Mistral Medium 3 — Mistral AI компаниясының мәтінді, визуалды түсінуді және кодты қамтитын кәсіби жұмысқа арналған мультимодалды моделі. Бастапқы шығарылым кәсіпорын білімі мен үдерістеріне бейімделумен бірге кодтау және STEM тапсырмаларын атап көрсетеді. Ол мәтіндік және визуалды материалды қабылдап, құжат түсіндірмесін, құрылымдалған жазбаны немесе ұсынылған іске асыруды қамтитын мәтін шығарады. Өндірушінің осы шығарылымға арналған бекітілген идентификаторы — mistral-medium-2505.
Контекст және кәсіби бастапқы материал
Модель бетінде 128 мың токендік контекст терезесі көрсетілген. Бұл контексті сұралған артефактіні анықтайтын бастапқы үзінділерді, әңгімені және нұсқауларды сақтауға пайдаланыңыз. Құжаттарды салыстыру үшін қай дереккөз ағымдағы талап, қайсысы ұсынылған түзету екенін және қай сұрақ шешілуге тиіс екенін анықтаңыз. Әр қорытындының жанында оны растайтын құжат пен бөлімді сұраңыз.
Практикалық түсіндіру тапсырмасы рәсім мен пайдаланушы сұрағын беріп, содан кейін қатысты әрекетті және оны қолдануға негіз болатын шартты сұрай алады. Техникалық талдау бастапқы деректерді, анықтамаларды және салыстыру өлшемшартын қамти алады. Мақсат — тақырыптың жалпы сипаттамасы емес, берілген материалмен байланыстырылған нәтиже.
Құрылымдалған шығыс және функциялар
Бетте құрылымдалған шығыс пен функция шақыруы тізілген. Дерек алу үшін өріс атауларын, түрлерін және дереккөзде жоқ ақпараттың берілуін анықтаңыз. Пайдалы жазба идентификаторды, дереккөз тұжырымын, түсіндіруді және шешілмеген сұрақты бөле алады. Mistral компаниясының ортақ нұсқаулығы JSON режимін арнайы схемадан ажыратады және қажетті JSON пішімін нақты сұрауды талап етеді.
Функция шақыруы модельдің түсіндіруін қолданба сипаттаған операциялармен байланыстырады. Модель функцияны таңдап, аргументтерді дайындайды, қолданба функцияны орындайды, ал оның нәтижесі келесі жауапқа контекст болады. Іздеу жетіспейтін анықтамалық мәнді бере алады; есептеу түсіндірмеге қажет нәтижені бере алады. Ұсынылған шақыруды орындалған әрекет деп есептемей, нәтижені оны жасаған операциямен байланыстырып сақтаңыз.
Құжат және визуалды сұрақтар
Бұл шығарылым үшін құжат бойынша сұраққа жауап беру де көрсетілген. Өндірушінің құжатталған үдерісі тіл моделі талдауына дейін құжаттың мәтінін, құрылымын және пішімін OCR арқылы дайындайды. Тапсырмаға қажет нақты талап, үзінді немесе байланыс туралы сұраңыз. Бірнеше құжат үшін олардың сәйкестігін сақтап, әр қорытындының жанында дереккөздегі орны бар салыстыруды сұраңыз.
Визуалды материал үшін суретті нақты анықталған сұрақпен біріктіріп, оған жауап беруге қажет белгілерді, өлшем бірліктерін және аймақтарды сақтаңыз. Диаграммада аталған қатарларды салыстыру сұралуы мүмкін; сызбада берілген талапты қай байланыс растайтыны сұралуы мүмкін. Анық оқылатын құжат суреті мен OCR арқылы дайындалған құжат, екеуі де бір сұрақ-жауап мақсатына қызмет етсе де, кірісті дайындаудың бөлек тәсілдері.
Өңдеу, префикстер және үдерістер
Модель бетінде болжамды шығыс, жауап префикстері, пакеттік өңдеу және агент әңгімелері көрсетілген. Болжамды шығыс құжаттың немесе код файлының көп бөлігі сақталып, шектеулі бөлігі өзгеруге тиіс кезде белгілі мазмұнды пайдаланады. Қолданыстағы мазмұнды беріп, өңдеуді және сақталатын материалды көрсетіңіз. Бұл модельден мүлде жаңа құжат жасауды сұраудан өзгеше.
Жауап префиксі көмекші жасайтын мәтінге белгілі бастау береді, одан әрі мәтін сол бастаудан жалғасады. Пакеттік өңдеу тапсырмалардың жіберілу тәсілін өзгертеді, ал агент/әңгіме интерфейсі өзара байланысты үдерісті басқарады. Тізімдегі кіріктірілген құралдар өндірушінің сол интерфейсіне тиесілі; олар базалық модельге тағы бір мазмұн модальдығын қоспайды және қосылған ортасыз әрекет орындамайды.
Кодтау және салаға бейімдеу
Бағдарламалау сұрауы үшін талапты, қатысты функцияны, қажетті жарияланымдарды және күтілетін кіріс пен шығысты беріңіз. Ұсынылған өзгерісті, оның жорамалдарын және көзделген әрекетті ажырататын мысалдарды сұраңыз. Жөндеу сұрағы қате дәлелін қамтып, оны бастапқы кодтағы қай жол түсіндіретінін сұрай алады. Репозиторийге қолжетімділікті, код орындалуын және өзгерісті қолдануды сыртқы әзірлеу құралдары береді.
Бастапқы хабарландыруда салаға тән кәсіпорын контекстері мен білім базалары үшін арнайы кейінгі үйрету және қосымша баптап үйрету сипатталған. Бұл — нақты ұйым құжаттары әдепкі модельге әлдеқашан белгілі деген тұжырым емес, бөлек бейімдеу үдерісі. Дереккөзге сүйенетін жауап үшін қатысты құжаттар мен терминологияны тапсырмамен бірге тікелей беріп, жауап ережелерін анықтаңыз.
Шығарылым және нәтиже шекаралары
Бұл жазба Medium 3 моделінің 2505 сәйкестігін және 128 мың токендік контекстін сақтайды. Medium 3.5 үшін кейінірек құжатталған архитектура саны мен реттелетін гибридті пайымдау тетіктері осы шығарылымның мәлімделген спецификациясына кірмейді. Дәл осы модель бетінде кейінгі шығарылымнан алуға болатын параметр саны немесе бөлек қатаң ең жоғары жауап ұзындығы жарияланбаған.
Сұрауға дейін көзделген нәтижені дайындаңыз: түсіндірме, құрылымдалған дерек алу, түзетілген бөлім немесе ұсынылған код. Жауапты тексеріп, қолданбаның келесі қадамында пайдалануға болу үшін мәтіндік және визуалды дәлелдерді, дереккөз сәйкестіктерін және қосылған құралдардың нәтижелерін анық көрсетіңіз.
", "aboutText": "Mistral Medium 3 — Mistral AI компаниясының мәтінді, визуалды түсінуді және кодты қамтитын кәсіби жұмысқа арналған мультимодалды моделі. Бастапқы шығарылым кәсіпорын білімі мен үдерістеріне бейімделумен бірге кодтау және STEM тапсырмаларын атап көрсетеді. Ол мәтіндік және визуалды материалды қабылдап, құжат түсіндірмесін, құрылымдалған жазбаны немесе ұсынылған іске асыруды қамтитын мәтін шығарады. Өндірушінің осы шығарылымға арналған бекітілген идентификаторы — mistral-medium-2505.\n\nКонтекст және кәсіби бастапқы материал\n\nМодель бетінде 128 мың токендік контекст терезесі көрсетілген. Бұл контексті сұралған артефактіні анықтайтын бастапқы үзінділерді, әңгімені және нұсқауларды сақтауға пайдаланыңыз. Құжаттарды салыстыру үшін қай дереккөз ағымдағы талап, қайсысы ұсынылған түзету екенін және қай сұрақ шешілуге тиіс екенін анықтаңыз. Әр қорытындының жанында оны растайтын құжат пен бөлімді сұраңыз.\n\nПрактикалық түсіндіру тапсырмасы рәсім мен пайдаланушы сұрағын беріп, содан кейін қатысты әрекетті және оны қолдануға негіз болатын шартты сұрай алады. Техникалық талдау бастапқы деректерді, анықтамаларды және салыстыру өлшемшартын қамти алады. Мақсат — тақырыптың жалпы сипаттамасы емес, берілген материалмен байланыстырылған нәтиже.\n\nҚұрылымдалған шығыс және функциялар\n\nБетте құрылымдалған шығыс пен функция шақыруы тізілген. Дерек алу үшін өріс атауларын, түрлерін және дереккөзде жоқ ақпараттың берілуін анықтаңыз. Пайдалы жазба идентификаторды, дереккөз тұжырымын, түсіндіруді және шешілмеген сұрақты бөле алады. Mistral компаниясының ортақ нұсқаулығы JSON режимін арнайы схемадан ажыратады және қажетті JSON пішімін нақты сұрауды талап етеді.\n\nФункция шақыруы модельдің түсіндіруін қолданба сипаттаған операциялармен байланыстырады. Модель функцияны таңдап, аргументтерді дайындайды, қолданба функцияны орындайды, ал оның нәтижесі келесі жауапқа контекст болады. Іздеу жетіспейтін анықтамалық мәнді бере алады; есептеу түсіндірмеге қажет нәтижені бере алады. Ұсынылған шақыруды орындалған әрекет деп есептемей, нәтижені оны жасаған операциямен байланыстырып сақтаңыз.\n\nҚұжат және визуалды сұрақтар\n\nБұл шығарылым үшін құжат бойынша сұраққа жауап беру де көрсетілген. Өндірушінің құжатталған үдерісі тіл моделі талдауына дейін құжаттың мәтінін, құрылымын және пішімін OCR арқылы дайындайды. Тапсырмаға қажет нақты талап, үзінді немесе байланыс туралы сұраңыз. Бірнеше құжат үшін олардың сәйкестігін сақтап, әр қорытындының жанында дереккөздегі орны бар салыстыруды сұраңыз.\n\nВизуалды материал үшін суретті нақты анықталған сұрақпен біріктіріп, оған жауап беруге қажет белгілерді, өлшем бірліктерін және аймақтарды сақтаңыз. Диаграммада аталған қатарларды салыстыру сұралуы мүмкін; сызбада берілген талапты қай байланыс растайтыны сұралуы мүмкін. Анық оқылатын құжат суреті мен OCR арқылы дайындалған құжат, екеуі де бір сұрақ-жауап мақсатына қызмет етсе де, кірісті дайындаудың бөлек тәсілдері.\n\nӨңдеу, префикстер және үдерістер\n\nМодель бетінде болжамды шығыс, жауап префикстері, пакеттік өңдеу және агент әңгімелері көрсетілген. Болжамды шығыс құжаттың немесе код файлының көп бөлігі сақталып, шектеулі бөлігі өзгеруге тиіс кезде белгілі мазмұнды пайдаланады. Қолданыстағы мазмұнды беріп, өңдеуді және сақталатын материалды көрсетіңіз. Бұл модельден мүлде жаңа құжат жасауды сұраудан өзгеше.\n\nЖауап префиксі көмекші жасайтын мәтінге белгілі бастау береді, одан әрі мәтін сол бастаудан жалғасады. Пакеттік өңдеу тапсырмалардың жіберілу тәсілін өзгертеді, ал агент/әңгіме интерфейсі өзара байланысты үдерісті басқарады. Тізімдегі кіріктірілген құралдар өндірушінің сол интерфейсіне тиесілі; олар базалық модельге тағы бір мазмұн модальдығын қоспайды және қосылған ортасыз әрекет орындамайды.\n\nКодтау және салаға бейімдеу\n\nБағдарламалау сұрауы үшін талапты, қатысты функцияны, қажетті жарияланымдарды және күтілетін кіріс пен шығысты беріңіз. Ұсынылған өзгерісті, оның жорамалдарын және көзделген әрекетті ажырататын мысалдарды сұраңыз. Жөндеу сұрағы қате дәлелін қамтып, оны бастапқы кодтағы қай жол түсіндіретінін сұрай алады. Репозиторийге қолжетімділікті, код орындалуын және өзгерісті қолдануды сыртқы әзірлеу құралдары береді.\n\nБастапқы хабарландыруда салаға тән кәсіпорын контекстері мен білім базалары үшін арнайы кейінгі үйрету және қосымша баптап үйрету сипатталған. Бұл — нақты ұйым құжаттары әдепкі модельге әлдеқашан белгілі деген тұжырым емес, бөлек бейімдеу үдерісі. Дереккөзге сүйенетін жауап үшін қатысты құжаттар мен терминологияны тапсырмамен бірге тікелей беріп, жауап ережелерін анықтаңыз.\n\nШығарылым және нәтиже шекаралары\n\nБұл жазба Medium 3 моделінің 2505 сәйкестігін және 128 мың токендік контекстін сақтайды. Medium 3.5 үшін кейінірек құжатталған архитектура саны мен реттелетін гибридті пайымдау тетіктері осы шығарылымның мәлімделген спецификациясына кірмейді. Дәл осы модель бетінде кейінгі шығарылымнан алуға болатын параметр саны немесе бөлек қатаң ең жоғары жауап ұзындығы жарияланбаған.\n\nСұрауға дейін көзделген нәтижені дайындаңыз: түсіндірме, құрылымдалған дерек алу, түзетілген бөлім немесе ұсынылған код. Жауапты тексеріп, қолданбаның келесі қадамында пайдалануға болу үшін мәтіндік және визуалды дәлелдерді, дереккөз сәйкестіктерін және қосылған құралдардың нәтижелерін анық көрсетіңіз.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Apply a procedure to a concrete case\n\nUse this procedure to answer the employee: 'Requests below 500 credits need team-lead approval. Requests of 500 or more need finance approval. Purchases must wait for approval.' Employee: 'My equipment request is exactly 500 credits; can my team lead approve it and can I order today?' Give the applicable rule and missing information.A short procedural answer citing the threshold and approval-before-purchase requirement.Exactly 500 falls under finance approval, and ordering today depends on approval actually having been received.mistralai/mistral-medium-3Mistral Medium 3 — кәсіби мәтіндік, визуалды және кодтау тапсырмаларына арналған мультимодалды модель. Өндіруші көрсеткен 128 мың токендік контексті және құжатталған құрылымдалған шығыс, функция шақырулары, құжат сұрақтары мен болжамды өңдеулері дереккөзге негізделген түсіндірмелерді және қолданба үдерістерін қолдайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Mistral Medium 3 — Mistral AI компаниясының мәтінді, визуалды түсінуді және кодты қамтитын кәсіби жұмысқа арналған мультимодалды моделі. Бастапқы шығарылым кәсіпорын білімі мен үдерістеріне бейімделумен бірге кодтау және STEM тапсырмаларын атап көрсетеді. Ол мәтіндік және визуалды материалды қабылдап, құжат түсіндірмесін, құрылымдалған жазбаны немесе ұсынылған іске асыруды қамтитын мәтін шығарады. Өндірушінің осы шығарылымға арналған бекітілген идентификаторы — mistral-medium-2505.
Контекст және кәсіби бастапқы материал
Модель бетінде 128 мың токендік контекст терезесі көрсетілген. Бұл контексті сұралған артефактіні анықтайтын бастапқы үзінділерді, әңгімені және нұсқауларды сақтауға пайдаланыңыз. Құжаттарды салыстыру үшін қай дереккөз ағымдағы талап, қайсысы ұсынылған түзету екенін және қай сұрақ шешілуге тиіс екенін анықтаңыз. Әр қорытындының жанында оны растайтын құжат пен бөлімді сұраңыз.
Практикалық түсіндіру тапсырмасы рәсім мен пайдаланушы сұрағын беріп, содан кейін қатысты әрекетті және оны қолдануға негіз болатын шартты сұрай алады. Техникалық талдау бастапқы деректерді, анықтамаларды және салыстыру өлшемшартын қамти алады. Мақсат — тақырыптың жалпы сипаттамасы емес, берілген материалмен байланыстырылған нәтиже.
Құрылымдалған шығыс және функциялар
Бетте құрылымдалған шығыс пен функция шақыруы тізілген. Дерек алу үшін өріс атауларын, түрлерін және дереккөзде жоқ ақпараттың берілуін анықтаңыз. Пайдалы жазба идентификаторды, дереккөз тұжырымын, түсіндіруді және шешілмеген сұрақты бөле алады. Mistral компаниясының ортақ нұсқаулығы JSON режимін арнайы схемадан ажыратады және қажетті JSON пішімін нақты сұрауды талап етеді.
Функция шақыруы модельдің түсіндіруін қолданба сипаттаған операциялармен байланыстырады. Модель функцияны таңдап, аргументтерді дайындайды, қолданба функцияны орындайды, ал оның нәтижесі келесі жауапқа контекст болады. Іздеу жетіспейтін анықтамалық мәнді бере алады; есептеу түсіндірмеге қажет нәтижені бере алады. Ұсынылған шақыруды орындалған әрекет деп есептемей, нәтижені оны жасаған операциямен байланыстырып сақтаңыз.
Құжат және визуалды сұрақтар
Бұл шығарылым үшін құжат бойынша сұраққа жауап беру де көрсетілген. Өндірушінің құжатталған үдерісі тіл моделі талдауына дейін құжаттың мәтінін, құрылымын және пішімін OCR арқылы дайындайды. Тапсырмаға қажет нақты талап, үзінді немесе байланыс туралы сұраңыз. Бірнеше құжат үшін олардың сәйкестігін сақтап, әр қорытындының жанында дереккөздегі орны бар салыстыруды сұраңыз.
Визуалды материал үшін суретті нақты анықталған сұрақпен біріктіріп, оған жауап беруге қажет белгілерді, өлшем бірліктерін және аймақтарды сақтаңыз. Диаграммада аталған қатарларды салыстыру сұралуы мүмкін; сызбада берілген талапты қай байланыс растайтыны сұралуы мүмкін. Анық оқылатын құжат суреті мен OCR арқылы дайындалған құжат, екеуі де бір сұрақ-жауап мақсатына қызмет етсе де, кірісті дайындаудың бөлек тәсілдері.
Өңдеу, префикстер және үдерістер
Модель бетінде болжамды шығыс, жауап префикстері, пакеттік өңдеу және агент әңгімелері көрсетілген. Болжамды шығыс құжаттың немесе код файлының көп бөлігі сақталып, шектеулі бөлігі өзгеруге тиіс кезде белгілі мазмұнды пайдаланады. Қолданыстағы мазмұнды беріп, өңдеуді және сақталатын материалды көрсетіңіз. Бұл модельден мүлде жаңа құжат жасауды сұраудан өзгеше.
Жауап префиксі көмекші жасайтын мәтінге белгілі бастау береді, одан әрі мәтін сол бастаудан жалғасады. Пакеттік өңдеу тапсырмалардың жіберілу тәсілін өзгертеді, ал агент/әңгіме интерфейсі өзара байланысты үдерісті басқарады. Тізімдегі кіріктірілген құралдар өндірушінің сол интерфейсіне тиесілі; олар базалық модельге тағы бір мазмұн модальдығын қоспайды және қосылған ортасыз әрекет орындамайды.
Кодтау және салаға бейімдеу
Бағдарламалау сұрауы үшін талапты, қатысты функцияны, қажетті жарияланымдарды және күтілетін кіріс пен шығысты беріңіз. Ұсынылған өзгерісті, оның жорамалдарын және көзделген әрекетті ажырататын мысалдарды сұраңыз. Жөндеу сұрағы қате дәлелін қамтып, оны бастапқы кодтағы қай жол түсіндіретінін сұрай алады. Репозиторийге қолжетімділікті, код орындалуын және өзгерісті қолдануды сыртқы әзірлеу құралдары береді.
Бастапқы хабарландыруда салаға тән кәсіпорын контекстері мен білім базалары үшін арнайы кейінгі үйрету және қосымша баптап үйрету сипатталған. Бұл — нақты ұйым құжаттары әдепкі модельге әлдеқашан белгілі деген тұжырым емес, бөлек бейімдеу үдерісі. Дереккөзге сүйенетін жауап үшін қатысты құжаттар мен терминологияны тапсырмамен бірге тікелей беріп, жауап ережелерін анықтаңыз.
Шығарылым және нәтиже шекаралары
Бұл жазба Medium 3 моделінің 2505 сәйкестігін және 128 мың токендік контекстін сақтайды. Medium 3.5 үшін кейінірек құжатталған архитектура саны мен реттелетін гибридті пайымдау тетіктері осы шығарылымның мәлімделген спецификациясына кірмейді. Дәл осы модель бетінде кейінгі шығарылымнан алуға болатын параметр саны немесе бөлек қатаң ең жоғары жауап ұзындығы жарияланбаған.
Сұрауға дейін көзделген нәтижені дайындаңыз: түсіндірме, құрылымдалған дерек алу, түзетілген бөлім немесе ұсынылған код. Жауапты тексеріп, қолданбаның келесі қадамында пайдалануға болу үшін мәтіндік және визуалды дәлелдерді, дереккөз сәйкестіктерін және қосылған құралдардың нәтижелерін анық көрсетіңіз.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер mistralai/mistral-medium-3 | 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.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0008 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.004 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00008 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0008 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.004 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00008 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-medium-3", "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='mistralai/mistral-medium-3',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='mistralai/mistral-medium-3',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 mistralai/mistral-medium-3
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
mistralai/mistral-medium-3Mistral Medium 3 — кәсіби мәтіндік, визуалды және кодтау тапсырмаларына арналған мультимодалды модель. Өндіруші көрсеткен 128 мың токендік контексті және құжатталған құрылымдалған шығыс, функция шақырулары, құжат сұрақтары мен болжамды өңдеулері дереккөзге негізделген түсіндірмелерді және қолданба үдерістерін қолдайды.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Mistral Medium 3 — Mistral AI компаниясының мәтінді, визуалды түсінуді және кодты қамтитын кәсіби жұмысқа арналған мультимодалды моделі. Бастапқы шығарылым кәсіпорын білімі мен үдерістеріне бейімделумен бірге кодтау және STEM тапсырмаларын атап көрсетеді. Ол мәтіндік және визуалды материалды қабылдап, құжат түсіндірмесін, құрылымдалған жазбаны немесе ұсынылған іске асыруды қамтитын мәтін шығарады. Өндірушінің осы шығарылымға арналған бекітілген идентификаторы — mistral-medium-2505.
Контекст және кәсіби бастапқы материал
Модель бетінде 128 мың токендік контекст терезесі көрсетілген. Бұл контексті сұралған артефактіні анықтайтын бастапқы үзінділерді, әңгімені және нұсқауларды сақтауға пайдаланыңыз. Құжаттарды салыстыру үшін қай дереккөз ағымдағы талап, қайсысы ұсынылған түзету екенін және қай сұрақ шешілуге тиіс екенін анықтаңыз. Әр қорытындының жанында оны растайтын құжат пен бөлімді сұраңыз.
Практикалық түсіндіру тапсырмасы рәсім мен пайдаланушы сұрағын беріп, содан кейін қатысты әрекетті және оны қолдануға негіз болатын шартты сұрай алады. Техникалық талдау бастапқы деректерді, анықтамаларды және салыстыру өлшемшартын қамти алады. Мақсат — тақырыптың жалпы сипаттамасы емес, берілген материалмен байланыстырылған нәтиже.
Құрылымдалған шығыс және функциялар
Бетте құрылымдалған шығыс пен функция шақыруы тізілген. Дерек алу үшін өріс атауларын, түрлерін және дереккөзде жоқ ақпараттың берілуін анықтаңыз. Пайдалы жазба идентификаторды, дереккөз тұжырымын, түсіндіруді және шешілмеген сұрақты бөле алады. Mistral компаниясының ортақ нұсқаулығы JSON режимін арнайы схемадан ажыратады және қажетті JSON пішімін нақты сұрауды талап етеді.
Функция шақыруы модельдің түсіндіруін қолданба сипаттаған операциялармен байланыстырады. Модель функцияны таңдап, аргументтерді дайындайды, қолданба функцияны орындайды, ал оның нәтижесі келесі жауапқа контекст болады. Іздеу жетіспейтін анықтамалық мәнді бере алады; есептеу түсіндірмеге қажет нәтижені бере алады. Ұсынылған шақыруды орындалған әрекет деп есептемей, нәтижені оны жасаған операциямен байланыстырып сақтаңыз.
Құжат және визуалды сұрақтар
Бұл шығарылым үшін құжат бойынша сұраққа жауап беру де көрсетілген. Өндірушінің құжатталған үдерісі тіл моделі талдауына дейін құжаттың мәтінін, құрылымын және пішімін OCR арқылы дайындайды. Тапсырмаға қажет нақты талап, үзінді немесе байланыс туралы сұраңыз. Бірнеше құжат үшін олардың сәйкестігін сақтап, әр қорытындының жанында дереккөздегі орны бар салыстыруды сұраңыз.
Визуалды материал үшін суретті нақты анықталған сұрақпен біріктіріп, оған жауап беруге қажет белгілерді, өлшем бірліктерін және аймақтарды сақтаңыз. Диаграммада аталған қатарларды салыстыру сұралуы мүмкін; сызбада берілген талапты қай байланыс растайтыны сұралуы мүмкін. Анық оқылатын құжат суреті мен OCR арқылы дайындалған құжат, екеуі де бір сұрақ-жауап мақсатына қызмет етсе де, кірісті дайындаудың бөлек тәсілдері.
Өңдеу, префикстер және үдерістер
Модель бетінде болжамды шығыс, жауап префикстері, пакеттік өңдеу және агент әңгімелері көрсетілген. Болжамды шығыс құжаттың немесе код файлының көп бөлігі сақталып, шектеулі бөлігі өзгеруге тиіс кезде белгілі мазмұнды пайдаланады. Қолданыстағы мазмұнды беріп, өңдеуді және сақталатын материалды көрсетіңіз. Бұл модельден мүлде жаңа құжат жасауды сұраудан өзгеше.
Жауап префиксі көмекші жасайтын мәтінге белгілі бастау береді, одан әрі мәтін сол бастаудан жалғасады. Пакеттік өңдеу тапсырмалардың жіберілу тәсілін өзгертеді, ал агент/әңгіме интерфейсі өзара байланысты үдерісті басқарады. Тізімдегі кіріктірілген құралдар өндірушінің сол интерфейсіне тиесілі; олар базалық модельге тағы бір мазмұн модальдығын қоспайды және қосылған ортасыз әрекет орындамайды.
Кодтау және салаға бейімдеу
Бағдарламалау сұрауы үшін талапты, қатысты функцияны, қажетті жарияланымдарды және күтілетін кіріс пен шығысты беріңіз. Ұсынылған өзгерісті, оның жорамалдарын және көзделген әрекетті ажырататын мысалдарды сұраңыз. Жөндеу сұрағы қате дәлелін қамтып, оны бастапқы кодтағы қай жол түсіндіретінін сұрай алады. Репозиторийге қолжетімділікті, код орындалуын және өзгерісті қолдануды сыртқы әзірлеу құралдары береді.
Бастапқы хабарландыруда салаға тән кәсіпорын контекстері мен білім базалары үшін арнайы кейінгі үйрету және қосымша баптап үйрету сипатталған. Бұл — нақты ұйым құжаттары әдепкі модельге әлдеқашан белгілі деген тұжырым емес, бөлек бейімдеу үдерісі. Дереккөзге сүйенетін жауап үшін қатысты құжаттар мен терминологияны тапсырмамен бірге тікелей беріп, жауап ережелерін анықтаңыз.
Шығарылым және нәтиже шекаралары
Бұл жазба Medium 3 моделінің 2505 сәйкестігін және 128 мың токендік контекстін сақтайды. Medium 3.5 үшін кейінірек құжатталған архитектура саны мен реттелетін гибридті пайымдау тетіктері осы шығарылымның мәлімделген спецификациясына кірмейді. Дәл осы модель бетінде кейінгі шығарылымнан алуға болатын параметр саны немесе бөлек қатаң ең жоғары жауап ұзындығы жарияланбаған.
Сұрауға дейін көзделген нәтижені дайындаңыз: түсіндірме, құрылымдалған дерек алу, түзетілген бөлім немесе ұсынылған код. Жауапты тексеріп, қолданбаның келесі қадамында пайдалануға болу үшін мәтіндік және визуалды дәлелдерді, дереккөз сәйкестіктерін және қосылған құралдардың нәтижелерін анық көрсетіңіз.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер mistralai/mistral-medium-3 | 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.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0008 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.004 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00008 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0008 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.004 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00008 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "mistralai/mistral-medium-3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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': 'mistralai/mistral-medium-3', '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 mistralai/mistral-medium-3
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Apply a procedure to a concrete case\n\nUse this procedure to answer the employee: 'Requests below 500 credits need team-lead approval. Requests of 500 or more need finance approval. Purchases must wait for approval.' Employee: 'My equipment request is exactly 500 credits; can my team lead approve it and can I order today?' Give the applicable rule and missing information.A short procedural answer citing the threshold and approval-before-purchase requirement.Exactly 500 falls under finance approval, and ordering today depends on approval actually having been received.