modelli

Mistral: Codestral 2508

Markdown · JSON

Mistral: Codestral 2508

Codestral 2508 è il modello testuale di Mistral AI per la generazione di codice e il completamento consapevole del contesto. È ottimizzato per compiti frequenti nell’editor, inclusi fill-in-the-middle e modifiche su più righe, con un contesto di 128k dichiarato dal produttore e funzionalità documentate di chat, output strutturati e strumenti.

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

Codestral 2508 è il modello di programmazione di Mistral AI per compiti frequenti di completamento e generazione sensibili alla latenza. Riceve codice sorgente e requisiti testuali e restituisce testo che può contenere un’implementazione, un completamento, una correzione o una spiegazione. L’edizione denominata 2508 si concentra sul contesto di modifica corrente dello sviluppatore; non è un modello di embedding né, da sola, un agente completo per repository.

Completamento del codice e aggiornamento 2508

Il produttore propone Codestral per il completamento fill-in-the-middle e le modifiche su più righe. Il rilascio descrive miglioramenti nel comportamento di completamento, inclusa la riduzione della generazione incontrollata, insieme a miglioramenti nel seguire istruzioni e nei compiti di programmazione in modalità chat. Queste modifiche riguardano questa edizione di Codestral; le funzionalità di recupero delle informazioni e di agente autonomo dello stack di programmazione circostante appartengono a componenti con nomi distinti.

Per un compito di completamento, mantieni la firma della funzione, le dichiarazioni e il contesto di chiamata pertinenti insieme alla posizione del cursore. Specifica se il risultato desiderato consiste soltanto nel codice mancante o in una funzione interamente revisionata. Una richiesta nello stile di un editor può chiedere il corpo di un ciclo che preservi il tipo di ritorno esistente, mantenga i valori duplicati e non modifichi l’input del chiamante. Il risultato avrà così un punto di inserimento concreto e un comportamento definito.

Preparazione del fill-in-the-middle

Nell’interfaccia FIM del produttore, il prompt fornisce testo o codice da completare e un suffisso facoltativo fornisce il materiale successivo allo spazio vuoto. Se vengono forniti entrambi, il modello riempie lo spazio tra i due. Senza suffisso, continua dal prompt. Questo differisce da una normale richiesta conversazionale che domanda una modifica del codice e una spiegazione; ogni modalità di preparazione definisce un diverso contratto di output.

Un input utile per completare una lacuna include l’inizio della funzione, il codice che deve seguire l’inserimento e le eventuali definizioni pertinenti di tipi o funzioni ausiliarie. Conserva indentazione e delimitatori, affinché il testo restituito possa inserirsi nel frammento esistente. Se serve soltanto il corpo mancante, chiedi quel corpo anziché la riscrittura dell’intero file. Una domanda separata in chat può spiegare perché il frammento completato soddisfa il requisito.

La documentazione FIM ufficiale consente un budget di token di output e richiede che il prompt più tale budget rientrino nel contesto del modello. Documenta inoltre le sequenze di arresto e lo streaming del contenuto generato. Scegli un flusso di completamento quando il risultato deve inserirsi nella lacuna del codice e un flusso conversazionale quando il compito richiede codice insieme a una spiegazione.

Contesto e funzionalità di supporto

La pagina del modello indica una finestra di contesto di 128k. Usa il contesto per conservare i sorgenti e le dichiarazioni che determinano la modifica prevista, mantenendo esplicito il compito di modifica effettivo. Per una correzione di bug, fornisci la funzione interessata, un input concreto che provoca l’errore, il risultato atteso e l’errore o il comportamento osservato. Chiedi la correzione proposta separatamente dalla spiegazione e dagli esempi.

La pagina elenca anche output strutturati, chiamate di funzione, output predetti, risposte a domande sui documenti, prefissi di risposta ed elaborazione batch, oltre alle capacità di chat e FIM. Per un risultato strutturato di revisione del codice, definisci campi come il simbolo interessato, la discrepanza osservata, la modifica proposta e l’ipotesi ancora da chiarire. Le indicazioni di Mistral sugli output strutturati distinguono la modalità JSON da uno schema personalizzato, con il formato JSON desiderato specificato nel prompt.

Gli output predetti sono destinati a contenuti in cui parti sostanziali della risposta sono già note. Possono essere usati quando si rigenera un documento o un file di codice con una modifica limitata, mantenendo il contenuto restante. Specifica la modifica esatta e il materiale che deve rimanere. Un prefisso di risposta fornisce invece un inizio noto da cui la generazione continua; è distinto sia da un corpo completo noto sia da un suffisso FIM.

Una domanda sulla documentazione può usare il flusso di elaborazione documentale del produttore per preparare testo e struttura mediante OCR prima dell’analisi del modello linguistico. Per materiale di programmazione già disponibile come testo, fornisci i brani pertinenti della documentazione e chiedi quale condizione governa l’implementazione. Mantieni ogni requisito estratto associato alla sua sezione sorgente, affinché il codice o la spiegazione generati restino collegati alla specifica fornita.

Strumenti e risultati pratici

Le chiamate di funzione permettono all’applicazione di fornire operazioni descritte e i relativi parametri. Il modello prepara una chiamata, l’applicazione la esegue e il risultato restituito diventa contesto per la risposta successiva. Un assistente di programmazione può ricevere un risultato di ricerca o di calcolo attraverso questo ciclo, ma compilare, testare o applicare una modifica proposta richiede comunque l’ambiente di sviluppo circostante.

Per una correzione pratica, definisci l’interfaccia pubblica che deve restare compatibile e chiedi il frammento revisionato, una spiegazione concisa ed esempi di input con output attesi. Per una funzione generata, specifica i tipi accettati e le condizioni limite. Per una spiegazione, fornisci l’input di cui seguire l’esecuzione, affinché la risposta colleghi un percorso di esecuzione concreto al valore restituito.

Codestral produce testo. Non eredita vettori per la ricerca nel codice da Codestral Embed, automazione dei repository da Devstral o generazione di immagini da un modello visivo. La pagina esatta del modello 2508 non pubblica un numero di parametri o una lunghezza massima autonoma della risposta da prendere in prestito da un altro rilascio. Conserva l’edizione indicata, il contesto di programmazione e l’elaborato richiesto quando prepari un flusso ripetibile nell’editor o in chat.

Caso pratico

Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

Fill a nonmutating loop body

Complete only the missing body in this Python function: 'def doubled(values):
    result = []
    # missing body
    return result'. It must append twice every input value, preserve order and duplicate values, and leave values unchanged. Return the indented insertion followed by assert tests for [2, 2, -1] and []. This is a chat completion request, not a FIM transport request.

Risultato atteso

Only the missing indented loop body, then two tests verifying [4, 4, -2] and an empty result.

Verificare il risultato

The insertion fits before return result and never deduplicates or mutates the input.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/codestral-2508

mistralai/codestral-2508

Mistral /mistralai/codestral-2508

Introduzione

Codestral 2508 è il modello testuale di Mistral AI per la generazione di codice e il completamento consapevole del contesto. È ottimizzato per compiti frequenti nell’editor, inclusi fill-in-the-middle e modifiche su più righe, con un contesto di 128k dichiarato dal produttore e funzionalità documentate di chat, output strutturati e strumenti.

Input accettati
Testo
Risultati
Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipi di input
text
Tipi di output
text
Formato di output
json o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
mistralai/codestral-2508
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Esempi: system, user, assistant, tool, function
Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello.
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito
Predefinito—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza
Predefinito—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotemperatureTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotop_pTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostopTipostring|string[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].typeTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
function
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Si applica quando: Funzione fornita come strumento
Predefinito—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camposervice_tierTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampoinstructionsTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Campo di compatibilità
Predefinito—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
text
Predefinito—
CampoproviderTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra
Predefinito—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt
Predefinito—
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametromessagesContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametrofile_materialContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametrooptional_controlsContrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrocontrol_scopeContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati
Parametrooutput_modalitiesContrattotext
Parametrohosted_operationsContrattofalse
Parametromultimodal_input_bindingContrattonull

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Invia l’ID esatto del modello con messages.

La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.

Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0006 / 1K token
Output · Token in output $0.0018 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0006 / 1K token
Output · Token in output $0.0018 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming 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/codestral-2508", "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/codestral-2508',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/codestral-2508',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")

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra mistralai/codestral-2508

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

mistralai/codestral-2508

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/codestral-2508

mistralai/codestral-2508

Mistral /mistralai/codestral-2508

Introduzione

Codestral 2508 è il modello testuale di Mistral AI per la generazione di codice e il completamento consapevole del contesto. È ottimizzato per compiti frequenti nell’editor, inclusi fill-in-the-middle e modifiche su più righe, con un contesto di 128k dichiarato dal produttore e funzionalità documentate di chat, output strutturati e strumenti.

Input accettati
Testo
Risultati
json · sse

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipi di input
text
Tipi di output
json, sse
Formato di output
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
mistralai/codestral-2508
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
user, assistant
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF-8

Stringa messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages, max_tokens
Parametrooptional_controlsContrattostream
Parametromaterial_typesContrattotext
Parametrotext_file_materialContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio.

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0006 / 1K token
Output · Token in output $0.0018 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0006 / 1K token
Output · Token in output $0.0018 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00006 / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo
{
  "model": "mistralai/codestral-2508",
  "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/codestral-2508', '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/codestral-2508', '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))

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra mistralai/codestral-2508

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

mistralai/codestral-2508

FAQ · Mistral: Codestral 2508
Quali input e risultati sono disponibili?

POST /v1/chat/completions · mistralai/codestral-2508: text → text

POST /v1/messages · mistralai/codestral-2508: text → json, sse

Quali campi usa la richiesta?

POST /v1/chat/completions · mistralai/codestral-2508: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/codestral-2508: model, messages, max_tokens, stream

Quali limiti si applicano?

POST /v1/chat/completions · mistralai/codestral-2508: messages.min_items: 1

Maggiori dettagli

Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione.

L’azienda e il suo portafoglio di progetti

L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese.

Acquista token con uno sconto.

Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token.

Abbonamento
Scegli un piano scontato per richieste regolari.
Codice fino al 50%
Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione.
Spese nella cronologia
Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta.

Scegli abbonamento · Consulta prezzi dei modelli

Collega l’API al prodotto che vendi.

SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller.

Applicazione commerciale
Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento.
Licenza reseller
Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita.
Documenti sul sito
Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione.

Richiedi licenza reseller · Offerta e accordo di licenza