models

Mistral Large 2407

Markdown · JSON

Mistral Large 2407

Mistral Large 2407 — 128K контекстегі көптілді мәтінге, кодтауға және пайымдауға арналған, тығыз архитектуралы 123B Mistral Large 2 шығарылымы. Төл функция шақыруы, JSON шығысы және бірнеше кезек бойы нұсқауларды орындау құжат пен іскерлік үдерістерді қолдайды.

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

Mistral Large 2407 — Mistral AI компаниясының Mistral Large 2 моделінің 24.07 шығарылымы. Бұл — 123 млрд параметрі және 128K контекст терезесі бар тығыз тіл моделі. Модель мәтін, код немесе JSON жасау үшін жазбаша нұсқаулар мен әңгімені өңдейді. Бұл бекітілген шығарылым кейінгі мультимодалды Large буындарынан және жаңарып отыратын Large тобының таңдауынан бөлек болып қалады.

Көптілді жұмыс шығарылымның негізгі бағыты. Оның өндірушісі ондаған тілдің, соның ішінде ағылшын, француз, неміс, испан, итальян, португал, нидерланд, орыс, қытай, жапон, корей, араб және хинди тілдерінің қолдауын сипаттайды. Құжат тапсырмасы үшін дереккөз тілін, жауап тілін және өзгеріссіз қалуға тиіс терминологияны көрсетіңіз. Пайдалы нәтиже екі үзіндіні салыстыра алады, ұзақ жазбаны қорытындылай алады немесе іскерлік шешімге қажет ақпаратты ала алады.

Кодтау — тағы бір негізгі бағыт: үйрету Python, Java, C, C++, JavaScript, Bash, Swift және Fortran тілдерін қоса алғанда 80-нен астам бағдарламалау тілін қамтиды. Қатысты код, күтілетін әрекет және сақталатын шектеу бар бағдарламалық тапсырманы дайындаңыз. Ұсынылған өзгерісті және оның негіздемесін, одан кейін байқалған қатеге бағытталған тексерулерді сұраңыз. Бұл тапсырманы тек нанымды үзінді деңгейінде қалдырмай, жасалған кодты анықталған нәтижемен байланыстырады.

Шығарылым математикалық пайымдауды, нұсқауларды дәл орындауды және ұзақ көпкезекті әңгімелерді атап көрсетеді. Оның үйретілуі қысқа жауаптарды және сенімді шешімге негіз болмаған кезде жетіспейтін ақпаратты мойындауды ынталандырады. Мәселе шешу промпты алғышарттарды беріп, қорытындыны, маңызды аралық қадамдарды және жетіспейтін кірісті сұрай алады. Кейінгі кезектер қалыптасқан әңгімені қолжетімді сақтай отырып, шектеуді нақтылай алады.

Төл функция шақыруы қатар және бірінен кейін бірі шақыруды қолдайды, ал JSON шығысы ақпаратты қолданбаға бере алады. Қолжетімді функцияларды және олардың кіріс өрістерін сипаттап, содан кейін пайдаланушы мақсатын беріңіз. Модель функция шақыруларын ұсынады; модель жалғастырғанға дейін қолданба оларды орындап, нәтижелерін қайтарады. Сол алмасу бойы шақыру мен нәтиженің байланысын сақтаңыз. Дәл осы шығарылымның жарияланған мысалдары өндіруші протоколында тоғыз әріптік-цифрлық таңбадан тұратын құрал шақыру идентификаторларын қолданады.

Іздеуге негізделген жұмыс үшін қатысты материалды беріңіз немесе оны сыртқы қолданбаға іздетіңіз. Жауаптан әр қорытындыны растайтын үзіндіні анықтауды сұраңыз. Мысалы, саясат көмекшісі пайдаланушы жағдайын берілген саясатпен салыстырып, қолданылатын ережені, дәлелді және шешілуі тиіс келесі сұрақты қайтара алады. JSON арқылы дерек алу тапсырмасы қажетті өрістерді және дереккөзде жоқ ақпараттың берілуін анықтауы керек. JSON жасау — модель мүмкіндігі; қолданба нәтиженің қажетті құрылымға сай екенін бәрібір тексереді.

Модель карточкасында нақты атап көрсетілгендей, жарияланған instruct нұсқасында кіріктірілген модерация тетіктері жоқ. Модерацияланған шығысты қажет ететін қолданбаға өз басқару тетіктері керек. Модельдің ұзақ контексті де шектеулі ресурс болып қалады: сұралған жауапқа кіріспен қатар орын болатындай қатысты құжат бөлімдері мен әңгімені дайындаңыз.

Практикалық тапсырма

Практикалық тапсырма

Ағылшын тіліндегі техникалық мысал

Reconcile bilingual product instructions

Compare these instructions and answer in English. French source: 'Nettoyer avec un chiffon humide. Ne pas immerger. Sécher avant rangement.' English draft: 'Wash in water and store immediately.' Identify each meaning that the draft changes or omits, then provide a corrected English version. Preserve the source's sequence and avoid adding cleaning products or temperature limits.

Күтілетін нәтиже

A short discrepancy list and a corrected English instruction preserving all three source directions.

Нәтижені тексеру

The correction retains wiping, the prohibition on immersion and drying before storage.
Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-large-2407

mistralai/mistral-large-2407

Mistral /mistralai/mistral-large-2407

Бастау

Mistral Large 2407 — 128K контекстегі көптілді мәтінге, кодтауға және пайымдауға арналған, тығыз архитектуралы 123B Mistral Large 2 шығарылымы. Төл функция шақыруы, JSON шығысы және бірнеше кезек бойы нұсқауларды орындау құжат пен іскерлік үдерістерді қолдайды.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
Мәтін

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · OpenAI чаты POST /v1/chat/completions
Кіріс
text
Шығыс
text
Шығыс пішімі
json немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
mistralai/mistral-large-2407
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Элементтердің ең аз саны: 1
Әдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер 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[].contentТүріstring|content_part[]|nullТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].tool_callsТүріtool_call[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].tool_call_idТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз
Әдепкі—
Өрісmessages[].nameТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].reasoning_contentТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз
Әдепкі—
Өрісmessages[].reasoning_detailsТүріobject|arrayТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmax_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісmax_completion_tokensТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
Өрісstream_options.include_usageТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtemperatureТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtop_pТүріnumberТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісstopТүріstring|string[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісtoolsТүріfunction_tool[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtools[].typeТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
function
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісtools[].function.nameТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген
Әдепкі—
Өрісtools[].function.descriptionТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtools[].function.parametersТүріJSON_schemaТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtool_choiceТүріstring|objectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісparallel_tool_callsТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісresponse_formatТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісreasoning_effortТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісreasoningТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісservice_tierТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісinstructionsТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Үйлесімділік өрісі
Әдепкі—
ӨрісfunctionsТүріfunction[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісfunction_callТүріstring|objectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
Өрісprompt_cache_optionsТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Модельге байланысты
Әдепкі—
ӨрісmodalitiesТүріstring[]ТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
text
Әдепкі—
ӨрісproviderТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды
Әдепкі—
Өрісcache_control.ttlТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды
Әдепкі—
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF8 мәтіні

messages[].content

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
ПараметрmessagesПараметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы
Параметрfile_materialПараметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Параметрcontrol_scopeПараметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше
Параметрoutput_modalitiesПараметр талаптарыtext
Параметрhosted_operationsПараметр талаптарыfalse
Параметрmultimodal_input_bindingПараметр 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.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.

БаптауМөлшерлемелер кестесіКонтекст токендерінің саны мынадан көпКонтекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеКонтекст токендерінің саны мынадан көп—Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.02 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.0004 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен
БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейіМөлшерлемелер кестесі—Контекст токендерінің саны мынадан көп0Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.02 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.0004 / 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 →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

curlPython SDKPython ағыны
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-large-2407", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-large-2407',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-large-2407',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · OpenAI чаты

json немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

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.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
Өрісchoices[].indexТүріinteger
Өрісchoices[].message.contentТүріstring|null
Өрісchoices[].message.tool_callsТүріtool_call[]
Өрісchoices[].message.reasoning_contentТүріstring
Өрісchoices[].message.reasoning_detailsТүріobject|array
Өрісchoices[].finish_reasonТүріstring|null
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-2407

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

mistralai/mistral-large-2407

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages mistralai/mistral-large-2407

mistralai/mistral-large-2407

Mistral /mistralai/mistral-large-2407

Бастау

Mistral Large 2407 — 128K контекстегі көптілді мәтінге, кодтауға және пайымдауға арналған, тығыз архитектуралы 123B Mistral Large 2 шығарылымы. Төл функция шақыруы, JSON шығысы және бірнеше кезек бойы нұсқауларды орындау құжат пен іскерлік үдерістерді қолдайды.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
json · sse

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары POST /v1/messages
Кіріс
text
Шығыс
json, sse
Шығыс пішімі
JSON немесе SSE
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
mistralai/mistral-large-2407
Әдепкі—
ӨрісmessagesТүріmessage[]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmessages[].roleТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
user, assistant
Әдепкі—
Өрісmessages[].contentТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісmax_tokensТүріintegerТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
ӨрісstreamТүріbooleanТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкіfalse
Кіріс материалдарының үйлесімдері

Мәтін · UTF-8 мәтіні

messages[].content жолы

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыstream
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
Параметрtext_file_materialПараметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз.

Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.

БаптауМөлшерлемелер кестесіКонтекст токендерінің саны мынадан көпКонтекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеКонтекст токендерінің саны мынадан көп—Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.02 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.0004 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу $0 / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен
БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейіМөлшерлемелер кестесі—Контекст токендерінің саны мынадан көп0Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.01 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0.02 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу $0.0004 / 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 →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

Ең ықшам толық JSON сұрау денесіcurl · өзіңіздің UTF-8 құжатыңызды қолданыңызPython · нәтижені толық сақтаңыз
{
  "model": "mistralai/mistral-large-2407",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-large-2407', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-large-2407', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары

JSON немесе SSE

Барлық дайын нәтижені сақтау

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.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
ӨрісidТүріstring
ӨрісmodelТүріstring
Өрісcontent[]Түріtext|thinking|tool_use|other content block
Өрісstop_reasonТүріstring|null
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-2407

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

mistralai/mistral-large-2407

FAQ · Mistral Large 2407
Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-large-2407: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-large-2407: text → json, sse

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-large-2407: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-large-2407: model, messages, max_tokens, stream

Қандай шектеулер қолданылады?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-large-2407: messages.min_items: 1

Толығырақ

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым
Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.
50% дейінгі промокод
Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.
Тарихтағы шығындар
Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

Жазылым таңдау · Модель бағасын көру

API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба
Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.
Реселлер лицензиясы
Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.
Сайттағы құжаттар
Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

Реселлер лицензиясын сұрау · Оферта мен лицензиялық шарт