Ministral 3 14B 2512는 Mistral AI의 Ministral 3 제품군에서 가장 큰 모델입니다. 공개된 호스팅 사양에 따르면 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하며 컨텍스트 창은 262,144토큰입니다. 함수 도구와 구조화된 출력 제어를 통해 모델의 답변이나 제안된 작업을 활용하는 애플리케이션을 지원합니다.
시각 자료에 관한 질문에서는 읽을 수 있는 이미지를 제공하고 살펴볼 사물, 레이블, 인터페이스 상태를 지정하세요. 텍스트 작업에서는 관련 구절과 다음 단계에 필요한 결과를 제공하세요. 여러 원본에는 레이블을 붙여 각 발견 사항을 이를 뒷받침하는 자료와 연결하세요.
비교 작업에서는 지정한 기준별 차이를 요청할 수 있습니다. 추출 작업에서는 필드와 누락된 정보의 처리 방식을 정의할 수 있습니다. 이후 판단에 중요한 경우 정확한 문구, 값, 단위를 유지하고, 유창함만으로 평가하지 말고 답변을 원본과 대조하세요.
주변 애플리케이션이 수행할 수 있는 작업을 정의하세요. 함수 호출은 의도한 작업을 기술하며 애플리케이션이 실제 결과를 모델에 반환합니다. 그 관찰 결과를 이후 결론에 사용하기 전에 의미를 부여하는 작업 및 원본 상태와 함께 유지하세요.
구조화된 답변에서는 필수 필드와 유형을 지정한 다음 반환된 형식과 내용을 모두 검증하세요. 사람이 읽을 설명에서는 결론과 이를 뒷받침하는 관찰 결과를 요청하세요. 그러면 간결한 답변과 근거 사이의 연결이 명확하게 유지됩니다.
현재 질문과 관련된 자료를 유지하고 요청한 답변을 위한 공간을 남겨 두세요. 긴 작업 지시에서는 이미 확정된 결정을 보존하면서 무관한 반복을 제거하세요. 유용한 결과는 제공된 텍스트 또는 시각 자료에 연결된 텍스트 산출물이나, 애플리케이션에서 실제 결과를 확인할 수 있는 제안된 작업입니다.
", "aboutText": "Ministral 3 14B 2512는 Mistral AI의 Ministral 3 제품군에서 가장 큰 모델입니다. 공개된 호스팅 사양에 따르면 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하며 컨텍스트 창은 262,144토큰입니다. 함수 도구와 구조화된 출력 제어를 통해 모델의 답변이나 제안된 작업을 활용하는 애플리케이션을 지원합니다.\n\n### 서면 지침과 시각적 근거 결합\n\n시각 자료에 관한 질문에서는 읽을 수 있는 이미지를 제공하고 살펴볼 사물, 레이블, 인터페이스 상태를 지정하세요. 텍스트 작업에서는 관련 구절과 다음 단계에 필요한 결과를 제공하세요. 여러 원본에는 레이블을 붙여 각 발견 사항을 이를 뒷받침하는 자료와 연결하세요.\n\n비교 작업에서는 지정한 기준별 차이를 요청할 수 있습니다. 추출 작업에서는 필드와 누락된 정보의 처리 방식을 정의할 수 있습니다. 이후 판단에 중요한 경우 정확한 문구, 값, 단위를 유지하고, 유창함만으로 평가하지 말고 답변을 원본과 대조하세요.\n\n### 도구와 결과 형식\n\n주변 애플리케이션이 수행할 수 있는 작업을 정의하세요. 함수 호출은 의도한 작업을 기술하며 애플리케이션이 실제 결과를 모델에 반환합니다. 그 관찰 결과를 이후 결론에 사용하기 전에 의미를 부여하는 작업 및 원본 상태와 함께 유지하세요.\n\n구조화된 답변에서는 필수 필드와 유형을 지정한 다음 반환된 형식과 내용을 모두 검증하세요. 사람이 읽을 설명에서는 결론과 이를 뒷받침하는 관찰 결과를 요청하세요. 그러면 간결한 답변과 근거 사이의 연결이 명확하게 유지됩니다.\n\n### 작업 컨텍스트 준비\n\n현재 질문과 관련된 자료를 유지하고 요청한 답변을 위한 공간을 남겨 두세요. 긴 작업 지시에서는 이미 확정된 결정을 보존하면서 무관한 반복을 제거하세요. 유용한 결과는 제공된 텍스트 또는 시각 자료에 연결된 텍스트 산출물이나, 애플리케이션에서 실제 결과를 확인할 수 있는 제안된 작업입니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Extract a rental agreement record\n\nFrom agreement A6: 'Locker 18 is rented to N. Patel from 3 May through 31 May. Deposit: 25 credits. The renewal fee is not specified.' Extract locker, renter, start, end, deposit and renewal fee. Keep the source label and use 'not stated' for absent information. Preserve the credit unit.Six labeled fields associated with A6, with an explicit missing renewal fee.The deposit must not be reused as a renewal fee.mistralai/ministral-14b-2512Ministral 3 14B 2512는 Mistral AI의 Ministral 3 제품군에서 가장 큰 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력하며 함수 도구, 구조화된 출력 제어, 262,144토큰의 컨텍스트 창을 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Ministral 3 14B 2512는 Mistral AI의 Ministral 3 제품군에서 가장 큰 모델입니다. 공개된 호스팅 사양에 따르면 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하며 컨텍스트 창은 262,144토큰입니다. 함수 도구와 구조화된 출력 제어를 통해 모델의 답변이나 제안된 작업을 활용하는 애플리케이션을 지원합니다.
시각 자료에 관한 질문에서는 읽을 수 있는 이미지를 제공하고 살펴볼 사물, 레이블, 인터페이스 상태를 지정하세요. 텍스트 작업에서는 관련 구절과 다음 단계에 필요한 결과를 제공하세요. 여러 원본에는 레이블을 붙여 각 발견 사항을 이를 뒷받침하는 자료와 연결하세요.
비교 작업에서는 지정한 기준별 차이를 요청할 수 있습니다. 추출 작업에서는 필드와 누락된 정보의 처리 방식을 정의할 수 있습니다. 이후 판단에 중요한 경우 정확한 문구, 값, 단위를 유지하고, 유창함만으로 평가하지 말고 답변을 원본과 대조하세요.
주변 애플리케이션이 수행할 수 있는 작업을 정의하세요. 함수 호출은 의도한 작업을 기술하며 애플리케이션이 실제 결과를 모델에 반환합니다. 그 관찰 결과를 이후 결론에 사용하기 전에 의미를 부여하는 작업 및 원본 상태와 함께 유지하세요.
구조화된 답변에서는 필수 필드와 유형을 지정한 다음 반환된 형식과 내용을 모두 검증하세요. 사람이 읽을 설명에서는 결론과 이를 뒷받침하는 관찰 결과를 요청하세요. 그러면 간결한 답변과 근거 사이의 연결이 명확하게 유지됩니다.
현재 질문과 관련된 자료를 유지하고 요청한 답변을 위한 공간을 남겨 두세요. 긴 작업 지시에서는 이미 확정된 결정을 보존하면서 무관한 반복을 제거하세요. 유용한 결과는 제공된 텍스트 또는 시각 자료에 연결된 텍스트 산출물이나, 애플리케이션에서 실제 결과를 확인할 수 있는 제안된 작업입니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 mistralai/ministral-14b-2512 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/ministral-14b-2512", "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/ministral-14b-2512',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/ministral-14b-2512',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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra mistralai/ministral-14b-2512
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
mistralai/ministral-14b-2512Ministral 3 14B 2512는 Mistral AI의 Ministral 3 제품군에서 가장 큰 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력하며 함수 도구, 구조화된 출력 제어, 262,144토큰의 컨텍스트 창을 제공합니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Ministral 3 14B 2512는 Mistral AI의 Ministral 3 제품군에서 가장 큰 모델입니다. 공개된 호스팅 사양에 따르면 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하며 컨텍스트 창은 262,144토큰입니다. 함수 도구와 구조화된 출력 제어를 통해 모델의 답변이나 제안된 작업을 활용하는 애플리케이션을 지원합니다.
시각 자료에 관한 질문에서는 읽을 수 있는 이미지를 제공하고 살펴볼 사물, 레이블, 인터페이스 상태를 지정하세요. 텍스트 작업에서는 관련 구절과 다음 단계에 필요한 결과를 제공하세요. 여러 원본에는 레이블을 붙여 각 발견 사항을 이를 뒷받침하는 자료와 연결하세요.
비교 작업에서는 지정한 기준별 차이를 요청할 수 있습니다. 추출 작업에서는 필드와 누락된 정보의 처리 방식을 정의할 수 있습니다. 이후 판단에 중요한 경우 정확한 문구, 값, 단위를 유지하고, 유창함만으로 평가하지 말고 답변을 원본과 대조하세요.
주변 애플리케이션이 수행할 수 있는 작업을 정의하세요. 함수 호출은 의도한 작업을 기술하며 애플리케이션이 실제 결과를 모델에 반환합니다. 그 관찰 결과를 이후 결론에 사용하기 전에 의미를 부여하는 작업 및 원본 상태와 함께 유지하세요.
구조화된 답변에서는 필수 필드와 유형을 지정한 다음 반환된 형식과 내용을 모두 검증하세요. 사람이 읽을 설명에서는 결론과 이를 뒷받침하는 관찰 결과를 요청하세요. 그러면 간결한 답변과 근거 사이의 연결이 명확하게 유지됩니다.
현재 질문과 관련된 자료를 유지하고 요청한 답변을 위한 공간을 남겨 두세요. 긴 작업 지시에서는 이미 확정된 결정을 보존하면서 무관한 반복을 제거하세요. 유용한 결과는 제공된 텍스트 또는 시각 자료에 연결된 텍스트 산출물이나, 애플리케이션에서 실제 결과를 확인할 수 있는 제안된 작업입니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 mistralai/ministral-14b-2512 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "mistralai/ministral-14b-2512",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/ministral-14b-2512', '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/ministral-14b-2512', '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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra mistralai/ministral-14b-2512
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영어 기술 예제
Extract a rental agreement record\n\nFrom agreement A6: 'Locker 18 is rented to N. Patel from 3 May through 31 May. Deposit: 25 credits. The renewal fee is not specified.' Extract locker, renter, start, end, deposit and renewal fee. Keep the source label and use 'not stated' for absent information. Preserve the credit unit.Six labeled fields associated with A6, with an explicit missing renewal fee.The deposit must not be reused as a renewal fee.