Devstral Medium 1.0 は、ソフトウェアエンジニアリングエージェント向けの、Mistral AI のバージョンが固定されたテキストモデルです。リリース識別子は devstral-medium-2507 です。ツールを使ってコードベースを探索し、関連する複数ファイルを編集し、複数段階にわたってエンジニアリングタスクを続けることを重視しています。コンテキストウィンドウは 128K トークンです。入力は、文章形式のタスクとプロジェクト資料です。出力は、コード、説明、アプリケーションが提供する関数の引数などです。
Medium エディションは、Devstral Small と同じソフトウェアエージェントの方向性に属しながら、独自のモデル識別情報を保持します。メーカーは、リポジトリ理解と、エージェント環境をまたぐ整合した作業が必要なタスク向けに導入しています。固定された 1.0 リリースは、その後の Devstral 世代や、汎用の Mistral Medium ファミリーとは別です。コンテキストとテキスト専用の専門性は、このエディションに属します。
対応するアプリケーション機能には、構造化出力、関数呼び出し、文書に関する質問、プレフィックス継続があります。構造化した結果では、影響するファイル、必要な編集、仮定、検証手順などのフィールドで変更計画を示せます。文書質問のワークフローは、抽出した技術内容を分析用に提供し、実装要件が仕様書に分散している場合に役立ちます。プレフィックスで回答の冒頭を設定でき、非同期バッチのワークフローで独立した分析依頼を処理できます。
ツール支援のタスクでは、利用可能な関数と引数スキーマを定義します。モデルが適切な操作を選び、引数を用意すると、アプリケーションが実行して結果を返します。次の手順は、別の関数呼び出し、または蓄積した情報に基づく回答になります。連続した呼び出しは、探索から編集、レビューへの流れを支えます。アプリケーションが並列利用を許可する場合は、独立した呼び出しをまとめて要求できます。ファイルアクセス、コマンド実行、変更の適用は、エージェント環境の機能です。
リポジトリの変更では、期待する動作、関連するインターフェース、再現可能な例を提供します。既存のコード経路をたどり、依存関係を特定し、影響するファイル間で一致する編集を準備するようエージェントに求めます。バグでは、観測結果と仕様で要求する結果を含めます。リファクタリングでは、安定させるべき公開動作を示します。返された検索結果、ファイル内容、チェックは、次の提案を導くテキストコンテキストの一部になります。
Ailoot API のワークフローでは、開始前に、パッチ、実装計画、構造化レビュー、技術説明などの最終成果物を定義します。変更案、その理由、環境から実際に返されたチェックを区別した結果を求めます。モデルは次の判断とテキスト出力を提供し、アプリケーションはツールを提供して、その効果を検証します。これにより、バージョンが固定された Medium 1.0 エディションは、元の要件、リポジトリの根拠、一貫した変更案を結び付ける必要があるエンジニアリング作業に役立ちます。
", "aboutText": "Devstral Medium 1.0 は、ソフトウェアエンジニアリングエージェント向けの、Mistral AI のバージョンが固定されたテキストモデルです。リリース識別子は devstral-medium-2507 です。ツールを使ってコードベースを探索し、関連する複数ファイルを編集し、複数段階にわたってエンジニアリングタスクを続けることを重視しています。コンテキストウィンドウは 128K トークンです。入力は、文章形式のタスクとプロジェクト資料です。出力は、コード、説明、アプリケーションが提供する関数の引数などです。\n\nMedium エディションは、Devstral Small と同じソフトウェアエージェントの方向性に属しながら、独自のモデル識別情報を保持します。メーカーは、リポジトリ理解と、エージェント環境をまたぐ整合した作業が必要なタスク向けに導入しています。固定された 1.0 リリースは、その後の Devstral 世代や、汎用の Mistral Medium ファミリーとは別です。コンテキストとテキスト専用の専門性は、このエディションに属します。\n\n対応するアプリケーション機能には、構造化出力、関数呼び出し、文書に関する質問、プレフィックス継続があります。構造化した結果では、影響するファイル、必要な編集、仮定、検証手順などのフィールドで変更計画を示せます。文書質問のワークフローは、抽出した技術内容を分析用に提供し、実装要件が仕様書に分散している場合に役立ちます。プレフィックスで回答の冒頭を設定でき、非同期バッチのワークフローで独立した分析依頼を処理できます。\n\nツール支援のタスクでは、利用可能な関数と引数スキーマを定義します。モデルが適切な操作を選び、引数を用意すると、アプリケーションが実行して結果を返します。次の手順は、別の関数呼び出し、または蓄積した情報に基づく回答になります。連続した呼び出しは、探索から編集、レビューへの流れを支えます。アプリケーションが並列利用を許可する場合は、独立した呼び出しをまとめて要求できます。ファイルアクセス、コマンド実行、変更の適用は、エージェント環境の機能です。\n\nリポジトリの変更では、期待する動作、関連するインターフェース、再現可能な例を提供します。既存のコード経路をたどり、依存関係を特定し、影響するファイル間で一致する編集を準備するようエージェントに求めます。バグでは、観測結果と仕様で要求する結果を含めます。リファクタリングでは、安定させるべき公開動作を示します。返された検索結果、ファイル内容、チェックは、次の提案を導くテキストコンテキストの一部になります。\n\nAiloot API のワークフローでは、開始前に、パッチ、実装計画、構造化レビュー、技術説明などの最終成果物を定義します。変更案、その理由、環境から実際に返されたチェックを区別した結果を求めます。モデルは次の判断とテキスト出力を提供し、アプリケーションはツールを提供して、その効果を検証します。これにより、バージョンが固定された Medium 1.0 エディションは、元の要件、リポジトリの根拠、一貫した変更案を結び付ける必要があるエンジニアリング作業に役立ちます。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
Coordinate a renamed export field\n\nPropose a patch plan across three files. serializer.py emits {'userName': user.name}; client.ts reads response.userName; schema.md documents userName. Requirement: new responses use display_name while the client temporarily accepts either field. Show the edits as small before/after snippets and give a compatibility test and a new-field test. Do not claim the files were edited.Three coordinated proposed edits plus tests for old and new responses during the compatibility period.The client accepts both spellings, while the producer and documentation agree on display_name.devstral-medium-2507Devstral Medium 1.0 は、リポジトリ探索、ツール利用、整合したソフトウェア変更のための、Mistral AI のバージョンが固定されたテキスト専用エディションです。関連ファイルをまたいで作業するエージェント向けに、128K のコンテキストへタスク要件、コード、返されたツール結果を収めます。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Devstral Medium 1.0 は、ソフトウェアエンジニアリングエージェント向けの、Mistral AI のバージョンが固定されたテキストモデルです。リリース識別子は devstral-medium-2507 です。ツールを使ってコードベースを探索し、関連する複数ファイルを編集し、複数段階にわたってエンジニアリングタスクを続けることを重視しています。コンテキストウィンドウは 128K トークンです。入力は、文章形式のタスクとプロジェクト資料です。出力は、コード、説明、アプリケーションが提供する関数の引数などです。
Medium エディションは、Devstral Small と同じソフトウェアエージェントの方向性に属しながら、独自のモデル識別情報を保持します。メーカーは、リポジトリ理解と、エージェント環境をまたぐ整合した作業が必要なタスク向けに導入しています。固定された 1.0 リリースは、その後の Devstral 世代や、汎用の Mistral Medium ファミリーとは別です。コンテキストとテキスト専用の専門性は、このエディションに属します。
対応するアプリケーション機能には、構造化出力、関数呼び出し、文書に関する質問、プレフィックス継続があります。構造化した結果では、影響するファイル、必要な編集、仮定、検証手順などのフィールドで変更計画を示せます。文書質問のワークフローは、抽出した技術内容を分析用に提供し、実装要件が仕様書に分散している場合に役立ちます。プレフィックスで回答の冒頭を設定でき、非同期バッチのワークフローで独立した分析依頼を処理できます。
ツール支援のタスクでは、利用可能な関数と引数スキーマを定義します。モデルが適切な操作を選び、引数を用意すると、アプリケーションが実行して結果を返します。次の手順は、別の関数呼び出し、または蓄積した情報に基づく回答になります。連続した呼び出しは、探索から編集、レビューへの流れを支えます。アプリケーションが並列利用を許可する場合は、独立した呼び出しをまとめて要求できます。ファイルアクセス、コマンド実行、変更の適用は、エージェント環境の機能です。
リポジトリの変更では、期待する動作、関連するインターフェース、再現可能な例を提供します。既存のコード経路をたどり、依存関係を特定し、影響するファイル間で一致する編集を準備するようエージェントに求めます。バグでは、観測結果と仕様で要求する結果を含めます。リファクタリングでは、安定させるべき公開動作を示します。返された検索結果、ファイル内容、チェックは、次の提案を導くテキストコンテキストの一部になります。
Ailoot API のワークフローでは、開始前に、パッチ、実装計画、構造化レビュー、技術説明などの最終成果物を定義します。変更案、その理由、環境から実際に返されたチェックを区別した結果を求めます。モデルは次の判断とテキスト出力を提供し、アプリケーションはツールを提供して、その効果を検証します。これにより、バージョンが固定された Medium 1.0 エディションは、元の要件、リポジトリの根拠、一貫した変更案を結び付ける必要があるエンジニアリング作業に役立ちます。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 devstral-medium-2507 | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.00088 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0044 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "devstral-medium-2507", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='devstral-medium-2507',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='devstral-medium-2507',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njsonまたはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra devstral-medium-2507
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
devstral-medium-2507Devstral Medium 1.0 は、リポジトリ探索、ツール利用、整合したソフトウェア変更のための、Mistral AI のバージョンが固定されたテキスト専用エディションです。関連ファイルをまたいで作業するエージェント向けに、128K のコンテキストへタスク要件、コード、返されたツール結果を収めます。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Devstral Medium 1.0 は、ソフトウェアエンジニアリングエージェント向けの、Mistral AI のバージョンが固定されたテキストモデルです。リリース識別子は devstral-medium-2507 です。ツールを使ってコードベースを探索し、関連する複数ファイルを編集し、複数段階にわたってエンジニアリングタスクを続けることを重視しています。コンテキストウィンドウは 128K トークンです。入力は、文章形式のタスクとプロジェクト資料です。出力は、コード、説明、アプリケーションが提供する関数の引数などです。
Medium エディションは、Devstral Small と同じソフトウェアエージェントの方向性に属しながら、独自のモデル識別情報を保持します。メーカーは、リポジトリ理解と、エージェント環境をまたぐ整合した作業が必要なタスク向けに導入しています。固定された 1.0 リリースは、その後の Devstral 世代や、汎用の Mistral Medium ファミリーとは別です。コンテキストとテキスト専用の専門性は、このエディションに属します。
対応するアプリケーション機能には、構造化出力、関数呼び出し、文書に関する質問、プレフィックス継続があります。構造化した結果では、影響するファイル、必要な編集、仮定、検証手順などのフィールドで変更計画を示せます。文書質問のワークフローは、抽出した技術内容を分析用に提供し、実装要件が仕様書に分散している場合に役立ちます。プレフィックスで回答の冒頭を設定でき、非同期バッチのワークフローで独立した分析依頼を処理できます。
ツール支援のタスクでは、利用可能な関数と引数スキーマを定義します。モデルが適切な操作を選び、引数を用意すると、アプリケーションが実行して結果を返します。次の手順は、別の関数呼び出し、または蓄積した情報に基づく回答になります。連続した呼び出しは、探索から編集、レビューへの流れを支えます。アプリケーションが並列利用を許可する場合は、独立した呼び出しをまとめて要求できます。ファイルアクセス、コマンド実行、変更の適用は、エージェント環境の機能です。
リポジトリの変更では、期待する動作、関連するインターフェース、再現可能な例を提供します。既存のコード経路をたどり、依存関係を特定し、影響するファイル間で一致する編集を準備するようエージェントに求めます。バグでは、観測結果と仕様で要求する結果を含めます。リファクタリングでは、安定させるべき公開動作を示します。返された検索結果、ファイル内容、チェックは、次の提案を導くテキストコンテキストの一部になります。
Ailoot API のワークフローでは、開始前に、パッチ、実装計画、構造化レビュー、技術説明などの最終成果物を定義します。変更案、その理由、環境から実際に返されたチェックを区別した結果を求めます。モデルは次の判断とテキスト出力を提供し、アプリケーションはツールを提供して、その効果を検証します。これにより、バージョンが固定された Medium 1.0 エディションは、元の要件、リポジトリの根拠、一貫した変更案を結び付ける必要があるエンジニアリング作業に役立ちます。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 devstral-medium-2507 | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.00088 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0044 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "devstral-medium-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'devstral-medium-2507', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'devstral-medium-2507', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSONまたはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
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| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra devstral-medium-2507
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
英語の技術例
Coordinate a renamed export field\n\nPropose a patch plan across three files. serializer.py emits {'userName': user.name}; client.ts reads response.userName; schema.md documents userName. Requirement: new responses use display_name while the client temporarily accepts either field. Show the edits as small before/after snippets and give a compatibility test and a new-field test. Do not claim the files were edited.Three coordinated proposed edits plus tests for old and new responses during the compatibility period.The client accepts both spellings, while the producer and documentation agree on display_name.