
A gyártó natív beszélgetésformátumában az eszközhívások és a hozzájuk tartozó eredmények pontosan kilenc alfanumerikus karakterből álló azonosítókat használnak. A tokenizer külön jelölőket is tartalmaz az elérhető eszközökhöz, eszközhívásokhoz és eszközeredményekhez. A natív formátumú beszélgetés előkészítésekor őrizd meg a hozzá illő ábrázolást; egy köztes réteg látható ábrázolása külön felületi választás.
Gyakorlati programozási és dokumentumanyagok
Kódjavításhoz add meg az érintett függvényt, a problémát előidéző bemenetet és az elvárt eredményt. Kérd az átdolgozott részletet, az eltérés okát és a kívánt működést megkülönböztető mintabemeneteket. A generált kód szöveges eredményanyag; fordításához, futtatásához vagy kódtárban történő alkalmazásához kapcsolódó fejlesztői környezet szükséges.
Dokumentummagyarázathoz kérd a kérdést megválaszoló állítást és az azt alátámasztó szakaszt. Összehasonlítás elkülönítheti a közös feltételeket, különbségeket és tisztázatlan részleteket. Kötött szöveges rekordhoz határozd meg a mezőneveket és a hiányzó értékek kezelését. Az eredeti családbejelentés függvényhívást és kötött kimenetet ír le a gyártó kapcsolódó szolgáltatásában; ezek a formázási lehetőségek elkülönülnek egy külső művelet végrehajtásától.
Kiadási és generálási korlátok
A kártya egyes példákhoz például 64 és 1000 tokenes generálási kereteket mutat. Ezek bemutatóbeállítások, nem önálló maximális válaszkapacitások. A prompt és a kívánt válasz maradjon a ténylegesen beállított kontextuson belül, és a feladathoz illő hosszt kérj.
Ez a bejegyzés a szöveges Instruct v0.1 modellállapot, saját v3 utasításformázásával. A későbbi Mistral-családokban bevezetett látási, beszéd- és hibrid következtetési vezérlőket nem szabad hozzá rendelni. Őrizd meg a pontos kiadást és forrásanyagot, amikor a következő lépéshez szükséges magyarázatot, kódjavaslatot vagy eszközzel támogatott választ készíted elő.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/mixtral-8x22b-instruct | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Szöveg · UTF-8 szöveg
messages[].content karakterlánc
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésstream |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext |
Paramétertext_file_material | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |
Életciklus: synchronous_or_streamed
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
|---|---|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.004 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.012 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0004 / 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 $0.004 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.012 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.0004 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "mistralai/mixtral-8x22b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mixtral-8x22b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mixtral-8x22b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON vagy SSE
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.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| 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. |
Ailoot Ultra mistralai/mixtral-8x22b-instruct
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Repair integer average division\n\nFix this Python function for nonempty numeric lists: def average(values): return sum(values) // len(values). Input [1, 2] must produce 1.5. Return the corrected function and assertions for [1, 2] and [2, 4]. State the nonempty-input assumption rather than inventing an empty-list policy.A focused function correction, two assertions and the retained input assumption.The function must preserve a fractional average and leave the unspecified empty-list behavior undecided.