model

Mistral: Mistral Small 3.1 24B

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Small 3.1 24B

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 menambahkan pemahaman gambar dan konteks 128k dari pembuatnya ke lini Small 3. Model ini menggabungkan teks multibahasa, pemrograman, dan penalaran matematika dengan instruksi sistem, JSON, dan pemanggilan fungsi bawaan dalam rilis tersendiri yang disesuaikan untuk mengikuti instruksi.

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 dikembangkan dari Small 3 2501 dengan menambahkan pemahaman visual dan memperluas dukungan konteks panjang menjadi 128k token. Model ini memiliki 24 miliar parameter dan disesuaikan untuk mengikuti instruksi dari rilis Small 3.1 Base yang bernama terpisah. Model menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks, termasuk penjelasan, kode, atau rekaman terstruktur.

Kemampuan utama

Kemampuan visual memungkinkan model menganalisis materi yang terlihat bersama pertanyaan pengguna. Gambar dokumen dapat menyediakan bidang atau pernyataan yang harus diperiksa, diagram dapat menyediakan hubungan yang harus dijelaskan, dan bagan dapat menyediakan data di balik perbandingan. Pastikan label, satuan, dan konten sekitar yang relevan tetap terbaca agar pertanyaan merujuk pada bukti yang benar-benar ada dalam gambar.

Pembuatnya mencantumkan dukungan multibahasa untuk puluhan bahasa, termasuk Rusia, Inggris, Prancis, Jerman, Yunani, Hindi, Indonesia, Italia, Jepang, Korea, Melayu, Nepal, Polandia, Portugis, Rumania, Serbia, Spanyol, Swedia, Turki, Ukraina, Vietnam, Arab, Bengali, Mandarin, dan Farsi. Tetapkan bahasa akhir, pembaca, dan istilah untuk jawaban multibahasa. Nama, label yang dikutip, pengenal variabel, dan satuan dapat tetap sama sementara prosa di sekitarnya disesuaikan.

Kartu model juga menjelaskan kemampuan percakapan dan penalaran, pemanggilan fungsi bawaan, keluaran JSON, dan kepatuhan terhadap prompt sistem. Tokenizernya adalah Tekken, dengan kosakata berlabel 131k. Ini merupakan fitur rilis bernama yang disesuaikan untuk mengikuti instruksi; edisi Base-nya memiliki peran berbeda, dan rilis Small 3.2 serta Small 4 berikutnya memiliki perubahan dan mode masing-masing.

Persiapan dokumen, pemrograman, dan matematika

Untuk tugas dokumen panjang, identifikasi dokumen dan ajukan satu pertanyaan yang terdefinisi. Perbandingan dapat meminta matriks persyaratan dengan pernyataan, bagian sumbernya, dan pertentangan antardokumen jika ada. Ringkasan dapat meminta hanya materi yang relevan dengan perubahan tertentu. Konteks panjang menjaga sumber tersebut tetap bersama, sementara jawaban akhir dapat tetap ringkas.

Untuk penjelasan pemrograman, berikan fungsi dan masukan yang perilakunya harus ditelusuri. Sertakan fungsi bantu atau deklarasi yang relevan dan tanyakan bagaimana keadaan berubah sebelum nilai dikembalikan. Untuk usulan modifikasi, nyatakan persyaratan, antarmuka publik yang harus dipertahankan, dan keluaran yang diharapkan. Minta kode yang direvisi secara terpisah dari penjelasan dan contohnya.

Untuk tugas matematika, tetapkan simbol dan asumsi domain sebelum meminta penurunan. Tentukan apakah hasil akhir harus eksak, dibulatkan, atau berupa pembuktian klaim. Jika kondisinya muncul dalam gambar, pastikan rumus dan label terkait jelas, lalu minta model mempertahankan notasi tersebut dalam jawabannya. Persiapan ini mengubah fokus pemrograman dan penalaran matematika model yang terdokumentasi menjadi artefak yang dapat diperiksa.

Format instruksi dan penggunaan yang direkomendasikan

Pembuatnya memublikasikan templat percakapan V7-Tekken yang membedakan peran system, user, dan assistant serta merekomendasikan implementasi tokenizer yang sesuai sebagai acuan kebenaran. Instruksi sistem harus menetapkan peran asisten dan aturan respons, sedangkan pesan pengguna memuat tugas aktual dan materi sumber. Pemformatan percakapan yang benar berbeda dari menempatkan label menyerupai peran di dalam dokumen yang dikutip.

Kartu model merekomendasikan temperature yang relatif rendah, seperti 0.15, dan prompt sistem yang disesuaikan dengan kasus penggunaan. Tetapkan bidang atau bagian keluaran serta kondisi yang harus bertahan setelah penulisan ulang. Untuk ekstraksi berulang, minta JSON dengan nama dan tipe tertentu serta representasi bagi nilai yang tidak tersedia dalam sumber. Paragraf penjelasan dapat dikembalikan secara terpisah ketika seseorang perlu memeriksa penafsirannya.

Alur pemanggilan fungsi

Model dapat memilih fungsi dari alat yang dijelaskan aplikasi dan menghasilkan argumennya. Aplikasi menjalankan fungsi, mengembalikan hasil bersama pemanggilan alat yang sesuai, dan model menggunakan hasil tersebut dalam jawaban berikutnya. Contoh pembuatnya menunjukkan siklus percakapan ini, termasuk penggunaan alat sebelumnya dan pertanyaan pengguna baru. Karena itu, usulan pencarian berbeda dari data yang benar-benar dikembalikan oleh pencarian.

Asisten praktis dapat terlebih dahulu mengekstrak pertanyaan dari dokumen, lalu menggunakan fungsi referensi yang disediakan untuk memperoleh kondisi yang belum tersedia. Jelaskan fungsi dengan jelas, sertakan argumen yang diwajibkan, dan jaga hasil yang dikembalikan tetap terkait dengan operasi asalnya. JSON menata hasil teks; pemanggilan fungsi meminta operasi yang terhubung, bukan diam-diam menjalankan kode atau membaca basis data.

Batas substantif

Kemampuan visual yang terdokumentasi membaca gambar; kemampuan itu tidak membuatnya. Panduan asisten dalam kartu yang dirilis juga membedakan model ini dari transkripsi audio dan video, sehingga pertanyaan lisan atau video memerlukan konten relevannya yang disediakan melalui langkah persiapan terpisah yang sesuai. Akses web dan tindakan eksternal juga berasal dari alat yang terhubung, bukan model teks dan gambar saja.

Konteks 128k berkaitan dengan masukan tugas dan percakapan yang dihasilkan, sedangkan contoh generasi 512 token dalam kartu model hanyalah pengaturan contoh. Tidak ada kapasitas keras panjang jawaban yang terpisah dalam sumber yang dibaca. Pertahankan edisi Instruct 2503 yang tepat, format percakapannya, dan artefak penjelasan, rekaman, atau kode yang diminta.

Tugas praktis

Tugas praktis

Contoh teknis dalam bahasa Inggris

Trace an accumulator function

Trace this Python function on [3, -1, 4]: 'def running_sum(xs):
    total = 0
    out = []
    for x in xs:
        total += x
        out.append(total)
    return out'. Give a row for each iteration showing x, total and out, then the return value. Explain in one sentence why out differs from doubling each element.

Hasil yang diharapkan

A three-row state trace, the final list and one sentence distinguishing cumulative addition from elementwise multiplication.

Periksa hasil

Each row uses the prior total, including the negative input, rather than restarting the accumulator.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Mistral /mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Mulai

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 menambahkan pemahaman gambar dan konteks 128k dari pembuatnya ke lini Small 3. Model ini menggabungkan teks multibahasa, pemrograman, dan penalaran matematika dengan instruksi sistem, JSON, dan pemanggilan fungsi bawaan dalam rilis tersendiri yang disesuaikan untuk mengikuti instruksi.

Masukan yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Masukan
text
Keluaran
text
Format keluaran
json atau SSE
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasan
Item minimum: 1
Bawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
Contoh: system, user, assistant, tool, function
Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model.
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommessages[].contentJenisstring|content_part[]|nullPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_callsJenistool_call[]PersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_call_idJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan
Bawaan—
Kolommessages[].nameJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].reasoning_contentJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya
Bawaan—
Kolommessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_completion_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kolomstream_options.include_usageJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtemperatureJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtop_pJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstopJenisstring|string[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtoolsJenisfunction_tool[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].typeJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
function
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].function.nameJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
Berlaku jika: alat fungsi disediakan
Bawaan—
Kolomtools[].function.descriptionJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtools[].function.parametersJenisJSON_schemaPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtool_choiceJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomparallel_tool_callsJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomresponse_formatJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomreasoning_effortJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomreasoningJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomservice_tierJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolominstructionsJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kolom kompatibilitas
Bawaan—
KolomfunctionsJenisfunction[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomfunction_callJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomprompt_cache_optionsJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolommodalitiesJenisstring[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
text
Bawaan—
KolomproviderJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini
Bawaan—
Kolomcache_control.ttlJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Bawaan—
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontrakarray pesan dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

Siklus hidup: synchronous_or_streamed

Kirim ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan batas keluaran.

File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tarif standar Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tarif standar Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadwal tarifToken konteks, lebih dariToken konteks, hingga dan termasukBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarToken konteks, lebih dari—Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.0011 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00111 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1Jadwal tarif—Token konteks, lebih dari0Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.0011 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00111 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKAliran Python
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-3.1-24b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct',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")

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.

Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons
KolomJenis
Kolomchoices[].indexJenisinteger
Kolomchoices[].message.contentJenisstring|null
Kolomchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Kolomchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Kolomchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Kolomchoices[].finish_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Mistral /mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Mulai

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 menambahkan pemahaman gambar dan konteks 128k dari pembuatnya ke lini Small 3. Model ini menggabungkan teks multibahasa, pemrograman, dan penalaran matematika dengan instruksi sistem, JSON, dan pemanggilan fungsi bawaan dalam rilis tersendiri yang disesuaikan untuk mengikuti instruksi.

Masukan yang diterima
Teks
Hasil
json · sse

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Masukan
text
Keluaran
json, sse
Format keluaran
JSON atau SSE
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
user, assistant
Bawaan—
Kolommessages[].contentJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF-8

string messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan.

Siklus hidup: synchronous_or_streamed

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tarif standar Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tarif standar Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadwal tarifToken konteks, lebih dariToken konteks, hingga dan termasukBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarToken konteks, lebih dari—Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.0011 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00111 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1Jadwal tarif—Token konteks, lebih dari0Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
Masukan · Token masukan $0.0011 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.00111 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap
{
  "model": "mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct', '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))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.

Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons
KolomJenis
KolomidJenisstring
KolommodelJenisstring
Kolomcontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Kolomstop_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

FAQ · Mistral: Mistral Small 3.1 24B
Input dan hasil apa yang tersedia?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: text → json, sse

Kolom apa yang digunakan permintaan?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Batasan apa yang berlaku?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: messages.min_items: 1

Rincian selengkapnya

Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda.

Perusahaan dan portofolio proyeknya

Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.

Beli token dengan diskon.

Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token.

Langganan
Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda.
Kode promo hingga 50%
Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif.
Biaya dalam riwayat
Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Hubungkan API ke produk yang Anda jual.

SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller.

Aplikasi komersial
Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda.
Lisensi reseller
Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis.
Dokumen di situs
Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi.

Minta lisensi reseller · Penawaran dan perjanjian lisensi