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Mistral: Ministral 3 3B 2512

Markdown · JSON

Mistral: Ministral 3 3B 2512

Ministral 3 3B Instruct 2512 è un modello compatto multilingue per testo e immagini, adatto a classificazione, estrazione, didascalie di immagini e contenuti brevi. La componente linguistica da 3,4 miliardi di parametri e l’encoder visivo da 0,4 miliardi supportano istruzioni di sistema, JSON, chiamate di funzione e un contesto di 256k dichiarato dal produttore.

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.

Ministral 3 3B Instruct 2512 è la più piccola edizione ottimizzata per seguire istruzioni della famiglia Ministral 3 di Mistral AI. Il produttore la propone per applicazioni compatte basate su istruzioni, tra cui didascalie di immagini, classificazione del testo, estrazione di dati, traduzione e contenuti brevi. Il checkpoint rilasciato usa la precisione FP8 e combina l’elaborazione del testo con una componente per gli input visivi.

Componenti e capacità del modello

La scheda indica un modello linguistico da 3,4 miliardi di parametri e un encoder visivo da 0,4 miliardi. Documenta una finestra di contesto di 256k, con una lunghezza configurata predefinita di 262.144 nelle note d’uso. Questi conteggi delle componenti appartengono all’edizione 3B, non ai membri 8B o 14B della famiglia. Il modello accetta testo e immagini e genera testo, inclusi record in formato JSON o proposte di chiamate di funzione.

Il produttore descrive un supporto multilingue per decine di lingue, tra cui inglese, francese, spagnolo, tedesco, italiano, portoghese, olandese, cinese, giapponese, coreano e arabo. Sottolinea anche l’aderenza al prompt di sistema. Specifica la lingua richiesta per l’output e le etichette o i termini che devono restare invariati. Questo mantiene una spiegazione tradotta o un record estratto allineato all’uso previsto dall’applicazione.

Classificazione ed estrazione mirate

Per un compito di classificazione, fornisci le etichette consentite, la regola che le distingue e il messaggio da classificare. Chiedi una sola etichetta selezionata e una breve spiegazione fondata sul messaggio fornito. Se le etichette sono ambigue, definisci quali informazioni permetterebbero di distinguerle, invece di affidarti soltanto ai loro nomi. Si ottiene così un risultato compatto, utilizzabile in modo coerente in un flusso di lavoro più ampio.

Per l’estrazione, elenca i campi e i loro tipi e indica come rappresentare le informazioni mancanti. Una richiesta può domandare l’identificativo di un elemento, la condizione descritta esplicitamente e l’azione richiesta dall’utente. Richiedi la formulazione originale quando le parole esatte contano, oppure un valore normalizzato quando l’applicazione fornisce la regola di normalizzazione. L’output JSON organizza il risultato; la progettazione dei campi resta parte del compito, anziché costituire uno schema universale integrato.

La scheda cita anche le didascalie di immagini e la generazione di contenuti brevi. Per una didascalia, definisci l’aspetto dell’immagine da descrivere e il pubblico. Per una spiegazione breve, fornisci i fatti da preservare e la lunghezza desiderata. Una risposta di assistenza può usare la domanda originale e le indicazioni fornite per proporre un passaggio successivo conciso, insieme alla condizione che lo rende applicabile.

Preparazione visiva e multilingue

Abbina un’immagine a una domanda testuale chiara. Per un campo di un documento, conserva l’etichetta, il valore e il contesto circostante necessario a interpretarli. Per la descrizione di un oggetto, specifica quale caratteristica visibile conta. Il produttore raccomanda proporzioni dell’immagine vicine a 1:1 e di evitare input molto sottili o larghi; ritaglia quanto serve senza eliminare gli elementi su cui si basa la domanda.

Per la traduzione, fornisci il testo originale, la lingua finale ed eventuali elenchi terminologici. Chiedi il brano tradotto separatamente da un’eventuale spiegazione. Un compito di classificazione multilingue può mantenere invariate le etichette dell’applicazione e spiegare quella selezionata nella lingua del lettore. Si tratta di output definiti, anziché di una richiesta generica di commentare un messaggio o un’immagine.

Strumenti e impostazioni raccomandate

Le chiamate di funzione native permettono a un’applicazione di collegare la conversazione a un’operazione descritta. Il modello prepara gli argomenti della funzione, l’applicazione la esegue e il risultato diventa un’informazione per la risposta successiva. Una ricerca può fornire un valore mancante, oppure uno strumento di calcolo può operare su valori identificati in un’immagine. Il modello testuale non esegue da solo la funzione semplicemente producendone nome e argomenti.

Il produttore raccomanda un’istruzione di sistema che definisca l’ambiente e il caso d’uso, comprese le indicazioni sugli strumenti. Mantieni chiare le descrizioni degli strumenti e limita l’insieme alle sole operazioni pertinenti indispensabili. Per un assistente con uno scopo circoscritto, un compito esplicito di estrazione o ricerca può risultare più facile da interpretare di un prompt con molte funzioni non correlate e nessuna regola di selezione.

La scheda fornisce indicazioni per una temperatura bassa: inferiore a 0.1 per l’uso quotidiano e in produzione, e una temperatura iniziale di 0.1 per la maggior parte dei casi d’uso nella nota separata sul campionamento. Per i contenuti creativi si possono esplorare valori più alti. Queste raccomandazioni hanno ambiti dichiarati diversi; non garantiscono che un’unica impostazione di campionamento renda corretto ogni valore estratto o ogni classificazione.

Edizione e limiti del contesto

Ministral 3 offre rilasci distinti Base, Instruct e Reasoning per ogni dimensione del modello. Questa voce identifica il checkpoint Instruct 2512, non una modalità di ragionamento attivata automaticamente o la base preaddestrata. Il produttore elenca specializzazione e fine-tuning tra le possibili applicazioni, mentre il compito corrente basato su istruzioni richiede comunque input, regole e output chiaramente definiti.

Mantieni il materiale sorgente pertinente e la conversazione nel contesto configurato e richiedi il risultato compatto necessario al passaggio successivo dell’applicazione. Le note d’uso consentono di ridurre la lunghezza del contesto configurato per i compiti che non richiedono l’intera finestra. Un esempio di generazione da 512 token e un’ampia disponibilità di generazione usata in un esempio non costituiscono capacità massime di output documentate autonomamente. Generazione di immagini, output audio e azioni esterne richiedono altre componenti oltre a questo modello con risultato testuale.

Caso pratico

Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

Extract a return-request record

Extract the item code, stated condition and requested action from this message: 'Hello, the handle of kettle KT8 is loose. It arrived today. Please arrange an exchange, not a refund.' Return those three fields and quote the wording supporting the requested action. Use 'not supplied' for any field absent from the message.

Risultato atteso

A compact three-field extraction record plus the supporting request quote.

Verificare il risultato

Check that exchange is retained as the request and is not rewritten as a completed action.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/ministral-3b-2512

mistralai/ministral-3b-2512

Mistral /mistralai/ministral-3b-2512

Introduzione

Ministral 3 3B Instruct 2512 è un modello compatto multilingue per testo e immagini, adatto a classificazione, estrazione, didascalie di immagini e contenuti brevi. La componente linguistica da 3,4 miliardi di parametri e l’encoder visivo da 0,4 miliardi supportano istruzioni di sistema, JSON, chiamate di funzione e un contesto di 256k dichiarato dal produttore.

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/ministral-3b-2512
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 $0.00066 / 1K token
Output · Token in output $0.00066 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00002 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0 / 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 $0.00066 / 1K token
Output · Token in output $0.00066 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00002 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0 / 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/ministral-3b-2512", "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/ministral-3b-2512',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/ministral-3b-2512',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/ministral-3b-2512

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

mistralai/ministral-3b-2512

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/ministral-3b-2512

mistralai/ministral-3b-2512

Mistral /mistralai/ministral-3b-2512

Introduzione

Ministral 3 3B Instruct 2512 è un modello compatto multilingue per testo e immagini, adatto a classificazione, estrazione, didascalie di immagini e contenuti brevi. La componente linguistica da 3,4 miliardi di parametri e l’encoder visivo da 0,4 miliardi supportano istruzioni di sistema, JSON, chiamate di funzione e un contesto di 256k dichiarato dal produttore.

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/ministral-3b-2512
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 $0.00066 / 1K token
Output · Token in output $0.00066 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00002 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0 / 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 $0.00066 / 1K token
Output · Token in output $0.00066 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00002 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0 / 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/ministral-3b-2512",
  "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/ministral-3b-2512', '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/ministral-3b-2512', '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/ministral-3b-2512

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

mistralai/ministral-3b-2512

FAQ · Mistral: Ministral 3 3B 2512
Quali input e risultati sono disponibili?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-3b-2512: text → text

POST /v1/messages · mistralai/ministral-3b-2512: text → json, sse

Quali campi usa la richiesta?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-3b-2512: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/ministral-3b-2512: model, messages, max_tokens, stream

Quali limiti si applicano?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-3b-2512: messages.min_items: 1

Maggiori dettagli

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