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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。

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実用タスク

英語の技術例

Compare onboarding policies\n\nCompare 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.

期待される結果

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

結果の確認

Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative.

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Mistral: Mistral Large 3 2512

Mistral /mistralai/mistral-large-2512

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

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で利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions

入力の種類: text
出力の種類: text
出力形式: jsonまたは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 mistralai/mistral-large-2512	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—

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

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

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: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

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 $0.0022 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0066 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 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
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 $0.0022 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0066 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

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": "mistralai/mistral-large-2512", "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\n

from 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='mistralai/mistral-large-2512',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"))\n

from 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='mistralai/mistral-large-2512',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")\n

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Ailoot Ultra · OpenAI チャット

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レスポンスのフィールド

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

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。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-2512

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

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "mistralai/mistral-large-2512", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "mistralai/mistral-large-2512", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|mistralai%2Fmistral-large-2512", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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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 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Mistral: Mistral Large 3 2512

Mistral /mistralai/mistral-large-2512

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: json · sse

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で利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages

入力の種類: text
出力の種類: json, sse
出力形式: JSONまたは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 mistralai/mistral-large-2512	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

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF-8テキスト

messages[].contentの文字列

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

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: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

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 $0.0022 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0066 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 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
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 $0.0022 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.0066 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 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 →

リクエスト例

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

{\n  "model": "mistralai/mistral-large-2512",\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': 'mistralai/mistral-large-2512', '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\n

import 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': 'mistralai/mistral-large-2512', '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))\n

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Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

JSONまたはSSE

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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。

元のレスポンスを確認する場合

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。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`id`	種類string
フィールド`model`	種類string
フィールド`content[]`	種類text\|thinking\|tool_use\|other content block
フィールド`stop_reason`	種類string\|null
フィールド`usage`	種類object

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。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-2512

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

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "mistralai/mistral-large-2512", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "mistralai/mistral-large-2512", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|mistralai%2Fmistral-large-2512", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "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", "http_status": 400, "recovery": "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。", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "mistralai/mistral-large-2512", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "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。" }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].contentの文字列", "required_material": "UTF-8テキスト" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "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。", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSONまたはSSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "mistralai/mistral-large-2512" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; 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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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 2.2, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic メッセージ", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 6.6, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "高速モード", "value": "標準料金", "when": "高速モードが選択されている場合" }, { "label": "Flex モード", "value": "標準料金", "when": "flex モードが選択されている場合" }, { "label": "最大推論量", "value": "標準料金", "when": "推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { 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実用タスク

英語の技術例

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期待される結果

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

結果の確認

Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative.

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Keep the source section beside each finding. 期待される結果 A source-linked comparison of shared and conflicting requirements plus one policy decision question. 結果の確認 Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative.", "rawModel": { "about": "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。\n\n機能と入力の準備\n\n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。\n\n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。\n\n長い文書と企業の知識\n\n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。\n\n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。\n\nコーディングと日常の支援\n\nMistral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。\n\n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。\n\nツールと構造化された結果\n\n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。\n\n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。\n\n設定とエディションの違い\n\n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。\n\n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。", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Mistral", "available": null, "canonical_model": "mistralai/mistral-large-2512", "capabilities": { "context_length": 262144, "manufacturer_input": [ "text", "image", "file" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0022000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000022", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0066000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000066", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。" } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "mistralai/mistral-large-2512", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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