モデル

Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)

Mistral Medium 3.5は、128Bの密なテキスト・画像モデルに、指示追従、推論、コーディングを統合しています。開発元公表の256kコンテキスト、リクエスト単位の推論設定、ネイティブの関数呼び出し、構造化出力を備え、文書やエージェントのワークフローに対応します。

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 3.5は、Mistral AIによる128B密モデルで、1組の重みに指示追従、推論、コーディングを統合しています。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。開発元はエージェントやコーディングのタスク向けに位置付けていますが、同じチェックポイントで会話に直接回答することも、文書化された推論モードで複雑なタスクを扱うこともできます。

統合モデルと視覚機能

公開モデルカードには、1,280億の密なパラメータと256kのコンテキストウィンドウが記載されています。視覚エンコーダーは、異なる画像サイズと縦横比に対応するよう学習されています。インターフェースのスクリーンショット、要件に添えた図、解釈すべき情報を含むページなど、画像をコードや文書のタスクの根拠として利用できます。結果は生成画像ではなく、文章の説明、コード、構造化されたフィールドなどです。

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への対応を説明しています。システムプロンプトへの追従と、JSON出力を伴うネイティブの関数呼び出しも特徴です。調べる資料とは別に、読者、言語、回答規則を設定し、元の文書の文言をタスクの根拠として扱えるようにしてください。

推論の設定

モデルカードでは、リクエストごとに2つのreasoning-effort値を指定できます。noneは推論モードを使わず指示に沿って回答し、highは推論を有効にして、複雑なプロンプトやエージェントによるコーディングに推奨されます。これは同じMedium 3.5チェックポイント内でのモード選択であり、別モデルへの変更ではありません。

推論の労力をhighにする場合、開発元はtemperature 0.7、top-p 0.95を推奨しています。noneではタスクに応じてtemperatureを0.0〜0.7とし、top-pは未設定または1.0にします。これらはリリース時の推奨値です。まず、簡潔なフィールド抽出、説明を伴うコード変更、複数の判断に根拠が必要な比較など、出力の目的を決めてください。

実用的な推論タスクでは、要件、実装、不一致が現れる入力を提示します。関連する経路を特定し、相違を説明し、公開インターフェースを維持する最小限の変更を提案するよう求めます。修正後のコードは、前提や例とは別に要求してください。モデルは提案を生成します。コンパイル、実行、適用には、エージェントに接続された開発環境が必要です。

ツール、文書、予測可能な編集

開発元のサービスカードには、構造化出力、predicted outputs、文書への質問、回答プレフィックス、バッチ処理、エージェントの会話も挙げられています。抽出では、フィールド名、型、欠損値の扱いを定義します。JSONモードは構造化された表現を提供し、カスタムスキーマは接続先インターフェースでより具体的な形を定めます。プログラムが解析する場合はレコードだけを求め、人が解釈を確認する場合は説明を別に求めてください。

文書への質問応答は、OCRで準備した文章・構造と言語モデルの理解を組み合わせます。比較では、文書と評価する条件を指定し、各発見事項に出典位置を添えて求めます。共通要件、相違、未解決の質問を分けた出力が有用です。画像への直接の質問では、グラフのラベルやインターフェース要素に対象を絞れます。見出し、単位、画像の役割を保つことで、回答を提示資料に結び付けられます。

predicted outputsは、限定的な編集を施したコードファイルや文書の再生成など、求める回答の大部分が既知のタスク向けに文書化されています。既存内容と具体的な変更を提示し、残すべき部分を維持します。完全に新しい成果物を求めたり、既知の回答プレフィックスから続けたりする依頼とは異なります。サービス機能は送信や書式の選択肢を示すもので、モデルのテキスト・画像入力やテキスト出力を変えるものではありません。

ツールを使うワークフローでは、アプリケーションが関数の説明とパラメータを提供し、モデルが関数を選んで引数を準備し、アプリケーションが実行して結果を返します。計算ツールには提示画像から読み取った値を渡せ、検索ツールは次の回答に不足する情報を提供できます。ツール結果を、その結果を生んだ操作に対応付けて保持してください。エージェントの推論はこの環境に依存し、テキスト生成だけで外部操作を実行するわけではありません。

長いセッションの準備

256kコンテキストには、関連するソースコード、文書、会話履歴を含め、実際の目標を明示したままにします。コーディングのセッションでは、モジュール、その呼び出し元、要件を保持しつつ、定義済みの変更を1つ求められます。文書のセッションでは、関連する節をまとめ、短い表や修正した文章を返せます。コンテキスト容量は独立した最大回答長を定めるものではなく、モデルカードの1,024トークンの生成例は例示であって、その上限ではありません。

開発元は、以前に公開した設定に長いコンテキストの不具合があり、派生チェックポイントへの影響も含めて修正したと説明しています。長いセッションで重みを使う場合は、修正済みのリリース設定を保持してください。ファミリー名が共通していても、Medium 3.5のハイブリッドモードや128Bアーキテクチャを、Medium 3.1や別名のdraft-headチェックポイントに当てはめてはいけません。

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches mistralai/mistral-medium-3-5:batch

mistralai/mistral-medium-3-5:batch

Mistral /mistralai/mistral-medium-3-5:batch

はじめに

Mistral Medium 3.5は、128Bの密なテキスト・画像モデルに、指示追従、推論、コーディングを統合しています。開発元公表の256kコンテキスト、リクエスト単位の推論設定、ネイティブの関数呼び出し、構造化出力を備え、文書やエージェントのワークフローに対応します。

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-3-5: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-3-5:batch, mistralai/mistral-medium-3-5
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 $0.0015 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0075 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り — / 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 $0.0015 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.0075 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り — / 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-3-5: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-3-5:batch', 'mistralai/mistral-medium-3-5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-medium-3-5: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-3-5: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-3-5:batch

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3-5: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-3-5: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-3-5:batch: requests.min_items: 1

詳細を見る

AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。

企業とそのプロジェクト群

企業とそのプロジェクト群:数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。

トークンを割引価格で購入。

継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。

サブスクリプション
定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。
最大50%のプロモコード
購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。
支出を履歴で確認
各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。

サブスクリプションを選ぶ · モデルの価格を見る

販売する製品に、 APIを組み込みましょう。

SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。

商用アプリ
サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。
リセラーライセンス
プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。
サイトで契約文書を確認
接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。

リセラーライセンスを申請 · サービス提供条件とライセンス契約