モデル

Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

Mistral Large 3 2512は、長い文書、企業の知識、コーディング、ツールを使う作業向けの、多言語対応のテキスト・画像モデルです。256kコンテキスト、ネイティブの関数呼び出し、構造化出力により、提示した根拠を回答、レコード、操作の提案へ変換できます。

モデルについて

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。

Mistral Large 3 2512は、一般的な会話、視覚理解、企業の業務向けに指示調整されたMistral AIのモデルです。疎なMixture of Expertsアーキテクチャは総パラメータ数6,750億、アクティブなパラメータ数410億で、256kのコンテキストウィンドウを備えています。同じタスクにテキストと画像を使い、テキスト、コード、構造化された結果で回答します。

機能と入力の準備

言語部分と視覚エンコーダーを組み合わせています。読むページ、解釈する図、説明する画面など、画像に明確な役割を与えてください。情報の多い画面では、関連する操作部を含む切り抜きを用意し、理解に必要な周辺ラベルも残します。Mistralは正方形に近い画像を推奨しています。極端に縦長・横長の資料は、重要な詳細が読めない細い帯になるまで縮小せず、有用な領域に分割してください。

開発元は、英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、オランダ語、中国語、日本語、韓国語、アラビア語を含む数十言語での会話を挙げています。出力言語、想定読者、保持する用語を指定します。サポート記事では、製品名を変えずに現地語で説明し、公開前に解決すべき不確かな訳語の短い一覧を添えるよう求められます。

長い文書と企業の知識

コンテキストには、方針文書、仕様、既存の判断、回答が必要な質問など、関連資料をまとめます。各資料と改訂版にラベルを付けてください。「この3つのオンボーディング方針を比較し、共通要件、矛盾、未回答の質問を、各発見事項の出典節付きの表にしてください」といった依頼が有用です。成果物は話題の一般的な要約ではなく、提示した文章に基づく比較になります。

文書への質問では、必要な詳しさを指定し、結論の横に根拠の文章を求めます。MistralのDocument QnAワークフローでは、まずOCRで文章と文書構造を抽出し、次に言語モデルで解釈します。抽出テキストを準備する際はページ番号と見出しを残し、回答から原文へ戻れるようにしてください。文書URL、抽出テキスト、画像の根拠はそれぞれ準備要件が異なるため、使用するアプリケーションが対応する入力形式を選びます。

コーディングと日常の支援

MistralはLarge 3を、日常の会話だけでなくコーディング支援にも位置付けています。関連する関数、期待動作、観測した失敗を提示します。例えば「このパーサーは入力が改行なしで終わると最後のフィールドを落とします。失敗する分岐を説明し、最小限の変更を提案し、修正した関数と代表的な入出力例を3つ返してください」と依頼できます。有用な結果は、実際のコードに結び付く変更案と、開発者が実行できるケースです。

業務用の草案では、事実と希望する成果物を一緒に提示します。会議メモを意思決定メモに変換する依頼では、判断内容、代替案、未解決の前提、次の行動を明示してください。原資料の事実と推奨を分け、不足情報を適切な節に示すよう求めます。区別のない文章より修正しやすくなります。

ツールと構造化された結果

ネイティブの関数呼び出しにより、モデルは提供された関数を選び、引数を準備できます。アプリケーションが関数を実行して結果を返し、モデルはその情報を回答に使います。ツールを具体的にし、タスクに必要なものだけを公開してください。在庫確認アシスタントは、製品の参照情報を受け、在庫検索を要求し、返された数量と倉庫を説明できます。実行前に選択関数と引数を検証し、最終回答とともにツール応答を保持します。

抽出では、フィールド、型、欠損値の扱いを指定します。MistralはJSONモードとカスタム構造化出力を文書化しています。JSONモードではJSONを返す明示的な指示が必要で、カスタムスキーマはより強い形式制御を提供します。請求書の要約では、供給元、請求書番号、支払期限、通貨、明細を求め、欠損値を一貫した方法で表せます。応答が要求した構造に合っていても、抽出値を文書と照合してください。

設定とエディションの違い

システム指示で、役割、タスク、ツールの規則を定義します。Mistralは、このチェックポイントの本番・日常利用にtemperature 0.1未満を推奨し、創造的なタスクでは高い値を試すとしています。多様なアイデアの依頼と再現性のある抽出の依頼を分け、前者には代替案の余地を、後者には明示的なフィールドと資料の制約を与えてください。

この指示対応版はLarge 3のBaseチェックポイントや専用推論モデルとは別です。開発元は、厳密な推論や専門的な視覚作業では、それらに特化したモデルが適する場合があるとしています。難しい計算では前提と単位を示し、途中の確認を求め、利用できる計算ツールで結果を検証します。密度の高い視覚資料では、読み取れる領域を用意し、報告書に使う前に回答を原資料と比較してください。

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches mistralai/mistral-large-2512:batch

mistralai/mistral-large-2512:batch

Mistral /mistralai/mistral-large-2512:batch

はじめに

Mistral Large 3 2512は、長い文書、企業の知識、コーディング、ツールを使う作業向けの、多言語対応のテキスト・画像モデルです。256kコンテキスト、ネイティブの関数呼び出し、構造化出力により、提示した根拠を回答、レコード、操作の提案へ変換できます。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
インラインの results[].response.body JSON
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドendpoint種類string要件必須値と制限
/v1/chat/completions
デフォルト—
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
mistralai/mistral-large-2512:batch
デフォルト—
フィールドrequests種類batch_item[]要件必須値と制限
最小項目数: 1
デフォルト—
フィールドrequests[].custom_id種類string要件必須値と制限デフォルト—
フィールドrequests[].body.messages種類message[]要件必須値と制限デフォルト—
フィールドcompletion_window種類string要件任意値と制限
24h
デフォルト—
フィールドprovider種類object|null要件任意値と制限デフォルト—
フィールドrequests[].body.model種類string要件任意値と制限
mistralai/mistral-large-2512:batch, mistralai/mistral-large-2512
デフォルト—
フィールドprovider.only種類string[]要件任意値と制限
mistral
デフォルト—
フィールドprovider.allow_fallbacks種類boolean|null要件任意値と制限
false, null
デフォルト—
メソッドのパラメータとライフサイクル
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endpoint, model, requests
パラメータmaterial_types仕様text
パラメータrepresentation仕様インラインの requests[]。各項目には custom_id と body を指定します
パラメータrequest_endpoint_profile仕様/v1/chat/completions
パラメータfile_material仕様呼び出し元は実際の UTF-8 JSONL をローカルで読み込み、requests[] に格納できます。アップロードの purpose、input_file_id、ファイル参照は使用しません。顧客の素材が存在しない、または空の場合、POST の前に準備を停止します。
パラメータserialization_order仕様endpoint, model, provider(指定されている場合), completion_window(指定されている場合), requests を最後に配置
パラメータoptional_controls仕様provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
パラメータschema_scope仕様ドキュメントに記載されたインラインの Batch エンベロープに格納する、テキスト Chat Completions のリクエストボディ。

ライフサイクル: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · 元の作成レスポンスに実際に含まれる response.id。同じユーザー/キー/グループを使用します

料金

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。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
明示的キャッシュの料金
無効 明示的キャッシュを要求した場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定料金表コンテキストトークン数が次の値を超える場合コンテキストトークン数が次の値以下の場合料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金コンテキストトークン数が次の値を超える場合—コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.0005 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0015 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00005 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合0コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.0005 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0015 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00005 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · バッチ

curl · 保存済みフィクスチャPython HTTP · 実際の顧客の JSONLPython · 完了した結果をすべて保存する
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/mistral-large-2512:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/mistral-large-2512:batch', 'mistralai/mistral-large-2512']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-large-2512:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · バッチ

インラインの results[].response.body JSON

  • GET /v1/batches/{operation_id}
ジョブのステータスを確認
curl · 元の処理のステータス
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
完了した結果をすべて保存

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。

元のステータス JSON の全体、各結果と custom_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results[] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。

元のレスポンスを確認する場合

元の操作 ID を保存してください。503 result_pending_check には X-Should-Retry:false が設定されています。結果が不明な元のバッチを決して再送しないでください。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドresults[].custom_id種類string
フィールドresults[].response.body.choices[].message.content種類string|null
フィールドresults[].error種類object|null
フィールドusage種類object|null
フィールドid種類string
フィールドmodel種類string
フィールドendpoint種類string
フィールドstatus種類string
フィールドrequest_counts種類object
フィールドresults[].id種類string
フィールドresults[].response.status_code種類integer
フィールドresults[].response.request_id種類string
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。次の手順新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。
レスポンス401 · authentication_error条件無効な API キーです。次の手順利用を許可された Ailoot キーを使用してください。
レスポンス403 · permission_error条件バッチグループを利用できません。次の手順キー/グループの利用権限を確認してください。
レスポンス422 · invalid_request_error条件バッチは残高課金を使用します。サブスクリプションでのバッチ作成は拒否されます。次の手順利用を許可された残高課金グループを使用してください。
レスポンス422 · price_unavailable条件バッチ入力の料金を見積もれません。次の手順レスポンスを保存し、対象 API ファミリーのドキュメントに記載された入力を使用してください。
レスポンス402 · billing_error条件バッチの予約額を確保できません。次の手順新しいリクエストの前に、受付条件の問題を解決してください。
レスポンス503 · price_unavailable条件Batch メソッドの価格/ネイティブ料金を利用できません。次の手順レスポンスを保存してください。価格を別の値に置き換えないでください。
レスポンス503 · api_error条件指定どおりのサプライヤールートを利用できません。次の手順ルートを修復するためにレスポンスを保存してください。
レスポンス503 · result_pending_check条件元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。次の手順元の operation_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。
レスポンス404 · not_found条件バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。次の手順元の正確な id と、同じユーザー/キー/グループを使用してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-2512:batch

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

mistralai/mistral-large-2512:batch

FAQ · Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-large-2512:batch: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-large-2512:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-large-2512:batch: requests.min_items: 1

詳細を見る

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