モデル

Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Mistral Medium 3.1は、会話の回答、文書への質問、構造化抽出向けのテキスト・画像モデルです。開発元公表の128kコンテキストと、記載された関数呼び出し、predicted outputs、プレフィックスの機能により、資料に基づく説明や対象を絞った編集のワークフローを支えます。

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 Medium 3.1は、文章と画像の理解向けのMistral AIのマルチモーダル版です。開発元はこの改訂を、Medium 3系列の語調と性能の改善と説明しています。テキストと画像を受け取り、説明、文書への回答、構造化レコード、関数呼び出しの提案などをテキストで生成します。この版の開発元による固定識別子はmistral-medium-2508です。

コンテキストと特定のエディション

モデルページは128kのコンテキストウィンドウを文書化しています。関連する原文の文章、画像の根拠、会話、ユーザーのタスクをまとめて保持するために使ってください。大量の資料を渡す前に、文書の役割と回答すべき質問を指定します。長いコンテキストで対象を絞った比較を支えつつ、最終成果物は短い表や修正した節にできます。

Medium 3.1には固有の仕様があります。Medium 3.5の256kコンテキスト、128B密アーキテクチャ、設定可能なハイブリッド推論モードを、この項目に当てはめてはいけません。3.1のページには、後のモデルから安全に代用できるパラメータ数や独立した最大回答長は示されていません。

構造化出力と関数

開発元は、この版の機能として構造化出力、関数呼び出し、predicted outputsを挙げています。構造化抽出では、必須フィールド、期待する型、元資料にない情報の扱いを定義します。レコードには、文書識別子、抽出した記述、出典位置、残る質問を含められます。プログラムが解析する場合はレコードのみを求め、人が解釈を確認する場合は文章の説明を別にしてください。

Mistralの共通の構造化出力文書は、JSONモードとカスタムスキーマを区別しています。JSONモードには希望するJSON形式の明示的な指示が必要で、カスタムの方法ではより具体的な構造を定義します。これはテキスト結果の書式であり、新たなコンテンツモダリティや外部操作ではありません。

関数では、アプリケーションが利用できる操作と引数を定義し、モデルが適切な呼び出しを選んで値を準備し、アプリケーションが実行します。その結果が次の回答の情報になります。文書アシスタントは検索で不足する参照データを得られますが、周辺のアプリケーションがその検索を提供し、実際の結果を返す場合に限られます。呼び出しの提案と返されたデータの対応を保ってください。

予測を用いた編集と回答プレフィックス

predicted outputsは、限定的な編集が必要な文書やコードファイルなど、求める結果の大部分が既知の場合に有用です。既存内容を提示し、変更しない部分も含めて変更内容を正確に説明します。文書の残りを保持しながら、1つの節の用語を更新したり、実装の細部を1つ置き換えたりする依頼ができます。予測には期待する出力内容が含まれ、ファイルに適用済みの変更を意味しません。

モデルページには、回答プレフィックスからの継続も挙げられています。開発元のチャット文書では、プレフィックスはアシスタントの回答の既知の冒頭を渡し、その後を生成します。既知の冒頭と予測された本文は、異なる準備上の課題を解決します。バッチ処理とエージェント・会話のインターフェースも同様にワークフロー機能であり、Medium 3.1の独立した画像・音声・推論版ではありません。

文書と画像への質問

記載された文書QnAワークフローは、OCRで準備した文章、構造、書式と言語モデル分析を組み合わせます。タスクに必要な特定条件、文章、関係を尋ねてください。比較では資料となる文書を指定し、共通の記述、矛盾、未解決の詳細を求め、各発見事項に出典位置を添えられます。

開発元の視覚ガイドはMedium 3.1を明示的に含めています。画像への直接質問では、読み取れるグラフ、文書画像、スクリーンショットを示し、どの見える根拠が結論を支えるかを尋ねられます。軸、単位、ラベル、切り抜いたフィールドの周辺文脈を残します。画像を複数渡す場合は、どれが原本・改訂・参照かを推測させず、順序と役割を指定してください。

例えば、文章の業務手順要件とスクリーンショットを組み合わせ、目に見える一致点、差異、追加情報が必要な質問を表で求められます。別のタスクでは文書の2版を提示し、共通条件を保ちつつ指定した不整合を解消する修正文を求められます。これらは、文書化された視覚・文書・編集機能の応用案であり、必要な結果を事前に定義します。

最終成果物の準備

アシスタントに明確な役割、使用する原資料、回答形式を与えます。継続的な回答規則と調べる文書を分け、最終言語と用語を示してください。抽出した事実、その出典、解釈を分けた回答は、すべてを混ぜた要約より確認しやすくなります。

文書化された結果は引き続きテキストです。外部ツール、ファイル変更、追加の文書処理は、会話に接続されたアプリケーションが担います。指定したMedium 3.1版と128kコンテキストを維持し、次の手順に実際に必要な説明、構造化レコード、対象を絞った修正を求めてください。

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches mistralai/mistral-medium-3.1:batch

mistralai/mistral-medium-3.1:batch

Mistral /mistralai/mistral-medium-3.1:batch

はじめに

Mistral Medium 3.1は、会話の回答、文書への質問、構造化抽出向けのテキスト・画像モデルです。開発元公表の128kコンテキストと、記載された関数呼び出し、predicted outputs、プレフィックスの機能により、資料に基づく説明や対象を絞った編集のワークフローを支えます。

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-medium-3.1: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-medium-3.1:batch, mistralai/mistral-medium-3.1
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 $0.0004 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.002 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00004 / 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-medium-3.1: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-medium-3.1:batch', 'mistralai/mistral-medium-3.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-medium-3.1: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-medium-3.1: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-medium-3.1:batch

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3.1: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-medium-3.1:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3.1:batch: requests.min_items: 1

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