Mistral Saba — Таяу Шығыс пен Оңтүстік Азиядан іріктелген материалмен Small тобындағы модельді қосымша баптап үйрету арқылы жасалған, Mistral AI компаниясының маманданған өңірлік мәтін моделі. Өндіруші оны өңірлік тілді, мәдени контексті және жергілікті сөз қолданысын көрсетуге арналған 24 млрд параметрлі модель деп сипаттайды. Ол жазбаша тапсырма мен бастапқы материалды қабылдап, мәтін қайтарады.
Өңірлік тіл және контекст
Шығарылым араб тілін және көптеген үнді текті тілдерді нақты атайды; әсіресе тамил сияқты оңтүстік үнді текті тілдерде мықты. Оның бағыты әмбебап жауаптың соңғы тілін өзгертуден нақтырақ: үйрету материалы жауап пайдаланылатын өңірлік тілдік және мәдени контекст үшін таңдалған.
Нәтижені сұрамас бұрын аудиторияны, өңірді, тілді және қажетті стильдік регистрді көрсетіңіз. Ресми түсіндірме, клиентке арналған хабарлама және білім беру үзіндісі әртүрлі терминология мен қаратпа түрлерін қажет етуі мүмкін. Бірізді қалуға тиіс өнім атаулары немесе маманданған терминдер үшін глоссарий беріп, нәтиже түпнұсқа тұжырымды сақтауы немесе түсіндірмесін оқырманға бейімдеуі керегін айтыңыз.
Өндіруші бетінде 32 мың токендік контекст терезесі беріліп, шығарылым mistral-saba-2502 деп анықталған. Контексті қатысты бастапқы үзінділерге, әңгімеге және нұсқауларға бірге пайдаланыңыз. Өңірге бейімделген жауапқа да дәлел ретінде нақты өнім шарттары, рәсім немесе құжат мазмұны берілуі керек; мәдени таныстық компанияның жеке ақпаратын бермейді.
Әңгімелесу арқылы қолдау
Өндіруші араб тіліндегі әңгімелесу көмекшілерін негізгі қолдану жағдайы ретінде атап көрсетеді. Практикалық қолдау сұрауы пайдаланушы хабарламасын және бекітілген анықтамалық материалды беріп, содан кейін аталған регистрде жауап сұрай алады. Келесі әрекетті, оның қолданылатын шартын және пайдаланушы әлі беруі қажет бөлшектерді сұраңыз. Бұл жауапты жалпы өңірлік сәлемдесуге айналдырмай, нақты мәселеге бекітеді.
Қостілді түсіндірме үшін дереккөз тілін және соңғы хабарлама тілін анықтаңыз. Материалда берілген атауларды, сомаларды немесе өлшем бірліктерін сақтап, жауапты түсінуге тиіс аудиторияны сипаттаңыз. Кейінгі сұрақ сол шарттарды сақтай отырып, қысқарақ нұсқаны немесе бір терминнің нақтылауын сұрай алады.
Салаға бейімдеу
Хабарландыру энергетика мен өзге өңірлік кәсіби контекстерді қоса алғанда, Saba моделін нақты салаларға қосымша баптап үйретуді сипаттайды. Бұл — әр маманданған деректер жиыны әдепкі модельдің бір бөлігі деген тұжырым емес, бейімдеу үдерісі. Салаға бағытталған мәтін тапсырмасы үшін нақты қолданбаға қатысты терминологияны, бастапқы құжаттарды және жауап ережелерін беріңіз.
Техникалық түсіндірме модельден бастапқы қадамдар мен шарттарды сақтай отырып, рәсімді оқырманның өңірлік терминологиясымен қайта баяндауды сұрай алады. Құжат сұрағы түсіндірілетін тармақты анықтап, растайтын үзіндісі бар қысқа жауапты сұрай алады. Шығысты дайындағанда дереккөз фактісін, түсіндірмені және шешілмеген терминді ажыратыңыз.
Мәдени мазмұн жасау
Өндіруші мәдени тұрғыдан орынды мәтін жазуды және білім беру ресурстарын да сипаттайды. Тақырыпты, көзделген аудиторияны, тілді және қамтылуға тиіс фактілерді немесе мысалдарды беріңіз. Білім беру үзіндісі үшін оқушы соңында нені түсінуі керегін көрсетіп, түсіндірмені, одан кейін практикалық мысалды сұраңыз. Ұйымдық хабарлама үшін мақсатты және оқырман әрекет етуге тиіс ақпаратты беріңіз.
Жергілікті идиомалар немесе мәдени сілтемелер тапсырманың бөлігі болса, олардың қолданылатын контекстін айтыңыз. Ресми немесе бейтараптау нұсқа басқа аудиторияға сай болса, балама тұжырымды сұраңыз. Бұлар мазмұн мен көзделген қолданысты анық ұстай отырып, модельдің өңірлік мамандануын пайдаланудың практикалық жолдары.
Шығарылым және нәтиже шекаралары
Saba моделінің құжатталған мамандануы — 32 мың токендік контексті бар мәтіндік өңірлік тіл жұмысы. Small тобының қосымша бапталған моделі болғандықтан ғана оған кейінгі Small немесе Medium модельдерінің сурет кірісін, гибридті пайымдау тетіктерін немесе құрал пішімі мүмкіндіктерін телуге болмайды. Оқылған дереккөздер бұл шығарылым үшін бөлек ең жоғары шығыс токендері сыйымдылығын көрсетпейді.
Толық жазбаша тапсырманы, қатысты бастапқы фактілерді және қалаған артефактіні дайындаңыз: қолдау жауабы, түсіндірме, бейімделген үзінді немесе қысқа білім беру мәтіні. Алынған мәтін нақты өңірлік коммуникация қажеттілігіне жауап беруі үшін аталған Saba шығарылымын және аудиторияның тілі мен регистрін анық көрсетіңіз.
", "aboutText": "Mistral Saba — Таяу Шығыс пен Оңтүстік Азиядан іріктелген материалмен Small тобындағы модельді қосымша баптап үйрету арқылы жасалған, Mistral AI компаниясының маманданған өңірлік мәтін моделі. Өндіруші оны өңірлік тілді, мәдени контексті және жергілікті сөз қолданысын көрсетуге арналған 24 млрд параметрлі модель деп сипаттайды. Ол жазбаша тапсырма мен бастапқы материалды қабылдап, мәтін қайтарады.\n\nӨңірлік тіл және контекст\n\nШығарылым араб тілін және көптеген үнді текті тілдерді нақты атайды; әсіресе тамил сияқты оңтүстік үнді текті тілдерде мықты. Оның бағыты әмбебап жауаптың соңғы тілін өзгертуден нақтырақ: үйрету материалы жауап пайдаланылатын өңірлік тілдік және мәдени контекст үшін таңдалған.\n\nНәтижені сұрамас бұрын аудиторияны, өңірді, тілді және қажетті стильдік регистрді көрсетіңіз. Ресми түсіндірме, клиентке арналған хабарлама және білім беру үзіндісі әртүрлі терминология мен қаратпа түрлерін қажет етуі мүмкін. Бірізді қалуға тиіс өнім атаулары немесе маманданған терминдер үшін глоссарий беріп, нәтиже түпнұсқа тұжырымды сақтауы немесе түсіндірмесін оқырманға бейімдеуі керегін айтыңыз.\n\nӨндіруші бетінде 32 мың токендік контекст терезесі беріліп, шығарылым mistral-saba-2502 деп анықталған. Контексті қатысты бастапқы үзінділерге, әңгімеге және нұсқауларға бірге пайдаланыңыз. Өңірге бейімделген жауапқа да дәлел ретінде нақты өнім шарттары, рәсім немесе құжат мазмұны берілуі керек; мәдени таныстық компанияның жеке ақпаратын бермейді.\n\nӘңгімелесу арқылы қолдау\n\nӨндіруші араб тіліндегі әңгімелесу көмекшілерін негізгі қолдану жағдайы ретінде атап көрсетеді. Практикалық қолдау сұрауы пайдаланушы хабарламасын және бекітілген анықтамалық материалды беріп, содан кейін аталған регистрде жауап сұрай алады. Келесі әрекетті, оның қолданылатын шартын және пайдаланушы әлі беруі қажет бөлшектерді сұраңыз. Бұл жауапты жалпы өңірлік сәлемдесуге айналдырмай, нақты мәселеге бекітеді.\n\nҚостілді түсіндірме үшін дереккөз тілін және соңғы хабарлама тілін анықтаңыз. Материалда берілген атауларды, сомаларды немесе өлшем бірліктерін сақтап, жауапты түсінуге тиіс аудиторияны сипаттаңыз. Кейінгі сұрақ сол шарттарды сақтай отырып, қысқарақ нұсқаны немесе бір терминнің нақтылауын сұрай алады.\n\nСалаға бейімдеу\n\nХабарландыру энергетика мен өзге өңірлік кәсіби контекстерді қоса алғанда, Saba моделін нақты салаларға қосымша баптап үйретуді сипаттайды. Бұл — әр маманданған деректер жиыны әдепкі модельдің бір бөлігі деген тұжырым емес, бейімдеу үдерісі. Салаға бағытталған мәтін тапсырмасы үшін нақты қолданбаға қатысты терминологияны, бастапқы құжаттарды және жауап ережелерін беріңіз.\n\nТехникалық түсіндірме модельден бастапқы қадамдар мен шарттарды сақтай отырып, рәсімді оқырманның өңірлік терминологиясымен қайта баяндауды сұрай алады. Құжат сұрағы түсіндірілетін тармақты анықтап, растайтын үзіндісі бар қысқа жауапты сұрай алады. Шығысты дайындағанда дереккөз фактісін, түсіндірмені және шешілмеген терминді ажыратыңыз.\n\nМәдени мазмұн жасау\n\nӨндіруші мәдени тұрғыдан орынды мәтін жазуды және білім беру ресурстарын да сипаттайды. Тақырыпты, көзделген аудиторияны, тілді және қамтылуға тиіс фактілерді немесе мысалдарды беріңіз. Білім беру үзіндісі үшін оқушы соңында нені түсінуі керегін көрсетіп, түсіндірмені, одан кейін практикалық мысалды сұраңыз. Ұйымдық хабарлама үшін мақсатты және оқырман әрекет етуге тиіс ақпаратты беріңіз.\n\nЖергілікті идиомалар немесе мәдени сілтемелер тапсырманың бөлігі болса, олардың қолданылатын контекстін айтыңыз. Ресми немесе бейтараптау нұсқа басқа аудиторияға сай болса, балама тұжырымды сұраңыз. Бұлар мазмұн мен көзделген қолданысты анық ұстай отырып, модельдің өңірлік мамандануын пайдаланудың практикалық жолдары.\n\nШығарылым және нәтиже шекаралары\n\nSaba моделінің құжатталған мамандануы — 32 мың токендік контексті бар мәтіндік өңірлік тіл жұмысы. Small тобының қосымша бапталған моделі болғандықтан ғана оған кейінгі Small немесе Medium модельдерінің сурет кірісін, гибридті пайымдау тетіктерін немесе құрал пішімі мүмкіндіктерін телуге болмайды. Оқылған дереккөздер бұл шығарылым үшін бөлек ең жоғары шығыс токендері сыйымдылығын көрсетпейді.\n\nТолық жазбаша тапсырманы, қатысты бастапқы фактілерді және қалаған артефактіні дайындаңыз: қолдау жауабы, түсіндірме, бейімделген үзінді немесе қысқа білім беру мәтіні. Алынған мәтін нақты өңірлік коммуникация қажеттілігіне жауап беруі үшін аталған Saba шығарылымын және аудиторияның тілі мен регистрін анық көрсетіңіз.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Draft an Arabic service reply\n\nWrite a polite Modern Standard Arabic support reply for customers in the Gulf. Approved facts: service desk hours are Sunday through Thursday, 09:00-17:00; ticket T-46 is received; no appointment has been assigned. Confirm receipt and explain the hours in two sentences. Keep T-46 unchanged and do not promise a visit time.A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.mistralai/mistral-sabaMistral Saba — Таяу Шығыс пен Оңтүстік Азияның іріктелген материалымен үйретілген 24B мәтін моделі. Ол араб тілі мен тамил сияқты үнді текті тілдерді қоса алғанда, өңірлік тілге және мәдени контекстке бағытталған; жазбаша тапсырмаларға өндіруші көрсеткен 32 мың токендік контексті бар.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Mistral Saba — Таяу Шығыс пен Оңтүстік Азиядан іріктелген материалмен Small тобындағы модельді қосымша баптап үйрету арқылы жасалған, Mistral AI компаниясының маманданған өңірлік мәтін моделі. Өндіруші оны өңірлік тілді, мәдени контексті және жергілікті сөз қолданысын көрсетуге арналған 24 млрд параметрлі модель деп сипаттайды. Ол жазбаша тапсырма мен бастапқы материалды қабылдап, мәтін қайтарады.
Өңірлік тіл және контекст
Шығарылым араб тілін және көптеген үнді текті тілдерді нақты атайды; әсіресе тамил сияқты оңтүстік үнді текті тілдерде мықты. Оның бағыты әмбебап жауаптың соңғы тілін өзгертуден нақтырақ: үйрету материалы жауап пайдаланылатын өңірлік тілдік және мәдени контекст үшін таңдалған.
Нәтижені сұрамас бұрын аудиторияны, өңірді, тілді және қажетті стильдік регистрді көрсетіңіз. Ресми түсіндірме, клиентке арналған хабарлама және білім беру үзіндісі әртүрлі терминология мен қаратпа түрлерін қажет етуі мүмкін. Бірізді қалуға тиіс өнім атаулары немесе маманданған терминдер үшін глоссарий беріп, нәтиже түпнұсқа тұжырымды сақтауы немесе түсіндірмесін оқырманға бейімдеуі керегін айтыңыз.
Өндіруші бетінде 32 мың токендік контекст терезесі беріліп, шығарылым mistral-saba-2502 деп анықталған. Контексті қатысты бастапқы үзінділерге, әңгімеге және нұсқауларға бірге пайдаланыңыз. Өңірге бейімделген жауапқа да дәлел ретінде нақты өнім шарттары, рәсім немесе құжат мазмұны берілуі керек; мәдени таныстық компанияның жеке ақпаратын бермейді.
Әңгімелесу арқылы қолдау
Өндіруші араб тіліндегі әңгімелесу көмекшілерін негізгі қолдану жағдайы ретінде атап көрсетеді. Практикалық қолдау сұрауы пайдаланушы хабарламасын және бекітілген анықтамалық материалды беріп, содан кейін аталған регистрде жауап сұрай алады. Келесі әрекетті, оның қолданылатын шартын және пайдаланушы әлі беруі қажет бөлшектерді сұраңыз. Бұл жауапты жалпы өңірлік сәлемдесуге айналдырмай, нақты мәселеге бекітеді.
Қостілді түсіндірме үшін дереккөз тілін және соңғы хабарлама тілін анықтаңыз. Материалда берілген атауларды, сомаларды немесе өлшем бірліктерін сақтап, жауапты түсінуге тиіс аудиторияны сипаттаңыз. Кейінгі сұрақ сол шарттарды сақтай отырып, қысқарақ нұсқаны немесе бір терминнің нақтылауын сұрай алады.
Салаға бейімдеу
Хабарландыру энергетика мен өзге өңірлік кәсіби контекстерді қоса алғанда, Saba моделін нақты салаларға қосымша баптап үйретуді сипаттайды. Бұл — әр маманданған деректер жиыны әдепкі модельдің бір бөлігі деген тұжырым емес, бейімдеу үдерісі. Салаға бағытталған мәтін тапсырмасы үшін нақты қолданбаға қатысты терминологияны, бастапқы құжаттарды және жауап ережелерін беріңіз.
Техникалық түсіндірме модельден бастапқы қадамдар мен шарттарды сақтай отырып, рәсімді оқырманның өңірлік терминологиясымен қайта баяндауды сұрай алады. Құжат сұрағы түсіндірілетін тармақты анықтап, растайтын үзіндісі бар қысқа жауапты сұрай алады. Шығысты дайындағанда дереккөз фактісін, түсіндірмені және шешілмеген терминді ажыратыңыз.
Мәдени мазмұн жасау
Өндіруші мәдени тұрғыдан орынды мәтін жазуды және білім беру ресурстарын да сипаттайды. Тақырыпты, көзделген аудиторияны, тілді және қамтылуға тиіс фактілерді немесе мысалдарды беріңіз. Білім беру үзіндісі үшін оқушы соңында нені түсінуі керегін көрсетіп, түсіндірмені, одан кейін практикалық мысалды сұраңыз. Ұйымдық хабарлама үшін мақсатты және оқырман әрекет етуге тиіс ақпаратты беріңіз.
Жергілікті идиомалар немесе мәдени сілтемелер тапсырманың бөлігі болса, олардың қолданылатын контекстін айтыңыз. Ресми немесе бейтараптау нұсқа басқа аудиторияға сай болса, балама тұжырымды сұраңыз. Бұлар мазмұн мен көзделген қолданысты анық ұстай отырып, модельдің өңірлік мамандануын пайдаланудың практикалық жолдары.
Шығарылым және нәтиже шекаралары
Saba моделінің құжатталған мамандануы — 32 мың токендік контексті бар мәтіндік өңірлік тіл жұмысы. Small тобының қосымша бапталған моделі болғандықтан ғана оған кейінгі Small немесе Medium модельдерінің сурет кірісін, гибридті пайымдау тетіктерін немесе құрал пішімі мүмкіндіктерін телуге болмайды. Оқылған дереккөздер бұл шығарылым үшін бөлек ең жоғары шығыс токендері сыйымдылығын көрсетпейді.
Толық жазбаша тапсырманы, қатысты бастапқы фактілерді және қалаған артефактіні дайындаңыз: қолдау жауабы, түсіндірме, бейімделген үзінді немесе қысқа білім беру мәтіні. Алынған мәтін нақты өңірлік коммуникация қажеттілігіне жауап беруі үшін аталған Saba шығарылымын және аудиторияның тілі мен регистрін анық көрсетіңіз.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер mistralai/mistral-saba | 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 $0.0004 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0012 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0012 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-saba", "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-saba',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-saba',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-saba
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
mistralai/mistral-sabaMistral Saba — Таяу Шығыс пен Оңтүстік Азияның іріктелген материалымен үйретілген 24B мәтін моделі. Ол араб тілі мен тамил сияқты үнді текті тілдерді қоса алғанда, өңірлік тілге және мәдени контекстке бағытталған; жазбаша тапсырмаларға өндіруші көрсеткен 32 мың токендік контексті бар.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Mistral Saba — Таяу Шығыс пен Оңтүстік Азиядан іріктелген материалмен Small тобындағы модельді қосымша баптап үйрету арқылы жасалған, Mistral AI компаниясының маманданған өңірлік мәтін моделі. Өндіруші оны өңірлік тілді, мәдени контексті және жергілікті сөз қолданысын көрсетуге арналған 24 млрд параметрлі модель деп сипаттайды. Ол жазбаша тапсырма мен бастапқы материалды қабылдап, мәтін қайтарады.
Өңірлік тіл және контекст
Шығарылым араб тілін және көптеген үнді текті тілдерді нақты атайды; әсіресе тамил сияқты оңтүстік үнді текті тілдерде мықты. Оның бағыты әмбебап жауаптың соңғы тілін өзгертуден нақтырақ: үйрету материалы жауап пайдаланылатын өңірлік тілдік және мәдени контекст үшін таңдалған.
Нәтижені сұрамас бұрын аудиторияны, өңірді, тілді және қажетті стильдік регистрді көрсетіңіз. Ресми түсіндірме, клиентке арналған хабарлама және білім беру үзіндісі әртүрлі терминология мен қаратпа түрлерін қажет етуі мүмкін. Бірізді қалуға тиіс өнім атаулары немесе маманданған терминдер үшін глоссарий беріп, нәтиже түпнұсқа тұжырымды сақтауы немесе түсіндірмесін оқырманға бейімдеуі керегін айтыңыз.
Өндіруші бетінде 32 мың токендік контекст терезесі беріліп, шығарылым mistral-saba-2502 деп анықталған. Контексті қатысты бастапқы үзінділерге, әңгімеге және нұсқауларға бірге пайдаланыңыз. Өңірге бейімделген жауапқа да дәлел ретінде нақты өнім шарттары, рәсім немесе құжат мазмұны берілуі керек; мәдени таныстық компанияның жеке ақпаратын бермейді.
Әңгімелесу арқылы қолдау
Өндіруші араб тіліндегі әңгімелесу көмекшілерін негізгі қолдану жағдайы ретінде атап көрсетеді. Практикалық қолдау сұрауы пайдаланушы хабарламасын және бекітілген анықтамалық материалды беріп, содан кейін аталған регистрде жауап сұрай алады. Келесі әрекетті, оның қолданылатын шартын және пайдаланушы әлі беруі қажет бөлшектерді сұраңыз. Бұл жауапты жалпы өңірлік сәлемдесуге айналдырмай, нақты мәселеге бекітеді.
Қостілді түсіндірме үшін дереккөз тілін және соңғы хабарлама тілін анықтаңыз. Материалда берілген атауларды, сомаларды немесе өлшем бірліктерін сақтап, жауапты түсінуге тиіс аудиторияны сипаттаңыз. Кейінгі сұрақ сол шарттарды сақтай отырып, қысқарақ нұсқаны немесе бір терминнің нақтылауын сұрай алады.
Салаға бейімдеу
Хабарландыру энергетика мен өзге өңірлік кәсіби контекстерді қоса алғанда, Saba моделін нақты салаларға қосымша баптап үйретуді сипаттайды. Бұл — әр маманданған деректер жиыны әдепкі модельдің бір бөлігі деген тұжырым емес, бейімдеу үдерісі. Салаға бағытталған мәтін тапсырмасы үшін нақты қолданбаға қатысты терминологияны, бастапқы құжаттарды және жауап ережелерін беріңіз.
Техникалық түсіндірме модельден бастапқы қадамдар мен шарттарды сақтай отырып, рәсімді оқырманның өңірлік терминологиясымен қайта баяндауды сұрай алады. Құжат сұрағы түсіндірілетін тармақты анықтап, растайтын үзіндісі бар қысқа жауапты сұрай алады. Шығысты дайындағанда дереккөз фактісін, түсіндірмені және шешілмеген терминді ажыратыңыз.
Мәдени мазмұн жасау
Өндіруші мәдени тұрғыдан орынды мәтін жазуды және білім беру ресурстарын да сипаттайды. Тақырыпты, көзделген аудиторияны, тілді және қамтылуға тиіс фактілерді немесе мысалдарды беріңіз. Білім беру үзіндісі үшін оқушы соңында нені түсінуі керегін көрсетіп, түсіндірмені, одан кейін практикалық мысалды сұраңыз. Ұйымдық хабарлама үшін мақсатты және оқырман әрекет етуге тиіс ақпаратты беріңіз.
Жергілікті идиомалар немесе мәдени сілтемелер тапсырманың бөлігі болса, олардың қолданылатын контекстін айтыңыз. Ресми немесе бейтараптау нұсқа басқа аудиторияға сай болса, балама тұжырымды сұраңыз. Бұлар мазмұн мен көзделген қолданысты анық ұстай отырып, модельдің өңірлік мамандануын пайдаланудың практикалық жолдары.
Шығарылым және нәтиже шекаралары
Saba моделінің құжатталған мамандануы — 32 мың токендік контексті бар мәтіндік өңірлік тіл жұмысы. Small тобының қосымша бапталған моделі болғандықтан ғана оған кейінгі Small немесе Medium модельдерінің сурет кірісін, гибридті пайымдау тетіктерін немесе құрал пішімі мүмкіндіктерін телуге болмайды. Оқылған дереккөздер бұл шығарылым үшін бөлек ең жоғары шығыс токендері сыйымдылығын көрсетпейді.
Толық жазбаша тапсырманы, қатысты бастапқы фактілерді және қалаған артефактіні дайындаңыз: қолдау жауабы, түсіндірме, бейімделген үзінді немесе қысқа білім беру мәтіні. Алынған мәтін нақты өңірлік коммуникация қажеттілігіне жауап беруі үшін аталған Saba шығарылымын және аудиторияның тілі мен регистрін анық көрсетіңіз.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер mistralai/mistral-saba | 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 $0.0004 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0012 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.0012 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00004 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "mistralai/mistral-saba",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-saba', '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-saba', '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-saba
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Draft an Arabic service reply\n\nWrite a polite Modern Standard Arabic support reply for customers in the Gulf. Approved facts: service desk hours are Sunday through Thursday, 09:00-17:00; ticket T-46 is received; no appointment has been assigned. Confirm receipt and explain the hours in two sentences. Keep T-46 unchanged and do not promise a visit time.A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.