A Voxtral Small 1.0 24B 2507 hangbemenettel és beszédértelmezéssel bővíti a Mistral Small nyelvimodell-alapját. Hangot és szöveget fogad, és szöveget ad vissza, például átiratot, felvétellel kapcsolatos választ, fordítást vagy strukturált összefoglalót. Ez a megnevezett 24B beszédértelmező kiadás, amely elkülönül a Voxtral Minitől, az átírásra optimalizált szolgáltatási változatoktól és a későbbi Voxtral beszédgeneráló vagy valós idejű kiadásoktól.
Átírás és hangértelmezés
A modellnek dedikált, tisztán átírási módja van. A gyártó szerint alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forráshang nyelvét, és ennek megfelelően írja át. Ezt a módot használd, ha a kívánt eredményanyag maga az elhangzott megfogalmazás, nem értelmezés vagy összefoglaló. Azonosítsd, hogy az eredmény őrizze-e meg az eredeti nyelvet, vagy külön kért fordítás kövesse.
A hangértelmezés lehetővé teszi, hogy közvetlenül kérdezz egy felvételről, külön beszédfelismerő és szöveges modell előzetes összekapcsolása nélkül. Kérheted, milyen témáról beszéltek, milyen döntést mondtak ki, vagy a felvétel mely információja válaszol egy konkrét kérdésre. Az eredmény tömör válasz vagy rendezett összefoglaló lehet minden elhangzott szó teljes átirata helyett.
Megbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt és a visszaadandó mezőket: témák, kifejezetten kimondott döntések és követő műveletek. Neveket vagy dátumokat csak akkor kérj, ha azok ténylegesen elhangzanak a felvételen, a tisztázatlan részleteket pedig tartsd külön a döntésektől. Interjúnál kérd egy konkrét kérdés válaszát és az érthetőségét biztosító környező kontextust. Ezek a kimeneti megoldások a hangfeladatot később használható dokumentumhoz kapcsolják.
Kontextus, időtartam és nyelvek
A gyártó 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot dokumentál átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. A két időtartam eltérő feladatkörre vonatkozik. A felvétel kiválasztása előtt válaszd ki a kívánt műveletet, és a rendelkezésre álló kontextus tervezésekor a szöveges utasítást és beszélgetést is számítsd bele. Egy hosszú felvétel és egy hosszú írott válasz egyaránt erőforrást fogyaszt; az időtartamra vonatkozó állítás nem külön ígéret korlátlan válaszhosszra.
A kiadás fő támogatott nyelvei között az angolt, spanyolt, franciát, portugált, hindit, németet, hollandot és olaszt azonosítja, és automatikus nyelvfelismerést biztosít. Beszédfordításhoz add meg a célnyelvet és az eredeti formában megőrzendő kifejezéseket. Egy adott nyelvű hanggal kapcsolatos kérdésnél különböztesd meg a felvétel nyelvét a válasz kívánt írott nyelvétől.
Több felvétel és további kérdések
A kártya támogat több hangbemenetet egy üzenetben és hangot több felhasználói fordulóban. Összehasonlításnál minden felvételnek adj azonosítót, és add meg szerepét. Gyakorlati kérés összevetheti egy elhangzott magyarázat két változatát, megkérdezheti, mely feltételek változtak, és felvételenként külön oszlopot tartalmazó táblázatot adhat vissza. Az azonosítók segítenek a modell megállapításait a megfelelő forráshoz kötni.
További kérdés megtarthatja a korábbi kérdést és választ, miközben szűkebb részletre kérdez vagy újabb felvételt ad meg. Először kérheted például egy megbeszélés döntéseit, majd megkérdezheted, mely döntés kapcsolódik egy adott követelményhez. Ugyanez a kiadás csak szöveges és csak hangos kéréseket is bemutat. Szöveges alapja az írott kérdésen vagy eredményen dolgozhat, a hangképesség pedig a beszéd bizonyítékát adja.
Hanggal vezérelt függvények
A gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le, és a kiadott kártya függvényhívási példáját kísérleti támogatásként jelöli. E munkafolyamatban az alkalmazás meghatároz egy függvényt és argumentumait, a modell hívást készít a kérésből, az alkalmazás pedig végrehajtja és megadja az eredményt. Hangalapú lekérdezés ezért írott választ adhat kapcsolódó eszközből származó információval. A függvényhívás nem jelenti, hogy a modell automatikusan birtokolja a külső szolgáltatást vagy pusztán a művelet megnevezésével végrehajtja azt.
A függvény célja és a szükséges információ maradjon egyértelmű. Ha a felvétel műveletet kér, de elhagy egy kötelező értéket, az alkalmazásnak továbbra is szüksége van arra a függvény végrehajtásához. Különítsd el az elhangzott kérést, a javasolt argumentumokat és a visszaadott eredményt, hogy a következő válasz a tényleges műveleti kimenetelre utalhasson.
Ajánlott beállítások és hasznos határok
Hangértelmezéshez és társalgási válaszgeneráláshoz a kártya 0.2 temperature és 0.95 top-p értéket ajánl. Átíráshoz 0.0 temperature értéket ajánl. Kifejezetten kijelenti, hogy a rendszerpromptok nem támogatottak ebben a kiadott használati folyamatban, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe helyezd, ne más Mistral-modell rendszerprompt-konvencióját vidd át.
A kérdéshez releváns anyagot tartalmazó felvételt válassz, az elhangzó beszéd legyen tiszta, és add meg, hogy átiratot, fordítást, választ vagy összefoglalót kérsz. A dokumentált kimenet szöveg. Beszélt válaszhoz szövegfelolvasó komponens szükséges, a beszélő azonosítását, a részletes beszélőszétválasztást vagy a szószintű időbélyegeket pedig nem szabad az általános hangértelmezési állításból kikövetkeztetni ennél a pontos kiadásnál.
A kártya 500 tokenes generálási példái példabeállítások, nem külön megadott maximális kimeneti kapacitás. Ismételhető munkafolyamat előkészítésekor őrizd meg a 2507 kiadást, a feladatspecifikus időtartam-útmutatást és a bemeneti nyelvet. A hasznos végső eredményanyag a kért szöveg, a felvételhez kapcsolva és a következő dokumentum- vagy alkalmazási lépéshez formázva.
", "aboutText": "A Voxtral Small 1.0 24B 2507 hangbemenettel és beszédértelmezéssel bővíti a Mistral Small nyelvimodell-alapját. Hangot és szöveget fogad, és szöveget ad vissza, például átiratot, felvétellel kapcsolatos választ, fordítást vagy strukturált összefoglalót. Ez a megnevezett 24B beszédértelmező kiadás, amely elkülönül a Voxtral Minitől, az átírásra optimalizált szolgáltatási változatoktól és a későbbi Voxtral beszédgeneráló vagy valós idejű kiadásoktól.\n\nÁtírás és hangértelmezés\n\nA modellnek dedikált, tisztán átírási módja van. A gyártó szerint alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forráshang nyelvét, és ennek megfelelően írja át. Ezt a módot használd, ha a kívánt eredményanyag maga az elhangzott megfogalmazás, nem értelmezés vagy összefoglaló. Azonosítsd, hogy az eredmény őrizze-e meg az eredeti nyelvet, vagy külön kért fordítás kövesse.\n\nA hangértelmezés lehetővé teszi, hogy közvetlenül kérdezz egy felvételről, külön beszédfelismerő és szöveges modell előzetes összekapcsolása nélkül. Kérheted, milyen témáról beszéltek, milyen döntést mondtak ki, vagy a felvétel mely információja válaszol egy konkrét kérdésre. Az eredmény tömör válasz vagy rendezett összefoglaló lehet minden elhangzott szó teljes átirata helyett.\n\nMegbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt és a visszaadandó mezőket: témák, kifejezetten kimondott döntések és követő műveletek. Neveket vagy dátumokat csak akkor kérj, ha azok ténylegesen elhangzanak a felvételen, a tisztázatlan részleteket pedig tartsd külön a döntésektől. Interjúnál kérd egy konkrét kérdés válaszát és az érthetőségét biztosító környező kontextust. Ezek a kimeneti megoldások a hangfeladatot később használható dokumentumhoz kapcsolják.\n\nKontextus, időtartam és nyelvek\n\nA gyártó 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot dokumentál átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. A két időtartam eltérő feladatkörre vonatkozik. A felvétel kiválasztása előtt válaszd ki a kívánt műveletet, és a rendelkezésre álló kontextus tervezésekor a szöveges utasítást és beszélgetést is számítsd bele. Egy hosszú felvétel és egy hosszú írott válasz egyaránt erőforrást fogyaszt; az időtartamra vonatkozó állítás nem külön ígéret korlátlan válaszhosszra.\n\nA kiadás fő támogatott nyelvei között az angolt, spanyolt, franciát, portugált, hindit, németet, hollandot és olaszt azonosítja, és automatikus nyelvfelismerést biztosít. Beszédfordításhoz add meg a célnyelvet és az eredeti formában megőrzendő kifejezéseket. Egy adott nyelvű hanggal kapcsolatos kérdésnél különböztesd meg a felvétel nyelvét a válasz kívánt írott nyelvétől.\n\nTöbb felvétel és további kérdések\n\nA kártya támogat több hangbemenetet egy üzenetben és hangot több felhasználói fordulóban. Összehasonlításnál minden felvételnek adj azonosítót, és add meg szerepét. Gyakorlati kérés összevetheti egy elhangzott magyarázat két változatát, megkérdezheti, mely feltételek változtak, és felvételenként külön oszlopot tartalmazó táblázatot adhat vissza. Az azonosítók segítenek a modell megállapításait a megfelelő forráshoz kötni.\n\nTovábbi kérdés megtarthatja a korábbi kérdést és választ, miközben szűkebb részletre kérdez vagy újabb felvételt ad meg. Először kérheted például egy megbeszélés döntéseit, majd megkérdezheted, mely döntés kapcsolódik egy adott követelményhez. Ugyanez a kiadás csak szöveges és csak hangos kéréseket is bemutat. Szöveges alapja az írott kérdésen vagy eredményen dolgozhat, a hangképesség pedig a beszéd bizonyítékát adja.\n\nHanggal vezérelt függvények\n\nA gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le, és a kiadott kártya függvényhívási példáját kísérleti támogatásként jelöli. E munkafolyamatban az alkalmazás meghatároz egy függvényt és argumentumait, a modell hívást készít a kérésből, az alkalmazás pedig végrehajtja és megadja az eredményt. Hangalapú lekérdezés ezért írott választ adhat kapcsolódó eszközből származó információval. A függvényhívás nem jelenti, hogy a modell automatikusan birtokolja a külső szolgáltatást vagy pusztán a művelet megnevezésével végrehajtja azt.\n\nA függvény célja és a szükséges információ maradjon egyértelmű. Ha a felvétel műveletet kér, de elhagy egy kötelező értéket, az alkalmazásnak továbbra is szüksége van arra a függvény végrehajtásához. Különítsd el az elhangzott kérést, a javasolt argumentumokat és a visszaadott eredményt, hogy a következő válasz a tényleges műveleti kimenetelre utalhasson.\n\nAjánlott beállítások és hasznos határok\n\nHangértelmezéshez és társalgási válaszgeneráláshoz a kártya 0.2 temperature és 0.95 top-p értéket ajánl. Átíráshoz 0.0 temperature értéket ajánl. Kifejezetten kijelenti, hogy a rendszerpromptok nem támogatottak ebben a kiadott használati folyamatban, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe helyezd, ne más Mistral-modell rendszerprompt-konvencióját vidd át.\n\nA kérdéshez releváns anyagot tartalmazó felvételt válassz, az elhangzó beszéd legyen tiszta, és add meg, hogy átiratot, fordítást, választ vagy összefoglalót kérsz. A dokumentált kimenet szöveg. Beszélt válaszhoz szövegfelolvasó komponens szükséges, a beszélő azonosítását, a részletes beszélőszétválasztást vagy a szószintű időbélyegeket pedig nem szabad az általános hangértelmezési állításból kikövetkeztetni ennél a pontos kiadásnál.\n\nA kártya 500 tokenes generálási példái példabeállítások, nem külön megadott maximális kimeneti kapacitás. Ismételhető munkafolyamat előkészítésekor őrizd meg a 2507 kiadást, a feladatspecifikus időtartam-útmutatást és a bemeneti nyelvet. A hasznos végső eredményanyag a kért szöveg, a felvételhez kapcsolva és a következő dokumentum- vagy alkalmazási lépéshez formázva.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Summarize a supplied meeting transcript\n\nSummarize this supplied transcript text: 'Ana: We will keep the current label. Ben: I will check the revised barcode by Tuesday. Ana: Shipping timing is still unconfirmed. Ben: Agreed.' Return topics, explicit decisions and follow-up actions. Separate the unresolved shipping date from decisions, and include owners or deadlines only when stated in the transcript.A meeting summary with topics, one decision, an owned action and an unresolved timing item.Check that keeping the label is the decision and shipping timing remains unconfirmed.mistralai/voxtral-small-24b-2507A Voxtral Small 1.0 24B 2507 szöveget és hangot fogadó modell átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces értelmezést, több hangbemenetet és szöveges eredményeket dokumentál.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Voxtral Small 1.0 24B 2507 hangbemenettel és beszédértelmezéssel bővíti a Mistral Small nyelvimodell-alapját. Hangot és szöveget fogad, és szöveget ad vissza, például átiratot, felvétellel kapcsolatos választ, fordítást vagy strukturált összefoglalót. Ez a megnevezett 24B beszédértelmező kiadás, amely elkülönül a Voxtral Minitől, az átírásra optimalizált szolgáltatási változatoktól és a későbbi Voxtral beszédgeneráló vagy valós idejű kiadásoktól.
Átírás és hangértelmezés
A modellnek dedikált, tisztán átírási módja van. A gyártó szerint alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forráshang nyelvét, és ennek megfelelően írja át. Ezt a módot használd, ha a kívánt eredményanyag maga az elhangzott megfogalmazás, nem értelmezés vagy összefoglaló. Azonosítsd, hogy az eredmény őrizze-e meg az eredeti nyelvet, vagy külön kért fordítás kövesse.
A hangértelmezés lehetővé teszi, hogy közvetlenül kérdezz egy felvételről, külön beszédfelismerő és szöveges modell előzetes összekapcsolása nélkül. Kérheted, milyen témáról beszéltek, milyen döntést mondtak ki, vagy a felvétel mely információja válaszol egy konkrét kérdésre. Az eredmény tömör válasz vagy rendezett összefoglaló lehet minden elhangzott szó teljes átirata helyett.
Megbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt és a visszaadandó mezőket: témák, kifejezetten kimondott döntések és követő műveletek. Neveket vagy dátumokat csak akkor kérj, ha azok ténylegesen elhangzanak a felvételen, a tisztázatlan részleteket pedig tartsd külön a döntésektől. Interjúnál kérd egy konkrét kérdés válaszát és az érthetőségét biztosító környező kontextust. Ezek a kimeneti megoldások a hangfeladatot később használható dokumentumhoz kapcsolják.
Kontextus, időtartam és nyelvek
A gyártó 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot dokumentál átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. A két időtartam eltérő feladatkörre vonatkozik. A felvétel kiválasztása előtt válaszd ki a kívánt műveletet, és a rendelkezésre álló kontextus tervezésekor a szöveges utasítást és beszélgetést is számítsd bele. Egy hosszú felvétel és egy hosszú írott válasz egyaránt erőforrást fogyaszt; az időtartamra vonatkozó állítás nem külön ígéret korlátlan válaszhosszra.
A kiadás fő támogatott nyelvei között az angolt, spanyolt, franciát, portugált, hindit, németet, hollandot és olaszt azonosítja, és automatikus nyelvfelismerést biztosít. Beszédfordításhoz add meg a célnyelvet és az eredeti formában megőrzendő kifejezéseket. Egy adott nyelvű hanggal kapcsolatos kérdésnél különböztesd meg a felvétel nyelvét a válasz kívánt írott nyelvétől.
Több felvétel és további kérdések
A kártya támogat több hangbemenetet egy üzenetben és hangot több felhasználói fordulóban. Összehasonlításnál minden felvételnek adj azonosítót, és add meg szerepét. Gyakorlati kérés összevetheti egy elhangzott magyarázat két változatát, megkérdezheti, mely feltételek változtak, és felvételenként külön oszlopot tartalmazó táblázatot adhat vissza. Az azonosítók segítenek a modell megállapításait a megfelelő forráshoz kötni.
További kérdés megtarthatja a korábbi kérdést és választ, miközben szűkebb részletre kérdez vagy újabb felvételt ad meg. Először kérheted például egy megbeszélés döntéseit, majd megkérdezheted, mely döntés kapcsolódik egy adott követelményhez. Ugyanez a kiadás csak szöveges és csak hangos kéréseket is bemutat. Szöveges alapja az írott kérdésen vagy eredményen dolgozhat, a hangképesség pedig a beszéd bizonyítékát adja.
Hanggal vezérelt függvények
A gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le, és a kiadott kártya függvényhívási példáját kísérleti támogatásként jelöli. E munkafolyamatban az alkalmazás meghatároz egy függvényt és argumentumait, a modell hívást készít a kérésből, az alkalmazás pedig végrehajtja és megadja az eredményt. Hangalapú lekérdezés ezért írott választ adhat kapcsolódó eszközből származó információval. A függvényhívás nem jelenti, hogy a modell automatikusan birtokolja a külső szolgáltatást vagy pusztán a művelet megnevezésével végrehajtja azt.
A függvény célja és a szükséges információ maradjon egyértelmű. Ha a felvétel műveletet kér, de elhagy egy kötelező értéket, az alkalmazásnak továbbra is szüksége van arra a függvény végrehajtásához. Különítsd el az elhangzott kérést, a javasolt argumentumokat és a visszaadott eredményt, hogy a következő válasz a tényleges műveleti kimenetelre utalhasson.
Ajánlott beállítások és hasznos határok
Hangértelmezéshez és társalgási válaszgeneráláshoz a kártya 0.2 temperature és 0.95 top-p értéket ajánl. Átíráshoz 0.0 temperature értéket ajánl. Kifejezetten kijelenti, hogy a rendszerpromptok nem támogatottak ebben a kiadott használati folyamatban, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe helyezd, ne más Mistral-modell rendszerprompt-konvencióját vidd át.
A kérdéshez releváns anyagot tartalmazó felvételt válassz, az elhangzó beszéd legyen tiszta, és add meg, hogy átiratot, fordítást, választ vagy összefoglalót kérsz. A dokumentált kimenet szöveg. Beszélt válaszhoz szövegfelolvasó komponens szükséges, a beszélő azonosítását, a részletes beszélőszétválasztást vagy a szószintű időbélyegeket pedig nem szabad az általános hangértelmezési állításból kikövetkeztetni ennél a pontos kiadásnál.
A kártya 500 tokenes generálási példái példabeállítások, nem külön megadott maximális kimeneti kapacitás. Ismételhető munkafolyamat előkészítésekor őrizd meg a 2507 kiadást, a feladatspecifikus időtartam-útmutatást és a bemeneti nyelvet. A hasznos végső eredményanyag a kért szöveg, a felvételhez kapcsolva és a következő dokumentum- vagy alkalmazási lépéshez formázva.
POST /v1/chat/completionstexttext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/voxtral-small-24b-2507 | 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 $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00002 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/voxtral-small-24b-2507", "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/voxtral-small-24b-2507',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/voxtral-small-24b-2507',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/voxtral-small-24b-2507
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
mistralai/voxtral-small-24b-2507A Voxtral Small 1.0 24B 2507 szöveget és hangot fogadó modell átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces értelmezést, több hangbemenetet és szöveges eredményeket dokumentál.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Voxtral Small 1.0 24B 2507 hangbemenettel és beszédértelmezéssel bővíti a Mistral Small nyelvimodell-alapját. Hangot és szöveget fogad, és szöveget ad vissza, például átiratot, felvétellel kapcsolatos választ, fordítást vagy strukturált összefoglalót. Ez a megnevezett 24B beszédértelmező kiadás, amely elkülönül a Voxtral Minitől, az átírásra optimalizált szolgáltatási változatoktól és a későbbi Voxtral beszédgeneráló vagy valós idejű kiadásoktól.
Átírás és hangértelmezés
A modellnek dedikált, tisztán átírási módja van. A gyártó szerint alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forráshang nyelvét, és ennek megfelelően írja át. Ezt a módot használd, ha a kívánt eredményanyag maga az elhangzott megfogalmazás, nem értelmezés vagy összefoglaló. Azonosítsd, hogy az eredmény őrizze-e meg az eredeti nyelvet, vagy külön kért fordítás kövesse.
A hangértelmezés lehetővé teszi, hogy közvetlenül kérdezz egy felvételről, külön beszédfelismerő és szöveges modell előzetes összekapcsolása nélkül. Kérheted, milyen témáról beszéltek, milyen döntést mondtak ki, vagy a felvétel mely információja válaszol egy konkrét kérdésre. Az eredmény tömör válasz vagy rendezett összefoglaló lehet minden elhangzott szó teljes átirata helyett.
Megbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt és a visszaadandó mezőket: témák, kifejezetten kimondott döntések és követő műveletek. Neveket vagy dátumokat csak akkor kérj, ha azok ténylegesen elhangzanak a felvételen, a tisztázatlan részleteket pedig tartsd külön a döntésektől. Interjúnál kérd egy konkrét kérdés válaszát és az érthetőségét biztosító környező kontextust. Ezek a kimeneti megoldások a hangfeladatot később használható dokumentumhoz kapcsolják.
Kontextus, időtartam és nyelvek
A gyártó 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot dokumentál átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. A két időtartam eltérő feladatkörre vonatkozik. A felvétel kiválasztása előtt válaszd ki a kívánt műveletet, és a rendelkezésre álló kontextus tervezésekor a szöveges utasítást és beszélgetést is számítsd bele. Egy hosszú felvétel és egy hosszú írott válasz egyaránt erőforrást fogyaszt; az időtartamra vonatkozó állítás nem külön ígéret korlátlan válaszhosszra.
A kiadás fő támogatott nyelvei között az angolt, spanyolt, franciát, portugált, hindit, németet, hollandot és olaszt azonosítja, és automatikus nyelvfelismerést biztosít. Beszédfordításhoz add meg a célnyelvet és az eredeti formában megőrzendő kifejezéseket. Egy adott nyelvű hanggal kapcsolatos kérdésnél különböztesd meg a felvétel nyelvét a válasz kívánt írott nyelvétől.
Több felvétel és további kérdések
A kártya támogat több hangbemenetet egy üzenetben és hangot több felhasználói fordulóban. Összehasonlításnál minden felvételnek adj azonosítót, és add meg szerepét. Gyakorlati kérés összevetheti egy elhangzott magyarázat két változatát, megkérdezheti, mely feltételek változtak, és felvételenként külön oszlopot tartalmazó táblázatot adhat vissza. Az azonosítók segítenek a modell megállapításait a megfelelő forráshoz kötni.
További kérdés megtarthatja a korábbi kérdést és választ, miközben szűkebb részletre kérdez vagy újabb felvételt ad meg. Először kérheted például egy megbeszélés döntéseit, majd megkérdezheted, mely döntés kapcsolódik egy adott követelményhez. Ugyanez a kiadás csak szöveges és csak hangos kéréseket is bemutat. Szöveges alapja az írott kérdésen vagy eredményen dolgozhat, a hangképesség pedig a beszéd bizonyítékát adja.
Hanggal vezérelt függvények
A gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le, és a kiadott kártya függvényhívási példáját kísérleti támogatásként jelöli. E munkafolyamatban az alkalmazás meghatároz egy függvényt és argumentumait, a modell hívást készít a kérésből, az alkalmazás pedig végrehajtja és megadja az eredményt. Hangalapú lekérdezés ezért írott választ adhat kapcsolódó eszközből származó információval. A függvényhívás nem jelenti, hogy a modell automatikusan birtokolja a külső szolgáltatást vagy pusztán a művelet megnevezésével végrehajtja azt.
A függvény célja és a szükséges információ maradjon egyértelmű. Ha a felvétel műveletet kér, de elhagy egy kötelező értéket, az alkalmazásnak továbbra is szüksége van arra a függvény végrehajtásához. Különítsd el az elhangzott kérést, a javasolt argumentumokat és a visszaadott eredményt, hogy a következő válasz a tényleges műveleti kimenetelre utalhasson.
Ajánlott beállítások és hasznos határok
Hangértelmezéshez és társalgási válaszgeneráláshoz a kártya 0.2 temperature és 0.95 top-p értéket ajánl. Átíráshoz 0.0 temperature értéket ajánl. Kifejezetten kijelenti, hogy a rendszerpromptok nem támogatottak ebben a kiadott használati folyamatban, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe helyezd, ne más Mistral-modell rendszerprompt-konvencióját vidd át.
A kérdéshez releváns anyagot tartalmazó felvételt válassz, az elhangzó beszéd legyen tiszta, és add meg, hogy átiratot, fordítást, választ vagy összefoglalót kérsz. A dokumentált kimenet szöveg. Beszélt válaszhoz szövegfelolvasó komponens szükséges, a beszélő azonosítását, a részletes beszélőszétválasztást vagy a szószintű időbélyegeket pedig nem szabad az általános hangértelmezési állításból kikövetkeztetni ennél a pontos kiadásnál.
A kártya 500 tokenes generálási példái példabeállítások, nem külön megadott maximális kimeneti kapacitás. Ismételhető munkafolyamat előkészítésekor őrizd meg a 2507 kiadást, a feladatspecifikus időtartam-útmutatást és a bemeneti nyelvet. A hasznos végső eredményanyag a kért szöveg, a felvételhez kapcsolva és a következő dokumentum- vagy alkalmazási lépéshez formázva.
POST /v1/messagestextjson, sse| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/voxtral-small-24b-2507 | 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 $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0.0006 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása $0.00002 / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
{\n "model": "mistralai/voxtral-small-24b-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/voxtral-small-24b-2507', '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/voxtral-small-24b-2507', '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/voxtral-small-24b-2507
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Summarize a supplied meeting transcript\n\nSummarize this supplied transcript text: 'Ana: We will keep the current label. Ben: I will check the revised barcode by Tuesday. Ana: Shipping timing is still unconfirmed. Ben: Agreed.' Return topics, explicit decisions and follow-up actions. Separate the unresolved shipping date from decisions, and include owners or deadlines only when stated in the transcript.A meeting summary with topics, one decision, an owned action and an unresolved timing item.Check that keeping the label is the decision and shipping timing remains unconfirmed.