Source: https://ailoot.ai/models/it/mistralai-mistral-small-3-1-24b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/mistralai-mistral-small-3-1-24b-instruct/ Language: it # Mistral: Mistral Small 3.1 24B [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/mistralai-mistral-small-3-1-24b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/mistralai-mistral-small-3-1-24b-instruct/facts.json) ## [Mistral: Mistral Small 3.1 24B](https://ailoot.ai/models/it/mistralai-mistral-small-3-1-24b-instruct/) Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 aggiunge comprensione delle immagini e un contesto di 128k dichiarato dal produttore alla linea Small 3. Combina testo multilingue, programmazione e ragionamento matematico con istruzioni di sistema, JSON e chiamate di funzione native in un rilascio distinto ottimizzato per seguire istruzioni. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/mistralai-mistral-small-3-1-24b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/mistralai-mistral-small-3-1-24b-instruct/#method-1) 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 Small 3.1 24B Instruct 2503 parte da Small 3 2501 aggiungendo comprensione visiva ed estendendo il supporto al contesto lungo a 128k token. Ha 24 miliardi di parametri ed è ottimizzato per seguire istruzioni a partire dal rilascio denominato separatamente Small 3.1 Base. Accetta testo e immagini e produce testo, incluse spiegazioni, codice o record strutturati. Capacità principali La visione consente al modello di analizzare materiale visibile insieme alla domanda dell’utente. L’immagine di un documento può fornire il campo o l’affermazione da esaminare, un diagramma la relazione da spiegare e un grafico i dati dietro a un confronto. Mantieni leggibili etichette, unità e contenuto circostante pertinente, affinché la domanda si riferisca a evidenze effettivamente presenti nell’immagine. Il produttore elenca supporto multilingue per decine di lingue, tra cui russo, inglese, francese, tedesco, greco, hindi, indonesiano, italiano, giapponese, coreano, malese, nepalese, polacco, portoghese, romeno, serbo, spagnolo, svedese, turco, ucraino, vietnamita, arabo, bengalese, cinese e farsi. Definisci lingua finale, lettore e terminologia per una risposta multilingue. Nomi, etichette citate, identificatori di variabili e unità possono restare invariati mentre la prosa circostante viene adattata. La scheda descrive anche capacità conversazionali e di ragionamento, chiamate di funzione native, output JSON e aderenza ai prompt di sistema. Il tokenizer è Tekken, con un vocabolario indicato come 131k. Sono funzionalità del rilascio denominato e ottimizzato per seguire istruzioni; la sua edizione Base ha un ruolo diverso e i rilasci successivi Small 3.2 e Small 4 mantengono modifiche e modalità proprie. Preparazione documentale, di programmazione e matematica Per un compito su documenti lunghi, identifica i documenti e poni una domanda definita. Un confronto può chiedere una matrice dei requisiti con l’affermazione, la sezione sorgente ed eventuali disaccordi tra documenti. Un riepilogo può richiedere soltanto il materiale pertinente a una modifica nominata. Il contesto lungo mantiene insieme quelle fonti, mentre la risposta finale può restare concisa. Per una spiegazione del codice, fornisci la funzione e l’input di cui seguire il comportamento. Includi funzioni ausiliarie o dichiarazioni pertinenti e chiedi come cambia lo stato prima della restituzione del valore. Per una modifica proposta, indica il requisito, l’interfaccia pubblica da preservare e l’output atteso. Richiedi il codice revisionato separatamente dalla spiegazione e dagli esempi. Per un compito matematico, definisci simboli e ipotesi sul dominio prima di chiedere una derivazione. Specifica se il risultato finale deve essere esatto, arrotondato o una dimostrazione di un’affermazione. Se la condizione appare in un’immagine, mantieni chiare formula ed etichette associate e chiedi al modello di preservare quella notazione nella risposta. Queste preparazioni trasformano l’attenzione documentata del modello a programmazione e ragionamento matematico in un elaborato esaminabile. Formato delle istruzioni e uso raccomandato Il produttore pubblica un template di conversazione V7-Tekken che distingue ruoli di sistema, utente e assistente e raccomanda di usare l’implementazione del tokenizer corrispondente come riferimento autorevole. Un’istruzione di sistema deve definire ruolo dell’assistente e regole della risposta, mentre il messaggio utente contiene il compito effettivo e il materiale sorgente. Una formattazione corretta della conversazione è diversa dall’inserire etichette simili a ruoli dentro un documento citato. La scheda raccomanda una temperatura relativamente bassa, come 0.15, e un prompt di sistema adattato al caso d’uso. Definisci i campi o le sezioni dell’output e le condizioni che devono sopravvivere alla riscrittura. Per estrazioni ripetute, chiedi JSON con nomi e tipi specificati e una rappresentazione per i valori mancanti nella fonte. Un paragrafo esplicativo può essere restituito separatamente quando una persona deve esaminare l’interpretazione. Flusso delle chiamate di funzione Il modello può selezionare una funzione tra gli strumenti descritti dall’applicazione e generarne gli argomenti. L’applicazione esegue la funzione, restituisce il risultato con la chiamata corrispondente e il modello usa quel risultato in una risposta successiva. L’esempio del produttore mostra questo ciclo conversazionale, incluso l’uso precedente di strumenti e una nuova domanda dell’utente. Una ricerca proposta è quindi distinta dai dati effettivamente restituiti dalla ricerca. Un assistente pratico può prima estrarre una domanda da un documento e poi usare una funzione di riferimento fornita per ottenere una condizione mancante. Descrivi chiaramente la funzione, includi i suoi argomenti obbligatori e mantieni il risultato restituito associato all’operazione originaria. JSON organizza un risultato testuale; una chiamata di funzione richiede un’operazione collegata, anziché eseguire silenziosamente codice o leggere un database. Limiti sostanziali La capacità visiva documentata legge immagini; non le genera. Le indicazioni per l’assistente nella scheda rilasciata distinguono inoltre questo modello dalla trascrizione audio e video, quindi una domanda parlata o video richiede che il contenuto pertinente sia fornito tramite un passaggio di preparazione separato appropriato. Anche accesso al web e azioni esterne provengono da strumenti collegati, non dal solo modello per testo e immagini. Il contesto di 128k riguarda l’input del compito e la conversazione generata, mentre l’esempio di generazione da 512 token della scheda è soltanto un’impostazione esemplificativa. Nelle fonti lette non è specificata una capacità rigida separata per la lunghezza della risposta. Conserva l’edizione esatta Instruct 2503, il suo formato di conversazione e la spiegazione, il record o l’elaborato di codice richiesti. Caso pratico ### Caso pratico Esempio tecnico in inglese ``` Trace an accumulator function Trace this Python function on [3, -1, 4]: 'def running_sum(xs): total = 0 out = [] for x in xs: total += x out.append(total) return out'. Give a row for each iteration showing x, total and out, then the return value. Explain in one sentence why out differs from doubling each element. ``` #### Risultato atteso ``` A three-row state trace, the final list and one sentence distinguishing cumulative addition from elementwise multiplication. ``` #### Verificare il risultato ``` Each row uses the prior total, including the negative input, rather than restarting the accumulator. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct` [`mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&fmt=chat) Mistral /`mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct` ### Introduzione Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 aggiunge comprensione delle immagini e un contesto di 128k dichiarato dal produttore alla linea Small 3. Combina testo multilingue, programmazione e ragionamento matematico con istruzioni di sistema, JSON e chiamate di funzione native in un rilascio distinto ottimizzato per seguire istruzioni. 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 | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori 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— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori 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 | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`messages` | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content | | Parametro`file_material` | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametro`control_scope` | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati | | Parametro`output_modalities` | Contrattotext | | Parametro`hosted_operations` | Contrattofalse | | Parametro`multimodal_input_binding` | Contrattonull | 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. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0011** / 1K token Output · Token in output **$0.00111** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | | ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0011** / 1K token Output · Token in output **$0.00111** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 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 | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&fmt=chat) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct` [`mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&fmt=messages) Mistral /`mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct` ### Introduzione Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 aggiunge comprensione delle immagini e un contesto di 128k dichiarato dal produttore alla linea Small 3. Combina testo multilingue, programmazione e ragionamento matematico con istruzioni di sistema, JSON e chiamate di funzione native in un rilascio distinto ottimizzato per seguire istruzioni. 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 | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF-8 `Stringa messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`text_file_material` | ContrattoLeggi 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. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0011** / 1K token Output · Token in output **$0.00111** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | | ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0011** / 1K token Output · Token in output **$0.00111** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache **$0** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo ```json { "model": "mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### 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 | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&fmt=messages) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`](https://ailoot.ai/models/it/#m=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-3.1-24b-instruct&fmt=messages) FAQ · Mistral: Mistral Small 3.1 24B Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quali limiti si applicano? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct`: `messages.min_items`: `1` 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](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.