Devstral Medium 1.0 — бағдарламалық инженерия агенттеріне арналған Mistral AI бекітілген мәтіндік моделі. Шығарылым devstral-medium-2507 деп анықталады және құралдар арқылы код қорын зерттеуге, бірнеше байланысты файлды өңдеуге және инженерлік тапсырманы бірнеше қадам бойы жалғастыруға бағытталған. Контекст терезесі — 128K токен. Кіріс — мәтіндік тапсырма мен жоба материалы; шығыс код, түсіндірме немесе қолданба берген функция аргументтері болуы мүмкін.
Medium нұсқасы Devstral Small сияқты бағдарламалық агент бағытына жатады, бірақ өз модель идентификаторын сақтайды. Өндіруші оны репозиторийді түсіну мен агент ортасында үйлескен жұмысты қажет ететін тапсырмаларға арнайды. Бекітілген 1.0 шығарылымы кейінгі Devstral буындарынан және жалпы мақсаттағы Mistral Medium тобынан бөлек қалады. Оның контексті мен тек мәтіндік мамандануы осы нұсқаға тиесілі.
Қолдау көрсетілетін қолданба мүмкіндіктеріне құрылымдалған шығыс, функция шақыру, құжат сұрақтары және префиксті жалғастыру кіреді. Құрылымдалған нәтижелер агентке әсер ететін файлдар, қажетті түзетулер, жорамалдар және тексеру қадамдары сияқты өрістері бар өзгеріс жоспарын ұсынуға мүмкіндік береді. Құжат сұрағы процесі талдау үшін шығарылған техникалық мазмұнды береді, сондықтан іске асыру талаптары бірнеше сипаттамаға таралған кезде пайдалы. Префикс жауаптың басын белгілейді, ал асинхронды топтамалық процестер тәуелсіз талдау сұрауларын өңдей алады.
Құрал көмегімен тапсырма үшін қолжетімді функциялар мен аргумент схемаларын анықтаңыз. Модель тиісті әрекетті таңдап, аргумент дайындайды; қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Келесі қадам тағы функция шақыруы немесе жиналған ақпаратқа негізделген жауап болуы мүмкін. Бірінен кейін бірі шақырулар зерттеуді, одан кейін өңдеу мен тексеруді қолдайды; қолданба параллель пайдалануға рұқсат етсе, тәуелсіз шақыруларды бірге сұрауға болады. Файл қолжетімділігі, пәрмен орындау және өзгерістерді қолдану агент ортасының функциялары болып қалады.
Репозиторий өзгерісінде күтілетін мінез-құлықты, тиісті интерфейстерді және қайталанатын мысалды беріңіз. Агенттен бар код жолын қадағалауды, тәуелділіктерді анықтауды және әсер ететін файлдарда бір-біріне сай түзетулер дайындауды сұраңыз. Қате үшін байқалған нәтижені және сипаттама талап ететін нәтижені қосыңыз. Рефакторингте тұрақты қалуы тиіс сыртқы мінез-құлықты атаңыз. Қайтарылған іздеу нәтижелері, файл мазмұны және тексерулер келесі ұсынысты бағыттайтын мәтіндік контекстің бөлігі болады.
Ailoot API процесінде бастамас бұрын соңғы артефактіні анықтаңыз: патч, іске асыру жоспары, құрылымдалған тексеру немесе техникалық түсіндірме. Ұсынылған өзгерістерді олардың негіздемесінен және орта шынымен қайтарған тексерулерден ажырататын нәтиже сұраңыз. Модель келесі шешім мен мәтіндік шығысты береді, ал қолданба құралдарды ұсынып, әсерлерін тексереді. Осылайша бекітілген Medium 1.0 нұсқасы бастапқы талапты, репозиторий дәлелін және ұсынылған өзгерістердің тұтас жиынын байланыстыруы тиіс инженерлік жұмысқа пайдалы.
", "aboutText": "Devstral Medium 1.0 — бағдарламалық инженерия агенттеріне арналған Mistral AI бекітілген мәтіндік моделі. Шығарылым devstral-medium-2507 деп анықталады және құралдар арқылы код қорын зерттеуге, бірнеше байланысты файлды өңдеуге және инженерлік тапсырманы бірнеше қадам бойы жалғастыруға бағытталған. Контекст терезесі — 128K токен. Кіріс — мәтіндік тапсырма мен жоба материалы; шығыс код, түсіндірме немесе қолданба берген функция аргументтері болуы мүмкін.\n\nMedium нұсқасы Devstral Small сияқты бағдарламалық агент бағытына жатады, бірақ өз модель идентификаторын сақтайды. Өндіруші оны репозиторийді түсіну мен агент ортасында үйлескен жұмысты қажет ететін тапсырмаларға арнайды. Бекітілген 1.0 шығарылымы кейінгі Devstral буындарынан және жалпы мақсаттағы Mistral Medium тобынан бөлек қалады. Оның контексті мен тек мәтіндік мамандануы осы нұсқаға тиесілі.\n\nҚолдау көрсетілетін қолданба мүмкіндіктеріне құрылымдалған шығыс, функция шақыру, құжат сұрақтары және префиксті жалғастыру кіреді. Құрылымдалған нәтижелер агентке әсер ететін файлдар, қажетті түзетулер, жорамалдар және тексеру қадамдары сияқты өрістері бар өзгеріс жоспарын ұсынуға мүмкіндік береді. Құжат сұрағы процесі талдау үшін шығарылған техникалық мазмұнды береді, сондықтан іске асыру талаптары бірнеше сипаттамаға таралған кезде пайдалы. Префикс жауаптың басын белгілейді, ал асинхронды топтамалық процестер тәуелсіз талдау сұрауларын өңдей алады.\n\nҚұрал көмегімен тапсырма үшін қолжетімді функциялар мен аргумент схемаларын анықтаңыз. Модель тиісті әрекетті таңдап, аргумент дайындайды; қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Келесі қадам тағы функция шақыруы немесе жиналған ақпаратқа негізделген жауап болуы мүмкін. Бірінен кейін бірі шақырулар зерттеуді, одан кейін өңдеу мен тексеруді қолдайды; қолданба параллель пайдалануға рұқсат етсе, тәуелсіз шақыруларды бірге сұрауға болады. Файл қолжетімділігі, пәрмен орындау және өзгерістерді қолдану агент ортасының функциялары болып қалады.\n\nРепозиторий өзгерісінде күтілетін мінез-құлықты, тиісті интерфейстерді және қайталанатын мысалды беріңіз. Агенттен бар код жолын қадағалауды, тәуелділіктерді анықтауды және әсер ететін файлдарда бір-біріне сай түзетулер дайындауды сұраңыз. Қате үшін байқалған нәтижені және сипаттама талап ететін нәтижені қосыңыз. Рефакторингте тұрақты қалуы тиіс сыртқы мінез-құлықты атаңыз. Қайтарылған іздеу нәтижелері, файл мазмұны және тексерулер келесі ұсынысты бағыттайтын мәтіндік контекстің бөлігі болады.\n\nAiloot API процесінде бастамас бұрын соңғы артефактіні анықтаңыз: патч, іске асыру жоспары, құрылымдалған тексеру немесе техникалық түсіндірме. Ұсынылған өзгерістерді олардың негіздемесінен және орта шынымен қайтарған тексерулерден ажырататын нәтиже сұраңыз. Модель келесі шешім мен мәтіндік шығысты береді, ал қолданба құралдарды ұсынып, әсерлерін тексереді. Осылайша бекітілген Medium 1.0 нұсқасы бастапқы талапты, репозиторий дәлелін және ұсынылған өзгерістердің тұтас жиынын байланыстыруы тиіс инженерлік жұмысқа пайдалы.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Coordinate a renamed export field\n\nPropose a patch plan across three files. serializer.py emits {'userName': user.name}; client.ts reads response.userName; schema.md documents userName. Requirement: new responses use display_name while the client temporarily accepts either field. Show the edits as small before/after snippets and give a compatibility test and a new-field test. Do not claim the files were edited.Three coordinated proposed edits plus tests for old and new responses during the compatibility period.The client accepts both spellings, while the producer and documentation agree on display_name.devstral-medium-2507Devstral Medium 1.0 — репозиторий зерттеуге, құрал қолдануға және үйлескен бағдарламалық өзгерістерге арналған Mistral AI компаниясының бекітілген тек мәтіндік нұсқасы. Оның 128K контексті байланысты файлдармен жұмыс істейтін агент үшін тапсырма талаптарын, кодты және қайтарылған құрал нәтижелерін қамтиды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Devstral Medium 1.0 — бағдарламалық инженерия агенттеріне арналған Mistral AI бекітілген мәтіндік моделі. Шығарылым devstral-medium-2507 деп анықталады және құралдар арқылы код қорын зерттеуге, бірнеше байланысты файлды өңдеуге және инженерлік тапсырманы бірнеше қадам бойы жалғастыруға бағытталған. Контекст терезесі — 128K токен. Кіріс — мәтіндік тапсырма мен жоба материалы; шығыс код, түсіндірме немесе қолданба берген функция аргументтері болуы мүмкін.
Medium нұсқасы Devstral Small сияқты бағдарламалық агент бағытына жатады, бірақ өз модель идентификаторын сақтайды. Өндіруші оны репозиторийді түсіну мен агент ортасында үйлескен жұмысты қажет ететін тапсырмаларға арнайды. Бекітілген 1.0 шығарылымы кейінгі Devstral буындарынан және жалпы мақсаттағы Mistral Medium тобынан бөлек қалады. Оның контексті мен тек мәтіндік мамандануы осы нұсқаға тиесілі.
Қолдау көрсетілетін қолданба мүмкіндіктеріне құрылымдалған шығыс, функция шақыру, құжат сұрақтары және префиксті жалғастыру кіреді. Құрылымдалған нәтижелер агентке әсер ететін файлдар, қажетті түзетулер, жорамалдар және тексеру қадамдары сияқты өрістері бар өзгеріс жоспарын ұсынуға мүмкіндік береді. Құжат сұрағы процесі талдау үшін шығарылған техникалық мазмұнды береді, сондықтан іске асыру талаптары бірнеше сипаттамаға таралған кезде пайдалы. Префикс жауаптың басын белгілейді, ал асинхронды топтамалық процестер тәуелсіз талдау сұрауларын өңдей алады.
Құрал көмегімен тапсырма үшін қолжетімді функциялар мен аргумент схемаларын анықтаңыз. Модель тиісті әрекетті таңдап, аргумент дайындайды; қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Келесі қадам тағы функция шақыруы немесе жиналған ақпаратқа негізделген жауап болуы мүмкін. Бірінен кейін бірі шақырулар зерттеуді, одан кейін өңдеу мен тексеруді қолдайды; қолданба параллель пайдалануға рұқсат етсе, тәуелсіз шақыруларды бірге сұрауға болады. Файл қолжетімділігі, пәрмен орындау және өзгерістерді қолдану агент ортасының функциялары болып қалады.
Репозиторий өзгерісінде күтілетін мінез-құлықты, тиісті интерфейстерді және қайталанатын мысалды беріңіз. Агенттен бар код жолын қадағалауды, тәуелділіктерді анықтауды және әсер ететін файлдарда бір-біріне сай түзетулер дайындауды сұраңыз. Қате үшін байқалған нәтижені және сипаттама талап ететін нәтижені қосыңыз. Рефакторингте тұрақты қалуы тиіс сыртқы мінез-құлықты атаңыз. Қайтарылған іздеу нәтижелері, файл мазмұны және тексерулер келесі ұсынысты бағыттайтын мәтіндік контекстің бөлігі болады.
Ailoot API процесінде бастамас бұрын соңғы артефактіні анықтаңыз: патч, іске асыру жоспары, құрылымдалған тексеру немесе техникалық түсіндірме. Ұсынылған өзгерістерді олардың негіздемесінен және орта шынымен қайтарған тексерулерден ажырататын нәтиже сұраңыз. Модель келесі шешім мен мәтіндік шығысты береді, ал қолданба құралдарды ұсынып, әсерлерін тексереді. Осылайша бекітілген Medium 1.0 нұсқасы бастапқы талапты, репозиторий дәлелін және ұсынылған өзгерістердің тұтас жиынын байланыстыруы тиіс инженерлік жұмысқа пайдалы.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер devstral-medium-2507 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00088 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0044 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "devstral-medium-2507", "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\nfrom 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='devstral-medium-2507',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"))\nfrom 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='devstral-medium-2507',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")\njson немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra devstral-medium-2507
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
devstral-medium-2507Devstral Medium 1.0 — репозиторий зерттеуге, құрал қолдануға және үйлескен бағдарламалық өзгерістерге арналған Mistral AI компаниясының бекітілген тек мәтіндік нұсқасы. Оның 128K контексті байланысты файлдармен жұмыс істейтін агент үшін тапсырма талаптарын, кодты және қайтарылған құрал нәтижелерін қамтиды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Devstral Medium 1.0 — бағдарламалық инженерия агенттеріне арналған Mistral AI бекітілген мәтіндік моделі. Шығарылым devstral-medium-2507 деп анықталады және құралдар арқылы код қорын зерттеуге, бірнеше байланысты файлды өңдеуге және инженерлік тапсырманы бірнеше қадам бойы жалғастыруға бағытталған. Контекст терезесі — 128K токен. Кіріс — мәтіндік тапсырма мен жоба материалы; шығыс код, түсіндірме немесе қолданба берген функция аргументтері болуы мүмкін.
Medium нұсқасы Devstral Small сияқты бағдарламалық агент бағытына жатады, бірақ өз модель идентификаторын сақтайды. Өндіруші оны репозиторийді түсіну мен агент ортасында үйлескен жұмысты қажет ететін тапсырмаларға арнайды. Бекітілген 1.0 шығарылымы кейінгі Devstral буындарынан және жалпы мақсаттағы Mistral Medium тобынан бөлек қалады. Оның контексті мен тек мәтіндік мамандануы осы нұсқаға тиесілі.
Қолдау көрсетілетін қолданба мүмкіндіктеріне құрылымдалған шығыс, функция шақыру, құжат сұрақтары және префиксті жалғастыру кіреді. Құрылымдалған нәтижелер агентке әсер ететін файлдар, қажетті түзетулер, жорамалдар және тексеру қадамдары сияқты өрістері бар өзгеріс жоспарын ұсынуға мүмкіндік береді. Құжат сұрағы процесі талдау үшін шығарылған техникалық мазмұнды береді, сондықтан іске асыру талаптары бірнеше сипаттамаға таралған кезде пайдалы. Префикс жауаптың басын белгілейді, ал асинхронды топтамалық процестер тәуелсіз талдау сұрауларын өңдей алады.
Құрал көмегімен тапсырма үшін қолжетімді функциялар мен аргумент схемаларын анықтаңыз. Модель тиісті әрекетті таңдап, аргумент дайындайды; қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Келесі қадам тағы функция шақыруы немесе жиналған ақпаратқа негізделген жауап болуы мүмкін. Бірінен кейін бірі шақырулар зерттеуді, одан кейін өңдеу мен тексеруді қолдайды; қолданба параллель пайдалануға рұқсат етсе, тәуелсіз шақыруларды бірге сұрауға болады. Файл қолжетімділігі, пәрмен орындау және өзгерістерді қолдану агент ортасының функциялары болып қалады.
Репозиторий өзгерісінде күтілетін мінез-құлықты, тиісті интерфейстерді және қайталанатын мысалды беріңіз. Агенттен бар код жолын қадағалауды, тәуелділіктерді анықтауды және әсер ететін файлдарда бір-біріне сай түзетулер дайындауды сұраңыз. Қате үшін байқалған нәтижені және сипаттама талап ететін нәтижені қосыңыз. Рефакторингте тұрақты қалуы тиіс сыртқы мінез-құлықты атаңыз. Қайтарылған іздеу нәтижелері, файл мазмұны және тексерулер келесі ұсынысты бағыттайтын мәтіндік контекстің бөлігі болады.
Ailoot API процесінде бастамас бұрын соңғы артефактіні анықтаңыз: патч, іске асыру жоспары, құрылымдалған тексеру немесе техникалық түсіндірме. Ұсынылған өзгерістерді олардың негіздемесінен және орта шынымен қайтарған тексерулерден ажырататын нәтиже сұраңыз. Модель келесі шешім мен мәтіндік шығысты береді, ал қолданба құралдарды ұсынып, әсерлерін тексереді. Осылайша бекітілген Medium 1.0 нұсқасы бастапқы талапты, репозиторий дәлелін және ұсынылған өзгерістердің тұтас жиынын байланыстыруы тиіс инженерлік жұмысқа пайдалы.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер devstral-medium-2507 | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.00088 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0044 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "devstral-medium-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'devstral-medium-2507', '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\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': 'devstral-medium-2507', '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))\nJSON немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot Ultra devstral-medium-2507
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Coordinate a renamed export field\n\nPropose a patch plan across three files. serializer.py emits {'userName': user.name}; client.ts reads response.userName; schema.md documents userName. Requirement: new responses use display_name while the client temporarily accepts either field. Show the edits as small before/after snippets and give a compatibility test and a new-field test. Do not claim the files were edited.Three coordinated proposed edits plus tests for old and new responses during the compatibility period.The client accepts both spellings, while the producer and documentation agree on display_name.