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Mistral: Mistral Large 3 2512

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Mistral: Mistral Large 3 2512

Mistral Large 3 2512 è un modello multilingue per testo e immagini destinato a documenti lunghi, conoscenze aziendali, programmazione e lavoro assistito da strumenti. Il contesto di 256k, le chiamate di funzione native e l’output strutturato aiutano a trasformare le evidenze fornite in risposte, record e azioni proposte.

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.

Mistral Large 3 2512 è l’edizione di Mistral AI ottimizzata per seguire istruzioni, destinata a conversazione generale, comprensione visiva e lavoro aziendale. La sua architettura mixture-of-experts sparsa ha 675 miliardi di parametri totali, di cui 41 miliardi attivi, e una finestra di contesto di 256k. Testo e immagini possono contribuire allo stesso compito, mentre la risposta è testo, codice o un risultato strutturato.

Capacità e preparazione degli input

Il modello combina una componente linguistica con un encoder visivo. Assegna all’immagine un ruolo chiaro: una pagina da leggere, un diagramma da interpretare o una schermata da spiegare. Per una schermata affollata, fornisci un ritaglio con i controlli pertinenti e conserva le etichette circostanti necessarie a comprenderli. Mistral raccomanda immagini di forma vicina al quadrato; suddividi una fonte eccezionalmente stretta o larga in regioni utili, invece di ridurre dettagli importanti a una striscia illeggibile.

Il produttore elenca conversazioni multilingue in decine di lingue, tra cui inglese, francese, spagnolo, tedesco, italiano, portoghese, olandese, cinese, giapponese, coreano e arabo. Indica la lingua di output, il lettore previsto e la terminologia da preservare. Per un articolo di assistenza, chiedi una spiegazione localizzata con nomi dei prodotti invariati e un breve elenco di traduzioni incerte da risolvere prima della pubblicazione.

Documenti lunghi e conoscenze aziendali

Usa il contesto per riunire materiale correlato: testo di una policy, una specifica, decisioni esistenti e la domanda che richiede risposta. Etichetta ogni fonte e la sua revisione. Una richiesta utile è: «Confronta queste tre policy di onboarding. Restituisci una tabella di requisiti condivisi, conflitti e domande senza risposta, con la sezione sorgente per ogni risultato». L’elaborato risultante è un confronto fondato sui brani forniti, anziché un riepilogo generico dell’argomento.

Per una domanda documentale, identifica il livello di dettaglio desiderato e chiedi il brano di supporto accanto alla conclusione. Il flusso Document QnA di Mistral estrae prima testo e struttura del documento con OCR, poi usa un modello linguistico per interpretare quel materiale. Conserva numeri di pagina e titoli quando prepari il testo estratto, affinché la risposta possa rimandare all’originale. URL del documento, testo estratto ed evidenze sotto forma di immagini hanno requisiti di preparazione diversi; scegli la forma di input supportata dall’applicazione che stai usando.

Programmazione e assistenza quotidiana

Mistral propone Large 3 per l’assistenza alla programmazione e per la conversazione quotidiana. Fornisci le funzioni pertinenti, il comportamento atteso e l’errore osservato. Per esempio: «Questo parser perde l’ultimo campo quando l’input termina senza un carattere di nuova riga. Spiega il ramo che provoca l’errore, proponi la modifica minima e restituisci la funzione corretta con tre esempi rappresentativi di input e output». Il risultato utile è una modifica proposta legata al codice effettivo e un insieme di casi che lo sviluppatore può eseguire.

Per una bozza aziendale, fornisci insieme fatti ed elaborato desiderato. Una richiesta di trasformare appunti di riunione in un memorandum decisionale deve indicare decisione, alternative, ipotesi irrisolte e azione successiva. Chiedi al modello di separare i fatti delle fonti dalle raccomandazioni e di segnalare le informazioni mancanti nella sezione appropriata. Questo rende l’output più facile da rivedere rispetto a una narrazione indistinta.

Strumenti e risultati strutturati

Le chiamate di funzione native consentono al modello di scegliere una funzione fornita e prepararne gli argomenti. L’applicazione esegue quella funzione e restituisce il risultato; il modello usa poi le informazioni restituite nella risposta. Mantieni specifici gli strumenti ed esponi soltanto quelli necessari al compito. Un assistente per la verifica delle scorte può ricevere un riferimento di prodotto, richiedere una ricerca delle giacenze e spiegare quantità e magazzino restituiti. Convalida funzione selezionata e argomenti prima di eseguire la richiesta e conserva la risposta dello strumento insieme alla risposta finale.

Per l’estrazione, specifica campi, tipi e trattamento dei valori mancanti. Mistral documenta modalità JSON e output strutturati personalizzati; la modalità JSON richiede un’istruzione esplicita di restituire JSON, mentre uno schema personalizzato offre un controllo più forte del formato. Un riepilogo di fattura può richiedere fornitore, numero della fattura, scadenza, valuta e voci, con una rappresentazione coerente dei valori mancanti. Verifica i valori estratti rispetto al documento anche quando la risposta corrisponde alla struttura richiesta.

Impostazioni e differenze tra edizioni

Definisci ruolo, compito e regole degli strumenti nelle istruzioni di sistema. Mistral raccomanda una temperatura inferiore a 0.1 per l’uso in produzione e quotidiano di questo checkpoint, esplorando valori maggiori per compiti creativi. Separa una richiesta di idee varie da una di estrazione riproducibile: lascia alla prima spazio per alternative e dai alla seconda campi espliciti e vincoli sulle fonti.

Questa edizione basata su istruzioni è separata dal checkpoint base Large 3 e dai modelli dedicati al ragionamento. Il produttore identifica il ragionamento rigoroso e il lavoro visivo specializzato come ambiti in cui può essere preferibile un modello progettato specificamente per quei compiti. Per un calcolo difficile, fornisci ipotesi e unità, chiedi controlli intermedi e usa uno strumento di calcolo disponibile per verificare il risultato. Per evidenze visive dense, prepara regioni leggibili e confronta la risposta con la fonte prima di usarla in un rapporto.

Caso pratico

Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

Compare onboarding policies

Compare onboarding policies. A section 1 requires manager approval and identity verification before access. B section 3 requires manager approval before access and identity verification within seven days afterward. List the shared requirement, the conflict and a question for the policy owner. Keep the source section beside each finding.

Risultato atteso

A source-linked comparison of shared and conflicting requirements plus one policy decision question.

Verificare il risultato

Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-large-2512

mistralai/mistral-large-2512

Mistral /mistralai/mistral-large-2512

Introduzione

Mistral Large 3 2512 è un modello multilingue per testo e immagini destinato a documenti lunghi, conoscenze aziendali, programmazione e lavoro assistito da strumenti. Il contesto di 256k, le chiamate di funzione native e l’output strutturato aiutano a trasformare le evidenze fornite in risposte, record e azioni proposte.

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/mistral-large-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 $0.0022 / 1K token
Output · Token in output $0.0066 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0001 / 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 $0.0022 / 1K token
Output · Token in output $0.0066 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0001 / 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/mistral-large-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/mistral-large-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/mistral-large-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/mistral-large-2512

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

mistralai/mistral-large-2512

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-large-2512

mistralai/mistral-large-2512

Mistral /mistralai/mistral-large-2512

Introduzione

Mistral Large 3 2512 è un modello multilingue per testo e immagini destinato a documenti lunghi, conoscenze aziendali, programmazione e lavoro assistito da strumenti. Il contesto di 256k, le chiamate di funzione native e l’output strutturato aiutano a trasformare le evidenze fornite in risposte, record e azioni proposte.

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/mistral-large-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 $0.0022 / 1K token
Output · Token in output $0.0066 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0001 / 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 $0.0022 / 1K token
Output · Token in output $0.0066 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0001 / 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/mistral-large-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/mistral-large-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/mistral-large-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/mistral-large-2512

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

mistralai/mistral-large-2512

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

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-large-2512: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-large-2512: text → json, sse

Quali campi usa la richiesta?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-large-2512: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-large-2512: model, messages, max_tokens, stream

Quali limiti si applicano?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-large-2512: messages.min_items: 1

Maggiori dettagli

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