Mistral Small 3 Instruct 2501 — Mistral Small 3 моделінің 24 млрд параметрлі, нұсқаулармен бапталған шығарылымы. Ол бөлек аталған Small 24B Base 2501 моделінен қосымша баптап үйретілген. Өндіруші оны жедел жауап беретін әңгімелесу көмегіне, функция шақыруына және тақырыпқа бейімдеуге арнайды; кірісі де, жасалған нәтижесі де мәтін болады.
Негізгі мүмкіндіктер және үйрету айырмашылығы
Модель карточкасында көптілді қолдау, әңгімелесу және пайымдау мүмкіндіктері, төл функция шақыруы, JSON шығысы және жүйелік промптты ұстану құжатталған. Оның контекст терезесі 32 мың токен, ал сөздігі 131 мың деп белгіленген Tekken токенизаторын қолданады. Контекст белгісі тапсырма үшін сақталатын мәтінге қатысты, ал сөздік белгісі токендеуді сипаттайды; бұлар — әртүрлі спецификациялар.
Өндіруші ағылшын, француз, неміс, испан, итальян, қытай, жапон, корей, португал, нидерланд және поляк тілдерін атайды; жарияланған карточканың тіл метадеректерінде орыс тілі де бар. Соңғы тілді және өзгеріссіз қалуға тиіс терминологияны анықтаңыз. Аударылған түсіндірме айналасындағы мәтінді оқырманға бейімдей отырып, идентификаторларды, атауларды және өлшем бірліктерін сақтай алады.
Шығарылым хабарландыруында Small 3 нығайтпалы оқытумен немесе синтетикалық деректермен үйретілмегені айтылып, алдын ала үйретілген және нұсқаулармен бапталған модель нұсқалары ажыратылады. Ол модельді кейінгі Small 4 пайымдау тетіктері бар гибридті нұсқа емес, әрі қарай бейімдеуге болатын негіз ретінде сипаттайды. Бұл жазба — әңгімелесу тапсырмасын орындауға арналған Instruct 2501 шығарылымы.
Әңгімелесу және құрылымдалған тапсырмалар
Қолдау көмекшісі үшін пайдаланушы сұрағын, қатысты анықтамалық материалды және жауап ережелерін беріңіз. Сұраққа жауап беретін әрекетті және оның қолданылатын шартын сұраңыз. Практикалық шығыс қысқа жауапты қолданбаның келесі қадамына қажет алынған өрістерден бөле алады, оларды құрылымсыз түсіндірмеге араластырмайды.
Жіктеу үшін рұқсат етілген белгілерді және олардың айырмашылықтарын беріңіз. Дерек алу үшін өрістерді, күтілетін түрлерді және жетіспейтін ақпараттың берілуін атаңыз. Жазба мәселе санатын, хабарламадан көшірілген идентификаторды және сұралған әрекеттің қысқа түйіндемесін қамтуы мүмкін. JSON нәтижені реттейді, ал өріс құрылымы мен түсіндіру ережелері берілген тапсырманың бөлігі болып қалады.
Код түсіндірмесі үшін функцияны, қатысты жарияланымдарды және нақты кірісті қосыңыз. Нәтижені кодтағы қай орындалу жолы анықтайтынын сұраңыз. Математикалық түсіндірме үшін айнымалылар мен жорамалдарды анықтап, белгіленуі тиіс өрнекті немесе тұжырымды көрсетіңіз. Бұл мәтіндік тапсырмалар модельдің өзі кодты немесе сыртқы есептеуді іске қосады деп жорамалдамастан, әдісті, түсіндірмені және соңғы артефактіні қайтара алады.
Жүйелік нұсқаулар және ұсынылған баптаулар
Карточка көзделген көмекшіге бейімделген жүйелік промптты және 0.15 сияқты салыстырмалы төмен temperature мәнін ұсынады. Рөлді, стильді және жауап ережелерін анықтау үшін жүйелік нұсқауды пайдаланыңыз, ал пайдаланушы хабарламасында нақты мәселе немесе бастапқы материал болсын. Құжат ішіндегі дәйексөзге алынған нұсқауларды қолданбаның сол құжатпен не істеу керегі туралы нұсқауынан бөлек ұстаңыз.
Күнделікті көмекші үшін нәтиже қысқа жауап, құрылымдалған жазба немесе ұзағырақ түсіндірме болуы керегін көрсетіңіз. Жауап талданатын болса, жазбаны қосымша мәтіннен бөлек сұраңыз. Қайталанатын құжат үдерісінде қолданба пайдаланушыға дұрыс материалды қайтара алуы үшін әр нәтиженің жанында дереккөз идентификаторын сақтаңыз.
Функция шақыруы және мамандандыру
Модель сипатталған функцияны таңдап, аргументтерін жасай алады. Қолданба операцияны орындап, нәтижені сәйкес құрал шақыруымен бірге қайтарады, содан кейін келесі жауап осы ақпаратты пайдалана алады. Карточка мысалы бұрынғы құрал қолданысынан кейін жаңа сұрақ қойылған әңгімені көрсетеді. Бұл ұсынылған шақыруды аяқталған іздеу деп қабылдамай, көмекшіге қосылған құралдардан ақпарат сұрауға жол береді.
Әр функцияның мақсатын және қажетті мәндерін анық сипаттаңыз. Іздеу тапсырмасы қажет ақпаратты атап, құралдың нақты нәтижесін әңгімеге қайтара алады; мәтін өңдеу функциясы келесі жауапқа түрлендірілген үзіндіні бере алады. Құралдар жиынын ағымдағы үдеріске қатысты ұстап, ұсынылған операция мен оның нәтижесінің байланысын сақтаңыз.
Өндіруші тақырыптық мамандандыру үшін қосымша баптап үйретуді де сипаттайды. Сол үдеріс модельді анықталған салаға өзгертеді; бір әңгімеде құжат беру, керісінше, сол тапсырманы дереккөзге шарттайды. Бейімдеу әлдеқашан жасалған деп жорамалдамай, нақты көмекшіге қажет салалық материал мен жауап талаптарын беріңіз.
Контекст және мазмұндық шектеулер
Small 3 2501 — 32 мың токендік контексті бар тек мәтіндік модель. Small 3.1 нұсқасында енгізілген көру мүмкіндігі мен 128 мың токендік контекст кейінгі шығарылымға тиесілі; Small 4 гибридті режимдері де мұнда көшірілмеуі керек. Суреттің, аудиожазбаның немесе видеоның қатысты мазмұны осы мәтіндік тапсырмаға дейін басқа компонент арқылы дайындалуы тиіс.
Карточкадағы 256 және 512 токендік генерация баптаулары бөлек ең жоғары шығыс сыйымдылықтары емес, пайдалану мысалдары. Дәл Instruct 2501 сәйкестігін, токенизаторын және сұралған нәтижені анық ұстаңыз. Пайдалы соңғы артефакт — мағынасы мен пішімі бастапқы жазбаша тапсырмаға сай жауап, JSON жазбасы немесе ұсынылған код.
", "aboutText": "Mistral Small 3 Instruct 2501 — Mistral Small 3 моделінің 24 млрд параметрлі, нұсқаулармен бапталған шығарылымы. Ол бөлек аталған Small 24B Base 2501 моделінен қосымша баптап үйретілген. Өндіруші оны жедел жауап беретін әңгімелесу көмегіне, функция шақыруына және тақырыпқа бейімдеуге арнайды; кірісі де, жасалған нәтижесі де мәтін болады.\n\nНегізгі мүмкіндіктер және үйрету айырмашылығы\n\nМодель карточкасында көптілді қолдау, әңгімелесу және пайымдау мүмкіндіктері, төл функция шақыруы, JSON шығысы және жүйелік промптты ұстану құжатталған. Оның контекст терезесі 32 мың токен, ал сөздігі 131 мың деп белгіленген Tekken токенизаторын қолданады. Контекст белгісі тапсырма үшін сақталатын мәтінге қатысты, ал сөздік белгісі токендеуді сипаттайды; бұлар — әртүрлі спецификациялар.\n\nӨндіруші ағылшын, француз, неміс, испан, итальян, қытай, жапон, корей, португал, нидерланд және поляк тілдерін атайды; жарияланған карточканың тіл метадеректерінде орыс тілі де бар. Соңғы тілді және өзгеріссіз қалуға тиіс терминологияны анықтаңыз. Аударылған түсіндірме айналасындағы мәтінді оқырманға бейімдей отырып, идентификаторларды, атауларды және өлшем бірліктерін сақтай алады.\n\nШығарылым хабарландыруында Small 3 нығайтпалы оқытумен немесе синтетикалық деректермен үйретілмегені айтылып, алдын ала үйретілген және нұсқаулармен бапталған модель нұсқалары ажыратылады. Ол модельді кейінгі Small 4 пайымдау тетіктері бар гибридті нұсқа емес, әрі қарай бейімдеуге болатын негіз ретінде сипаттайды. Бұл жазба — әңгімелесу тапсырмасын орындауға арналған Instruct 2501 шығарылымы.\n\nӘңгімелесу және құрылымдалған тапсырмалар\n\nҚолдау көмекшісі үшін пайдаланушы сұрағын, қатысты анықтамалық материалды және жауап ережелерін беріңіз. Сұраққа жауап беретін әрекетті және оның қолданылатын шартын сұраңыз. Практикалық шығыс қысқа жауапты қолданбаның келесі қадамына қажет алынған өрістерден бөле алады, оларды құрылымсыз түсіндірмеге араластырмайды.\n\nЖіктеу үшін рұқсат етілген белгілерді және олардың айырмашылықтарын беріңіз. Дерек алу үшін өрістерді, күтілетін түрлерді және жетіспейтін ақпараттың берілуін атаңыз. Жазба мәселе санатын, хабарламадан көшірілген идентификаторды және сұралған әрекеттің қысқа түйіндемесін қамтуы мүмкін. JSON нәтижені реттейді, ал өріс құрылымы мен түсіндіру ережелері берілген тапсырманың бөлігі болып қалады.\n\nКод түсіндірмесі үшін функцияны, қатысты жарияланымдарды және нақты кірісті қосыңыз. Нәтижені кодтағы қай орындалу жолы анықтайтынын сұраңыз. Математикалық түсіндірме үшін айнымалылар мен жорамалдарды анықтап, белгіленуі тиіс өрнекті немесе тұжырымды көрсетіңіз. Бұл мәтіндік тапсырмалар модельдің өзі кодты немесе сыртқы есептеуді іске қосады деп жорамалдамастан, әдісті, түсіндірмені және соңғы артефактіні қайтара алады.\n\nЖүйелік нұсқаулар және ұсынылған баптаулар\n\nКарточка көзделген көмекшіге бейімделген жүйелік промптты және 0.15 сияқты салыстырмалы төмен temperature мәнін ұсынады. Рөлді, стильді және жауап ережелерін анықтау үшін жүйелік нұсқауды пайдаланыңыз, ал пайдаланушы хабарламасында нақты мәселе немесе бастапқы материал болсын. Құжат ішіндегі дәйексөзге алынған нұсқауларды қолданбаның сол құжатпен не істеу керегі туралы нұсқауынан бөлек ұстаңыз.\n\nКүнделікті көмекші үшін нәтиже қысқа жауап, құрылымдалған жазба немесе ұзағырақ түсіндірме болуы керегін көрсетіңіз. Жауап талданатын болса, жазбаны қосымша мәтіннен бөлек сұраңыз. Қайталанатын құжат үдерісінде қолданба пайдаланушыға дұрыс материалды қайтара алуы үшін әр нәтиженің жанында дереккөз идентификаторын сақтаңыз.\n\nФункция шақыруы және мамандандыру\n\nМодель сипатталған функцияны таңдап, аргументтерін жасай алады. Қолданба операцияны орындап, нәтижені сәйкес құрал шақыруымен бірге қайтарады, содан кейін келесі жауап осы ақпаратты пайдалана алады. Карточка мысалы бұрынғы құрал қолданысынан кейін жаңа сұрақ қойылған әңгімені көрсетеді. Бұл ұсынылған шақыруды аяқталған іздеу деп қабылдамай, көмекшіге қосылған құралдардан ақпарат сұрауға жол береді.\n\nӘр функцияның мақсатын және қажетті мәндерін анық сипаттаңыз. Іздеу тапсырмасы қажет ақпаратты атап, құралдың нақты нәтижесін әңгімеге қайтара алады; мәтін өңдеу функциясы келесі жауапқа түрлендірілген үзіндіні бере алады. Құралдар жиынын ағымдағы үдеріске қатысты ұстап, ұсынылған операция мен оның нәтижесінің байланысын сақтаңыз.\n\nӨндіруші тақырыптық мамандандыру үшін қосымша баптап үйретуді де сипаттайды. Сол үдеріс модельді анықталған салаға өзгертеді; бір әңгімеде құжат беру, керісінше, сол тапсырманы дереккөзге шарттайды. Бейімдеу әлдеқашан жасалған деп жорамалдамай, нақты көмекшіге қажет салалық материал мен жауап талаптарын беріңіз.\n\nКонтекст және мазмұндық шектеулер\n\nSmall 3 2501 — 32 мың токендік контексті бар тек мәтіндік модель. Small 3.1 нұсқасында енгізілген көру мүмкіндігі мен 128 мың токендік контекст кейінгі шығарылымға тиесілі; Small 4 гибридті режимдері де мұнда көшірілмеуі керек. Суреттің, аудиожазбаның немесе видеоның қатысты мазмұны осы мәтіндік тапсырмаға дейін басқа компонент арқылы дайындалуы тиіс.\n\nКарточкадағы 256 және 512 токендік генерация баптаулары бөлек ең жоғары шығыс сыйымдылықтары емес, пайдалану мысалдары. Дәл Instruct 2501 сәйкестігін, токенизаторын және сұралған нәтижені анық ұстаңыз. Пайдалы соңғы артефакт — мағынасы мен пішімі бастапқы жазбаша тапсырмаға сай жауап, JSON жазбасы немесе ұсынылған код.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Prepare a reference-grounded support answer\n\nAnswer this customer question using only the reference: 'Can I change the pickup location after the parcel is handed to the carrier?' Reference: 'Before handover, support may change the pickup location. After handover, the recipient must request a change from the carrier; availability depends on its route.' Return a concise reply and the condition supporting it.A short customer reply plus the reference condition that determines the next contact.The reply directs the handed-over parcel's request to the carrier and does not promise that a change is available.mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501Mistral Small 3 Instruct 2501 — әңгімелесу нұсқауларына, құрылымдалған дерек алуға және құралдар көмегімен жұмыс істейтін қолданбаларға арналған 24B мәтін моделі. Ол бөлек тек мәтіндік шығарылымда өндіруші көрсеткен 32 мың токендік контексті, көптілді жауаптарды, жүйелік промпт қолдауын, JSON пішімін және төл функция шақыруын ұсынады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Mistral Small 3 Instruct 2501 — Mistral Small 3 моделінің 24 млрд параметрлі, нұсқаулармен бапталған шығарылымы. Ол бөлек аталған Small 24B Base 2501 моделінен қосымша баптап үйретілген. Өндіруші оны жедел жауап беретін әңгімелесу көмегіне, функция шақыруына және тақырыпқа бейімдеуге арнайды; кірісі де, жасалған нәтижесі де мәтін болады.
Негізгі мүмкіндіктер және үйрету айырмашылығы
Модель карточкасында көптілді қолдау, әңгімелесу және пайымдау мүмкіндіктері, төл функция шақыруы, JSON шығысы және жүйелік промптты ұстану құжатталған. Оның контекст терезесі 32 мың токен, ал сөздігі 131 мың деп белгіленген Tekken токенизаторын қолданады. Контекст белгісі тапсырма үшін сақталатын мәтінге қатысты, ал сөздік белгісі токендеуді сипаттайды; бұлар — әртүрлі спецификациялар.
Өндіруші ағылшын, француз, неміс, испан, итальян, қытай, жапон, корей, португал, нидерланд және поляк тілдерін атайды; жарияланған карточканың тіл метадеректерінде орыс тілі де бар. Соңғы тілді және өзгеріссіз қалуға тиіс терминологияны анықтаңыз. Аударылған түсіндірме айналасындағы мәтінді оқырманға бейімдей отырып, идентификаторларды, атауларды және өлшем бірліктерін сақтай алады.
Шығарылым хабарландыруында Small 3 нығайтпалы оқытумен немесе синтетикалық деректермен үйретілмегені айтылып, алдын ала үйретілген және нұсқаулармен бапталған модель нұсқалары ажыратылады. Ол модельді кейінгі Small 4 пайымдау тетіктері бар гибридті нұсқа емес, әрі қарай бейімдеуге болатын негіз ретінде сипаттайды. Бұл жазба — әңгімелесу тапсырмасын орындауға арналған Instruct 2501 шығарылымы.
Әңгімелесу және құрылымдалған тапсырмалар
Қолдау көмекшісі үшін пайдаланушы сұрағын, қатысты анықтамалық материалды және жауап ережелерін беріңіз. Сұраққа жауап беретін әрекетті және оның қолданылатын шартын сұраңыз. Практикалық шығыс қысқа жауапты қолданбаның келесі қадамына қажет алынған өрістерден бөле алады, оларды құрылымсыз түсіндірмеге араластырмайды.
Жіктеу үшін рұқсат етілген белгілерді және олардың айырмашылықтарын беріңіз. Дерек алу үшін өрістерді, күтілетін түрлерді және жетіспейтін ақпараттың берілуін атаңыз. Жазба мәселе санатын, хабарламадан көшірілген идентификаторды және сұралған әрекеттің қысқа түйіндемесін қамтуы мүмкін. JSON нәтижені реттейді, ал өріс құрылымы мен түсіндіру ережелері берілген тапсырманың бөлігі болып қалады.
Код түсіндірмесі үшін функцияны, қатысты жарияланымдарды және нақты кірісті қосыңыз. Нәтижені кодтағы қай орындалу жолы анықтайтынын сұраңыз. Математикалық түсіндірме үшін айнымалылар мен жорамалдарды анықтап, белгіленуі тиіс өрнекті немесе тұжырымды көрсетіңіз. Бұл мәтіндік тапсырмалар модельдің өзі кодты немесе сыртқы есептеуді іске қосады деп жорамалдамастан, әдісті, түсіндірмені және соңғы артефактіні қайтара алады.
Жүйелік нұсқаулар және ұсынылған баптаулар
Карточка көзделген көмекшіге бейімделген жүйелік промптты және 0.15 сияқты салыстырмалы төмен temperature мәнін ұсынады. Рөлді, стильді және жауап ережелерін анықтау үшін жүйелік нұсқауды пайдаланыңыз, ал пайдаланушы хабарламасында нақты мәселе немесе бастапқы материал болсын. Құжат ішіндегі дәйексөзге алынған нұсқауларды қолданбаның сол құжатпен не істеу керегі туралы нұсқауынан бөлек ұстаңыз.
Күнделікті көмекші үшін нәтиже қысқа жауап, құрылымдалған жазба немесе ұзағырақ түсіндірме болуы керегін көрсетіңіз. Жауап талданатын болса, жазбаны қосымша мәтіннен бөлек сұраңыз. Қайталанатын құжат үдерісінде қолданба пайдаланушыға дұрыс материалды қайтара алуы үшін әр нәтиженің жанында дереккөз идентификаторын сақтаңыз.
Функция шақыруы және мамандандыру
Модель сипатталған функцияны таңдап, аргументтерін жасай алады. Қолданба операцияны орындап, нәтижені сәйкес құрал шақыруымен бірге қайтарады, содан кейін келесі жауап осы ақпаратты пайдалана алады. Карточка мысалы бұрынғы құрал қолданысынан кейін жаңа сұрақ қойылған әңгімені көрсетеді. Бұл ұсынылған шақыруды аяқталған іздеу деп қабылдамай, көмекшіге қосылған құралдардан ақпарат сұрауға жол береді.
Әр функцияның мақсатын және қажетті мәндерін анық сипаттаңыз. Іздеу тапсырмасы қажет ақпаратты атап, құралдың нақты нәтижесін әңгімеге қайтара алады; мәтін өңдеу функциясы келесі жауапқа түрлендірілген үзіндіні бере алады. Құралдар жиынын ағымдағы үдеріске қатысты ұстап, ұсынылған операция мен оның нәтижесінің байланысын сақтаңыз.
Өндіруші тақырыптық мамандандыру үшін қосымша баптап үйретуді де сипаттайды. Сол үдеріс модельді анықталған салаға өзгертеді; бір әңгімеде құжат беру, керісінше, сол тапсырманы дереккөзге шарттайды. Бейімдеу әлдеқашан жасалған деп жорамалдамай, нақты көмекшіге қажет салалық материал мен жауап талаптарын беріңіз.
Контекст және мазмұндық шектеулер
Small 3 2501 — 32 мың токендік контексті бар тек мәтіндік модель. Small 3.1 нұсқасында енгізілген көру мүмкіндігі мен 128 мың токендік контекст кейінгі шығарылымға тиесілі; Small 4 гибридті режимдері де мұнда көшірілмеуі керек. Суреттің, аудиожазбаның немесе видеоның қатысты мазмұны осы мәтіндік тапсырмаға дейін басқа компонент арқылы дайындалуы тиіс.
Карточкадағы 256 және 512 токендік генерация баптаулары бөлек ең жоғары шығыс сыйымдылықтары емес, пайдалану мысалдары. Дәл Instruct 2501 сәйкестігін, токенизаторын және сұралған нәтижені анық ұстаңыз. Пайдалы соңғы артефакт — мағынасы мен пішімі бастапқы жазбаша тапсырмаға сай жауап, JSON жазбасы немесе ұсынылған код.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | 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 $0.0001 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00016 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 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 $0.0001 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00016 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501", "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-small-24b-instruct-2501',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-small-24b-instruct-2501',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-small-24b-instruct-2501
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501Mistral Small 3 Instruct 2501 — әңгімелесу нұсқауларына, құрылымдалған дерек алуға және құралдар көмегімен жұмыс істейтін қолданбаларға арналған 24B мәтін моделі. Ол бөлек тек мәтіндік шығарылымда өндіруші көрсеткен 32 мың токендік контексті, көптілді жауаптарды, жүйелік промпт қолдауын, JSON пішімін және төл функция шақыруын ұсынады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Mistral Small 3 Instruct 2501 — Mistral Small 3 моделінің 24 млрд параметрлі, нұсқаулармен бапталған шығарылымы. Ол бөлек аталған Small 24B Base 2501 моделінен қосымша баптап үйретілген. Өндіруші оны жедел жауап беретін әңгімелесу көмегіне, функция шақыруына және тақырыпқа бейімдеуге арнайды; кірісі де, жасалған нәтижесі де мәтін болады.
Негізгі мүмкіндіктер және үйрету айырмашылығы
Модель карточкасында көптілді қолдау, әңгімелесу және пайымдау мүмкіндіктері, төл функция шақыруы, JSON шығысы және жүйелік промптты ұстану құжатталған. Оның контекст терезесі 32 мың токен, ал сөздігі 131 мың деп белгіленген Tekken токенизаторын қолданады. Контекст белгісі тапсырма үшін сақталатын мәтінге қатысты, ал сөздік белгісі токендеуді сипаттайды; бұлар — әртүрлі спецификациялар.
Өндіруші ағылшын, француз, неміс, испан, итальян, қытай, жапон, корей, португал, нидерланд және поляк тілдерін атайды; жарияланған карточканың тіл метадеректерінде орыс тілі де бар. Соңғы тілді және өзгеріссіз қалуға тиіс терминологияны анықтаңыз. Аударылған түсіндірме айналасындағы мәтінді оқырманға бейімдей отырып, идентификаторларды, атауларды және өлшем бірліктерін сақтай алады.
Шығарылым хабарландыруында Small 3 нығайтпалы оқытумен немесе синтетикалық деректермен үйретілмегені айтылып, алдын ала үйретілген және нұсқаулармен бапталған модель нұсқалары ажыратылады. Ол модельді кейінгі Small 4 пайымдау тетіктері бар гибридті нұсқа емес, әрі қарай бейімдеуге болатын негіз ретінде сипаттайды. Бұл жазба — әңгімелесу тапсырмасын орындауға арналған Instruct 2501 шығарылымы.
Әңгімелесу және құрылымдалған тапсырмалар
Қолдау көмекшісі үшін пайдаланушы сұрағын, қатысты анықтамалық материалды және жауап ережелерін беріңіз. Сұраққа жауап беретін әрекетті және оның қолданылатын шартын сұраңыз. Практикалық шығыс қысқа жауапты қолданбаның келесі қадамына қажет алынған өрістерден бөле алады, оларды құрылымсыз түсіндірмеге араластырмайды.
Жіктеу үшін рұқсат етілген белгілерді және олардың айырмашылықтарын беріңіз. Дерек алу үшін өрістерді, күтілетін түрлерді және жетіспейтін ақпараттың берілуін атаңыз. Жазба мәселе санатын, хабарламадан көшірілген идентификаторды және сұралған әрекеттің қысқа түйіндемесін қамтуы мүмкін. JSON нәтижені реттейді, ал өріс құрылымы мен түсіндіру ережелері берілген тапсырманың бөлігі болып қалады.
Код түсіндірмесі үшін функцияны, қатысты жарияланымдарды және нақты кірісті қосыңыз. Нәтижені кодтағы қай орындалу жолы анықтайтынын сұраңыз. Математикалық түсіндірме үшін айнымалылар мен жорамалдарды анықтап, белгіленуі тиіс өрнекті немесе тұжырымды көрсетіңіз. Бұл мәтіндік тапсырмалар модельдің өзі кодты немесе сыртқы есептеуді іске қосады деп жорамалдамастан, әдісті, түсіндірмені және соңғы артефактіні қайтара алады.
Жүйелік нұсқаулар және ұсынылған баптаулар
Карточка көзделген көмекшіге бейімделген жүйелік промптты және 0.15 сияқты салыстырмалы төмен temperature мәнін ұсынады. Рөлді, стильді және жауап ережелерін анықтау үшін жүйелік нұсқауды пайдаланыңыз, ал пайдаланушы хабарламасында нақты мәселе немесе бастапқы материал болсын. Құжат ішіндегі дәйексөзге алынған нұсқауларды қолданбаның сол құжатпен не істеу керегі туралы нұсқауынан бөлек ұстаңыз.
Күнделікті көмекші үшін нәтиже қысқа жауап, құрылымдалған жазба немесе ұзағырақ түсіндірме болуы керегін көрсетіңіз. Жауап талданатын болса, жазбаны қосымша мәтіннен бөлек сұраңыз. Қайталанатын құжат үдерісінде қолданба пайдаланушыға дұрыс материалды қайтара алуы үшін әр нәтиженің жанында дереккөз идентификаторын сақтаңыз.
Функция шақыруы және мамандандыру
Модель сипатталған функцияны таңдап, аргументтерін жасай алады. Қолданба операцияны орындап, нәтижені сәйкес құрал шақыруымен бірге қайтарады, содан кейін келесі жауап осы ақпаратты пайдалана алады. Карточка мысалы бұрынғы құрал қолданысынан кейін жаңа сұрақ қойылған әңгімені көрсетеді. Бұл ұсынылған шақыруды аяқталған іздеу деп қабылдамай, көмекшіге қосылған құралдардан ақпарат сұрауға жол береді.
Әр функцияның мақсатын және қажетті мәндерін анық сипаттаңыз. Іздеу тапсырмасы қажет ақпаратты атап, құралдың нақты нәтижесін әңгімеге қайтара алады; мәтін өңдеу функциясы келесі жауапқа түрлендірілген үзіндіні бере алады. Құралдар жиынын ағымдағы үдеріске қатысты ұстап, ұсынылған операция мен оның нәтижесінің байланысын сақтаңыз.
Өндіруші тақырыптық мамандандыру үшін қосымша баптап үйретуді де сипаттайды. Сол үдеріс модельді анықталған салаға өзгертеді; бір әңгімеде құжат беру, керісінше, сол тапсырманы дереккөзге шарттайды. Бейімдеу әлдеқашан жасалған деп жорамалдамай, нақты көмекшіге қажет салалық материал мен жауап талаптарын беріңіз.
Контекст және мазмұндық шектеулер
Small 3 2501 — 32 мың токендік контексті бар тек мәтіндік модель. Small 3.1 нұсқасында енгізілген көру мүмкіндігі мен 128 мың токендік контекст кейінгі шығарылымға тиесілі; Small 4 гибридті режимдері де мұнда көшірілмеуі керек. Суреттің, аудиожазбаның немесе видеоның қатысты мазмұны осы мәтіндік тапсырмаға дейін басқа компонент арқылы дайындалуы тиіс.
Карточкадағы 256 және 512 токендік генерация баптаулары бөлек ең жоғары шығыс сыйымдылықтары емес, пайдалану мысалдары. Дәл Instruct 2501 сәйкестігін, токенизаторын және сұралған нәтижені анық ұстаңыз. Пайдалы соңғы артефакт — мағынасы мен пішімі бастапқы жазбаша тапсырмаға сай жауап, JSON жазбасы немесе ұсынылған код.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | 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 $0.0001 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00016 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 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 $0.0001 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.00016 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-small-24b-instruct-2501', '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-small-24b-instruct-2501', '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-small-24b-instruct-2501
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Prepare a reference-grounded support answer\n\nAnswer this customer question using only the reference: 'Can I change the pickup location after the parcel is handed to the carrier?' Reference: 'Before handover, support may change the pickup location. After handover, the recipient must request a change from the carrier; availability depends on its route.' Return a concise reply and the condition supporting it.A short customer reply plus the reference condition that determines the next contact.The reply directs the handed-over parcel's request to the carrier and does not promise that a change is available.