모델

Mistral: Ministral 3 3B 2512

Markdown · JSON

Mistral: Ministral 3 3B 2512

Ministral 3 3B Instruct 2512는 분류, 정보 추출, 이미지 캡션 및 짧은 콘텐츠에 적합한 소형 다국어 텍스트·이미지 모델입니다. 34억 파라미터의 언어 구성 요소와 4억 파라미터의 비전 인코더를 갖추고 있으며 시스템 지침, JSON, 함수 호출 및 제조사 기준 256k 컨텍스트를 지원합니다.

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Ministral 3 3B Instruct 2512는 Mistral AI의 Ministral 3 제품군에서 가장 작은 지시 튜닝 버전입니다. 제조사는 이미지 캡션, 텍스트 분류, 데이터 추출, 번역, 짧은 콘텐츠 등 간결한 지시 기반 애플리케이션을 위한 모델로 소개합니다. 공개된 체크포인트는 FP8 정밀도를 사용하며 텍스트 처리와 시각 입력 구성 요소를 결합합니다.

모델 구성 요소와 기능

모델 카드에는 34억 파라미터의 언어 모델과 4억 파라미터의 비전 인코더가 명시되어 있습니다. 컨텍스트 창은 256k로 문서화되어 있으며 사용 참고 사항에는 기본 설정 길이가 262,144로 기재되어 있습니다. 이 구성 요소별 파라미터 수는 8B나 14B가 아닌 3B 버전에 해당합니다. 모델은 텍스트와 이미지를 입력받아 JSON 형식의 레코드나 제안된 함수 호출을 포함한 텍스트를 생성합니다.

제조사는 영어, 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어, 네덜란드어, 중국어, 일본어, 한국어, 아랍어 등 수십 개 언어를 지원한다고 설명합니다. 시스템 프롬프트 준수도 강조합니다. 필요한 출력 언어와 변경 없이 유지해야 할 레이블 또는 용어를 지정하세요. 그러면 번역된 설명이나 추출된 레코드를 애플리케이션의 용도에 맞출 수 있습니다.

범위를 명확히 한 분류와 추출

분류 작업에서는 허용된 레이블, 레이블을 구분하는 규칙, 분류할 메시지를 제공하세요. 선택한 레이블 하나와 제공된 메시지에 근거한 짧은 설명을 요청하세요. 레이블의 의미가 모호하다면 이름에만 의존하지 말고 어떤 정보로 구분할 수 있는지 정의하세요. 이렇게 하면 더 큰 워크플로에서 일관되게 사용할 수 있는 간결한 결과를 얻을 수 있습니다.

추출 작업에서는 필드와 각 필드의 유형을 나열하고 누락된 정보를 어떻게 표현할지 명시하세요. 예를 들어 항목 식별자, 명시적으로 설명된 상태, 사용자가 요청하는 조치를 추출하도록 요청할 수 있습니다. 정확한 문구가 중요하면 원문의 표현을 요구하고, 애플리케이션이 정규화 규칙을 제공하는 경우에는 정규화된 값을 요구하세요. JSON 출력은 결과를 체계화하지만 필드 설계는 내장된 범용 스키마가 아니라 작업에서 정의해야 할 부분입니다.

모델 카드에는 이미지 캡션과 짧은 콘텐츠 생성도 기재되어 있습니다. 캡션에서는 이미지의 어떤 측면을 설명할지와 대상 독자를 정의하세요. 짧은 설명에서는 유지해야 할 사실과 원하는 길이를 제공하세요. 고객 지원 답변은 원래 질문과 제공된 안내를 바탕으로, 적용 조건이 포함된 간결한 다음 단계를 제시할 수 있습니다.

시각 자료와 다국어 작업 준비

이미지에는 명확한 텍스트 질문을 함께 제공하세요. 문서 필드의 경우 해석에 필요한 레이블, 값, 주변 맥락을 유지하세요. 사물 설명에서는 어떤 시각적 특징이 중요한지 지정하세요. 제조사는 1:1에 가까운 이미지 비율을 권장하고 지나치게 가늘거나 넓은 입력을 피하도록 안내합니다. 필요에 따라 자르되 질문의 근거가 되는 부분을 제거하지 마세요.

번역에서는 원문, 최종 언어, 용어 목록을 제공하세요. 번역문은 선택 사항인 설명과 구분해서 요청하세요. 다국어 분류 작업에서는 애플리케이션 레이블을 그대로 유지하면서 선택한 레이블의 설명을 독자의 언어로 제공할 수 있습니다. 이는 메시지나 이미지에 관해 막연하게 논의하라는 요청이 아니라 출력이 명확히 정의된 작업입니다.

도구와 권장 설정

기본 함수 호출 기능을 통해 애플리케이션은 대화와 정의된 작업을 연결할 수 있습니다. 모델이 함수 인수를 준비하면 애플리케이션이 함수를 실행하고, 그 결과가 다음 답변을 위한 정보가 됩니다. 조회를 통해 누락된 값을 제공하거나 계산 도구로 이미지에서 식별된 값을 처리할 수 있습니다. 텍스트 모델이 함수 이름과 인수를 생성하는 것만으로 함수를 실행하는 것은 아닙니다.

제조사는 도구 안내를 포함하여 환경과 사용 사례를 정의하는 시스템 지침을 권장합니다. 도구 설명을 명확히 하고 관련된 최소한의 작업만 제공하세요. 역할이 좁은 어시스턴트에서는 무관한 함수가 많고 선택 규칙이 없는 프롬프트보다 명시적인 추출 또는 조회 작업이 더 이해하기 쉽습니다.

모델 카드는 낮은 temperature 설정을 안내합니다. 일상적인 사용과 운영 환경에 가까운 사용에서는 0.1 미만을 권장하며, 별도의 샘플링 참고 사항에서는 대부분의 사용 사례에 시작 temperature 0.1을 제시합니다. 창의적인 콘텐츠에서는 더 높은 값을 시도할 수 있습니다. 이 권고들은 각각 적용 범위가 다르며 하나의 샘플링 설정이 모든 추출값이나 분류의 정확성을 보장한다는 의미는 아닙니다.

버전과 컨텍스트의 범위

Ministral 3는 각 모델 크기별로 Base, Instruct, Reasoning 버전을 별도로 제공합니다. 이 항목은 자동으로 활성화되는 추론 모드나 사전 학습 베이스가 아닌 Instruct 2512 체크포인트를 가리킵니다. 제조사는 특화와 파인 튜닝을 가능한 활용 방식으로 나열하지만, 현재 지시 작업에서도 입력, 규칙, 출력을 명확하게 정의해야 합니다.

관련 원본 자료와 대화를 설정된 컨텍스트 안에 유지하고 다음 애플리케이션 단계에 필요한 간결한 결과를 요청하세요. 사용 참고 사항에서는 전체 창이 필요하지 않은 작업에 설정된 컨텍스트 길이를 줄일 수 있다고 설명합니다. 512토큰 생성 예시와 큰 생성 허용량을 사용한 예시는 독립적으로 문서화된 최대 출력 용량이 아닙니다. 이미지 생성, 오디오 출력, 외부 작업에는 이 텍스트 결과 모델 외의 다른 구성 요소가 필요합니다.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Extract a return-request record

Extract the item code, stated condition and requested action from this message: 'Hello, the handle of kettle KT8 is loose. It arrived today. Please arrange an exchange, not a refund.' Return those three fields and quote the wording supporting the requested action. Use 'not supplied' for any field absent from the message.

예상 결과

A compact three-field extraction record plus the supporting request quote.

결과 확인

Check that exchange is retained as the request and is not rewritten as a completed action.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/ministral-3b-2512

mistralai/ministral-3b-2512

Mistral /mistralai/ministral-3b-2512

시작하기

Ministral 3 3B Instruct 2512는 분류, 정보 추출, 이미지 캡션 및 짧은 콘텐츠에 적합한 소형 다국어 텍스트·이미지 모델입니다. 34억 파라미터의 언어 구성 요소와 4억 파라미터의 비전 인코더를 갖추고 있으며 시스템 지침, JSON, 함수 호출 및 제조사 기준 256k 컨텍스트를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
입력
text
출력
text
출력 형식
json 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
mistralai/ministral-3b-2512
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 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[].content유형string|content_part[]|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_calls유형tool_call[]요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].tool_call_id유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요
기본값—
필드messages[].name유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드messages[].reasoning_content유형string요건선택 사항값과 한도
적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요
기본값—
필드messages[].reasoning_details유형object|array요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드max_completion_tokens유형integer요건선택 사항값과 한도
최솟값: 1
모델에 따라 다름
기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
필드stream_options.include_usage유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드temperature유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드top_p유형number요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드stop유형string|string[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools유형function_tool[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].type유형string요건선택 사항값과 한도
function
모델에 따라 다름
기본값—
필드tools[].function.name유형string요건필수값과 한도
적용 조건: 함수 도구 지정됨
기본값—
필드tools[].function.description유형string요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tools[].function.parameters유형JSON_schema요건선택 사항값과 한도기본값—
필드tool_choice유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드parallel_tool_calls유형boolean요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드response_format유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning_effort유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드reasoning유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드service_tier유형string요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드instructions유형string요건선택 사항값과 한도
호환성 필드
기본값—
필드functions유형function[]요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드function_call유형string|object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드prompt_cache_options유형object요건선택 사항값과 한도
모델에 따라 다름
기본값—
필드modalities유형string[]요건선택 사항값과 한도
text
기본값—
필드provider유형object요건선택 사항값과 한도
조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다
기본값—
필드cache_control.ttl유형string요건선택 사항값과 한도
조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다
기본값—
입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages
매개변수material_types명세text
매개변수messages명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수file_material명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수optional_controls명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수control_scope명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수output_modalities명세text
매개변수hosted_operations명세false
매개변수multimodal_input_binding명세null

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

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/ministral-3b-2512", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mistralai/ministral-3b-2512',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/ministral-3b-2512',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드choices[].index유형integer
필드choices[].message.content유형string|null
필드choices[].message.tool_calls유형tool_call[]
필드choices[].message.reasoning_content유형string
필드choices[].message.reasoning_details유형object|array
필드choices[].finish_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra mistralai/ministral-3b-2512

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

mistralai/ministral-3b-2512

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/ministral-3b-2512

mistralai/ministral-3b-2512

Mistral /mistralai/ministral-3b-2512

시작하기

Ministral 3 3B Instruct 2512는 분류, 정보 추출, 이미지 캡션 및 짧은 콘텐츠에 적합한 소형 다국어 텍스트·이미지 모델입니다. 34억 파라미터의 언어 구성 요소와 4억 파라미터의 비전 인코더를 갖추고 있으며 시스템 지침, JSON, 함수 호출 및 제조사 기준 256k 컨텍스트를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
json · sse

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
입력
text
출력
json, sse
출력 형식
JSON 또는 SSE
필드유형요건값과 한도기본값
필드model유형string요건필수값과 한도
mistralai/ministral-3b-2512
기본값—
필드messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드messages[].role유형string요건필수값과 한도
user, assistant
기본값—
필드messages[].content유형string요건필수값과 한도기본값—
필드max_tokens유형integer요건필수값과 한도기본값—
필드stream유형boolean요건선택 사항값과 한도기본값false
입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세model, messages, max_tokens
매개변수optional_controls명세stream
매개변수material_types명세text
매개변수text_file_material명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.00066 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
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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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "mistralai/ministral-3b-2512",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/ministral-3b-2512', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/ministral-3b-2512', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드
필드유형
필드id유형string
필드model유형string
필드content[]유형text|thinking|tool_use|other content block
필드stop_reason유형string|null
필드usage유형object
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra mistralai/ministral-3b-2512

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

mistralai/ministral-3b-2512

FAQ · Mistral: Ministral 3 3B 2512
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-3b-2512: text → text

POST /v1/messages · mistralai/ministral-3b-2512: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-3b-2512: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/ministral-3b-2512: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-3b-2512: messages.min_items: 1

자세히 보기

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