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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。

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実用タスク

英語の技術例

Apply a narrow terminology edit\n\nRevise only the terminology in this paragraph: 'A subscriber can pause the plan. The subscriber keeps access until the current period ends. Support can help the subscriber resume.' Replace 'subscriber' with 'member', adapting capitalization, and keep every condition and sentence order. Return the revised paragraph alone, without claiming a file was modified.

期待される結果

The complete revised paragraph with the requested terminology change only.

結果の確認

The access-until-period-end condition and pause/resume distinction must remain intact.

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Mistral: Mistral Medium 3.1

Mistral /mistralai/mistral-medium-3.1

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

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-medium-3.1	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 $0.0008 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.004 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.00008 / 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 $0.0008 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.004 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.00008 / 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 · 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-medium-3.1", "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-medium-3.1',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-medium-3.1',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

jsonまたはSSE

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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`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-medium-3.1

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

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "mistralai/mistral-medium-3.1", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "mistralai/mistral-medium-3.1", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|mistralai%2Fmistral-medium-3.1", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.08, "cache_write": null, "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 Medium 3.1

Mistral /mistralai/mistral-medium-3.1

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: 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 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-medium-3.1	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 $0.0008 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.004 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.00008 / 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 $0.0008 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.004 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.00008 / 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 · Anthropic メッセージ

{\n  "model": "mistralai/mistral-medium-3.1",\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-medium-3.1', '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-medium-3.1', '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-medium-3.1

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

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "mistralai/mistral-medium-3.1", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "mistralai/mistral-medium-3.1", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|mistralai%2Fmistral-medium-3.1", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.08, "cache_write": null, "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-medium-3.1", "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-medium-3.1" ], "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": 0.8, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic メッセージ", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 4, "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

Apply a narrow terminology edit\n\nRevise only the terminology in this paragraph: 'A subscriber can pause the plan. The subscriber keeps access until the current period ends. Support can help the subscriber resume.' Replace 'subscriber' with 'member', adapting capitalization, and keep every condition and sentence order. Return the revised paragraph alone, without claiming a file was modified.

期待される結果

The complete revised paragraph with the requested terminology change only.

結果の確認

The access-until-period-end condition and pause/resume distinction must remain intact.

", "practicalText": "実用タスク英語の技術例 Apply a narrow terminology edit Revise only the terminology in this paragraph: 'A subscriber can pause the plan. The subscriber keeps access until the current period ends. Support can help the subscriber resume.' Replace 'subscriber' with 'member', adapting capitalization, and keep every condition and sentence order. Return the revised paragraph alone, without claiming a file was modified. 期待される結果 The complete revised paragraph with the requested terminology change only. 結果の確認 The access-until-period-end condition and pause/resume distinction must remain intact.", "rawModel": { "about": "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。\n\nコンテキストと特定のエディション\n\n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。\n\nMedium 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。\n\n構造化出力と関数\n\n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。\n\nMistral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。\n\n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。\n\n予測を用いた編集と回答プレフィックス\n\npredicted 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。\n\n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。\n\n文書と画像への質問\n\n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。\n\n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。\n\n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。\n\n最終成果物の準備\n\n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。\n\n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。", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Mistral", "available": null, "canonical_model": "mistralai/mistral-medium-3.1", "capabilities": { "context_length": 131072, "manufacturer_input": [ "text", "image", "file" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "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": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "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-medium-3.1", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.08, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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