Mistral Large 3 2512는 일반 대화, 시각적 이해, 기업 업무를 위한 Mistral AI의 지시 튜닝 버전입니다. 희소 전문가 혼합 아키텍처는 총 6,750억 파라미터 중 410억 개가 활성화되며 컨텍스트 창은 256k입니다. 텍스트와 이미지를 하나의 작업에 함께 활용하고 텍스트, 코드, 구조화된 결과로 답변할 수 있습니다.
기능과 입력 준비
모델은 언어 구성 요소와 비전 인코더를 결합합니다. 읽을 페이지, 해석할 도표, 설명할 화면 등 이미지에 명확한 역할을 부여하세요. 복잡한 화면에서는 관련 제어 요소가 포함된 부분을 잘라 제공하고 이를 이해하는 데 필요한 주변 레이블을 유지하세요. Mistral은 정사각형에 가까운 이미지 형태를 권장합니다. 매우 가늘거나 넓은 원본은 중요한 세부 사항이 읽을 수 없는 띠로 축소되게 하지 말고 유용한 영역별로 나누세요.
제조사는 영어, 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어, 네덜란드어, 중국어, 일본어, 한국어, 아랍어 등 수십 개 언어의 다국어 대화를 나열합니다. 출력 언어, 대상 독자, 유지할 용어를 명시하세요. 지원 문서에서는 제품명을 그대로 유지한 현지화 설명과 게시 전에 해결할 불확실한 번역의 짧은 목록을 요청하세요.
긴 문서와 기업 지식
컨텍스트를 활용해 정책 텍스트, 명세, 기존 결정, 답변이 필요한 질문 등 관련 자료를 함께 모으세요. 각 원본과 개정판에 레이블을 붙이세요. 예를 들면 다음과 같이 요청할 수 있습니다. “이 온보딩 정책 세 개를 비교하세요. 공통 요구 사항, 충돌, 답변되지 않은 질문을 표로 반환하고 각 발견 사항의 원본 섹션을 표시하세요.” 결과물은 주제에 관한 일반적인 요약이 아니라 제공된 구절에 근거한 비교가 됩니다.
문서 질문에서는 원하는 상세 수준을 지정하고 결론 옆에 근거 구절을 요청하세요. Mistral의 Document QnA 워크플로는 먼저 OCR로 텍스트와 문서 구조를 추출한 뒤 언어 모델로 해석합니다. 추출된 텍스트를 준비할 때 페이지 번호와 제목을 보존하여 답변이 원본을 가리킬 수 있게 하세요. 문서 URL, 추출 텍스트, 이미지 근거는 준비 요구 사항이 다릅니다. 사용하는 애플리케이션이 지원하는 입력 형식을 선택하세요.
코딩과 일상 지원
Mistral은 Large 3를 일상 대화뿐 아니라 코딩 지원 모델로도 소개합니다. 관련 함수, 예상 동작, 관찰된 실패를 제공하세요. 예를 들어 “입력이 줄바꿈 없이 끝나면 이 파서는 마지막 필드를 누락합니다. 실패하는 분기를 설명하고 최소한의 변경을 제안한 다음 대표적인 입출력 예시 세 개와 함께 수정된 함수를 반환하세요.”라고 요청할 수 있습니다. 유용한 결과는 실제 코드와 연결된 변경 제안 및 개발자가 실행할 수 있는 사례 집합입니다.
업무 초안에서는 사실과 원하는 산출물을 함께 제공하세요. 회의 메모를 의사 결정 메모로 바꾸는 요청에서는 결정, 대안, 미해결 가정, 다음 조치를 명시해야 합니다. 원본 사실과 권고를 분리하고 적절한 섹션 안에 누락된 정보를 표시하도록 요청하세요. 그러면 구분 없이 이어지는 서술보다 출력을 수정하기 쉽습니다.
도구와 구조화된 결과
기본 함수 호출을 통해 모델은 제공된 함수를 선택하고 인수를 준비할 수 있습니다. 애플리케이션이 함수를 실행하고 결과를 반환하면 모델은 반환된 정보를 답변에 사용합니다. 도구를 구체적으로 정의하고 작업에 필요한 것만 제공하세요. 재고 확인 어시스턴트는 상품 참조를 받아 재고 조회를 요청하고 반환된 수량과 창고를 설명할 수 있습니다. 요청 실행 전에 선택된 함수와 인수를 검증하고 최종 답변과 함께 도구 응답을 유지하세요.
추출에서는 필드, 유형, 누락된 값의 처리 방식을 지정하세요. Mistral은 JSON 모드와 사용자 지정 구조화된 출력을 문서화합니다. JSON 모드는 JSON 반환을 명시적으로 지시해야 하고 사용자 지정 스키마는 더 강한 형식 제어를 제공합니다. 청구서 요약에서는 공급업체, 청구서 번호, 납부 기한, 통화, 개별 항목을 요청하고 누락된 값을 일관되게 표현할 수 있습니다. 응답이 요청한 구조와 일치하더라도 추출된 값을 문서와 대조하세요.
설정과 버전 차이
시스템 지침에 역할, 작업, 도구 규칙을 정의하세요. Mistral은 이 체크포인트의 운영 및 일상 사용에 temperature 0.1 미만을 권장하며 창의적인 작업에서는 더 높은 값을 시도할 수 있습니다. 다양한 아이디어 요청과 재현 가능한 추출 요청을 구분하세요. 전자에는 대안을 위한 여지를 주고 후자에는 명시적인 필드와 원본 제약을 제공하세요.
이 지시 버전은 Large 3 베이스 체크포인트 및 전용 추론 모델과 별개입니다. 제조사는 엄밀한 추론과 특화된 시각 작업에는 해당 작업을 위해 설계된 모델이 더 적합할 수 있다고 설명합니다. 어려운 계산에서는 가정과 단위를 제공하고 중간 검사를 요청하며 사용 가능한 계산 도구로 결과를 검증하세요. 시각적 근거가 조밀한 경우에는 읽을 수 있는 영역을 준비하고 보고서에 사용하기 전에 답변을 원본과 비교하세요.
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이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Mistral Large 3 2512는 일반 대화, 시각적 이해, 기업 업무를 위한 Mistral AI의 지시 튜닝 버전입니다. 희소 전문가 혼합 아키텍처는 총 6,750억 파라미터 중 410억 개가 활성화되며 컨텍스트 창은 256k입니다. 텍스트와 이미지를 하나의 작업에 함께 활용하고 텍스트, 코드, 구조화된 결과로 답변할 수 있습니다.
기능과 입력 준비
모델은 언어 구성 요소와 비전 인코더를 결합합니다. 읽을 페이지, 해석할 도표, 설명할 화면 등 이미지에 명확한 역할을 부여하세요. 복잡한 화면에서는 관련 제어 요소가 포함된 부분을 잘라 제공하고 이를 이해하는 데 필요한 주변 레이블을 유지하세요. Mistral은 정사각형에 가까운 이미지 형태를 권장합니다. 매우 가늘거나 넓은 원본은 중요한 세부 사항이 읽을 수 없는 띠로 축소되게 하지 말고 유용한 영역별로 나누세요.
제조사는 영어, 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어, 네덜란드어, 중국어, 일본어, 한국어, 아랍어 등 수십 개 언어의 다국어 대화를 나열합니다. 출력 언어, 대상 독자, 유지할 용어를 명시하세요. 지원 문서에서는 제품명을 그대로 유지한 현지화 설명과 게시 전에 해결할 불확실한 번역의 짧은 목록을 요청하세요.
긴 문서와 기업 지식
컨텍스트를 활용해 정책 텍스트, 명세, 기존 결정, 답변이 필요한 질문 등 관련 자료를 함께 모으세요. 각 원본과 개정판에 레이블을 붙이세요. 예를 들면 다음과 같이 요청할 수 있습니다. “이 온보딩 정책 세 개를 비교하세요. 공통 요구 사항, 충돌, 답변되지 않은 질문을 표로 반환하고 각 발견 사항의 원본 섹션을 표시하세요.” 결과물은 주제에 관한 일반적인 요약이 아니라 제공된 구절에 근거한 비교가 됩니다.
문서 질문에서는 원하는 상세 수준을 지정하고 결론 옆에 근거 구절을 요청하세요. Mistral의 Document QnA 워크플로는 먼저 OCR로 텍스트와 문서 구조를 추출한 뒤 언어 모델로 해석합니다. 추출된 텍스트를 준비할 때 페이지 번호와 제목을 보존하여 답변이 원본을 가리킬 수 있게 하세요. 문서 URL, 추출 텍스트, 이미지 근거는 준비 요구 사항이 다릅니다. 사용하는 애플리케이션이 지원하는 입력 형식을 선택하세요.
코딩과 일상 지원
Mistral은 Large 3를 일상 대화뿐 아니라 코딩 지원 모델로도 소개합니다. 관련 함수, 예상 동작, 관찰된 실패를 제공하세요. 예를 들어 “입력이 줄바꿈 없이 끝나면 이 파서는 마지막 필드를 누락합니다. 실패하는 분기를 설명하고 최소한의 변경을 제안한 다음 대표적인 입출력 예시 세 개와 함께 수정된 함수를 반환하세요.”라고 요청할 수 있습니다. 유용한 결과는 실제 코드와 연결된 변경 제안 및 개발자가 실행할 수 있는 사례 집합입니다.
업무 초안에서는 사실과 원하는 산출물을 함께 제공하세요. 회의 메모를 의사 결정 메모로 바꾸는 요청에서는 결정, 대안, 미해결 가정, 다음 조치를 명시해야 합니다. 원본 사실과 권고를 분리하고 적절한 섹션 안에 누락된 정보를 표시하도록 요청하세요. 그러면 구분 없이 이어지는 서술보다 출력을 수정하기 쉽습니다.
도구와 구조화된 결과
기본 함수 호출을 통해 모델은 제공된 함수를 선택하고 인수를 준비할 수 있습니다. 애플리케이션이 함수를 실행하고 결과를 반환하면 모델은 반환된 정보를 답변에 사용합니다. 도구를 구체적으로 정의하고 작업에 필요한 것만 제공하세요. 재고 확인 어시스턴트는 상품 참조를 받아 재고 조회를 요청하고 반환된 수량과 창고를 설명할 수 있습니다. 요청 실행 전에 선택된 함수와 인수를 검증하고 최종 답변과 함께 도구 응답을 유지하세요.
추출에서는 필드, 유형, 누락된 값의 처리 방식을 지정하세요. Mistral은 JSON 모드와 사용자 지정 구조화된 출력을 문서화합니다. JSON 모드는 JSON 반환을 명시적으로 지시해야 하고 사용자 지정 스키마는 더 강한 형식 제어를 제공합니다. 청구서 요약에서는 공급업체, 청구서 번호, 납부 기한, 통화, 개별 항목을 요청하고 누락된 값을 일관되게 표현할 수 있습니다. 응답이 요청한 구조와 일치하더라도 추출된 값을 문서와 대조하세요.
설정과 버전 차이
시스템 지침에 역할, 작업, 도구 규칙을 정의하세요. Mistral은 이 체크포인트의 운영 및 일상 사용에 temperature 0.1 미만을 권장하며 창의적인 작업에서는 더 높은 값을 시도할 수 있습니다. 다양한 아이디어 요청과 재현 가능한 추출 요청을 구분하세요. 전자에는 대안을 위한 여지를 주고 후자에는 명시적인 필드와 원본 제약을 제공하세요.
이 지시 버전은 Large 3 베이스 체크포인트 및 전용 추론 모델과 별개입니다. 제조사는 엄밀한 추론과 특화된 시각 작업에는 해당 작업을 위해 설계된 모델이 더 적합할 수 있다고 설명합니다. 어려운 계산에서는 가정과 단위를 제공하고 중간 검사를 요청하며 사용 가능한 계산 도구로 결과를 검증하세요. 시각적 근거가 조밀한 경우에는 읽을 수 있는 영역을 준비하고 보고서에 사용하기 전에 답변을 원본과 비교하세요.
POST /v1/batchestexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드endpoint | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 /v1/chat/completions | 기본값— |
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 mistralai/mistral-large-2512:batch | 기본값— |
필드requests | 유형batch_item[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드requests[].custom_id | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드requests[].body.messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드completion_window | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 24h | 기본값— |
필드provider | 유형object|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드requests[].body.model | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 mistralai/mistral-large-2512:batch, mistralai/mistral-large-2512 | 기본값— |
필드provider.only | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 mistral | 기본값— |
필드provider.allow_fallbacks | 유형boolean|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 false, null | 기본값— |
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세endpoint, model, requests |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수representation | 명세인라인 requests[]; 각 항목에는 custom_id와 body가 있습니다 |
매개변수request_endpoint_profile | 명세/v1/chat/completions |
매개변수file_material | 명세호출자는 실제 UTF-8 JSONL을 로컬에서 읽어 requests[]에 넣을 수 있습니다. 업로드 목적, input_file_id 또는 파일 참조는 사용하지 않습니다. 고객 자료가 없거나 비어 있으면 POST 전에 준비를 중단합니다. |
매개변수serialization_order | 명세endpoint, model, provider (제공된 경우), completion_window (제공된 경우), requests는 마지막에 |
매개변수optional_controls | 명세provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
매개변수schema_scope | 명세문서에 명시된 인라인 배치 요청 구조에 담긴 텍스트 Chat Completions 본문입니다. |
수명 주기: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · 최초 생성 응답에서 실제로 반환된 response.id; 동일한 사용자/키/그룹
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 $0.0005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.00005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 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 $0.0005 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0015 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.00005 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/mistral-large-2512:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/mistral-large-2512:batch', 'mistralai/mistral-large-2512']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-large-2512:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\n인라인 results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\n반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
최초 상태 JSON 전체, 모든 결과/custom_id와 응답 또는 오류 본문 전체를 보관하세요. 완료된 results[]는 필터링 없이 JSONL로 저장하세요.
최초 작업 ID를 보관하세요. 503 result_pending_check에는 X-Should-Retry:false가 포함됩니다. 상태가 불명확한 최초 배치를 다시 제출하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드results[].custom_id | 유형string |
필드results[].response.body.choices[].message.content | 유형string|null |
필드results[].error | 유형object|null |
필드usage | 유형object|null |
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드endpoint | 유형string |
필드status | 유형string |
필드request_counts | 유형object |
필드results[].id | 유형string |
필드results[].response.status_code | 유형integer |
필드results[].response.request_id | 유형string |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건문서에 명시된 인라인 요청 구조가 유효하지 않거나, 키가 중복되거나, 항목 식별 정보 또는 설정된 모델 기능에 충돌이 있습니다. | 다음 단계새로 제출하기 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
응답401 · authentication_error | 조건유효하지 않은 API 키입니다. | 다음 단계사용 권한이 있는 Ailoot 키를 사용하세요. |
응답403 · permission_error | 조건배치 그룹을 사용할 수 없습니다. | 다음 단계키/그룹의 사용 권한을 확인하세요. |
응답422 · invalid_request_error | 조건배치는 잔액 과금을 사용하며, 구독을 통한 생성 요청은 거부됩니다. | 다음 단계사용 권한이 있는 잔액 과금 그룹을 사용하세요. |
응답422 · price_unavailable | 조건배치 입력의 예상 비용을 산출할 수 없습니다. | 다음 단계응답을 보관하고 문서에 명시된 API 계열 입력을 사용하세요. |
응답402 · billing_error | 조건배치 예약 금액을 확보할 수 없습니다. | 다음 단계새 요청 전에 요청 허용 조건을 충족하세요. |
응답503 · price_unavailable | 조건배치 메서드 가격 또는 네이티브 요율을 사용할 수 없습니다. | 다음 단계응답을 보관하고 가격을 임의로 대체하지 마세요. |
응답503 · api_error | 조건정확히 일치하는 공급업체 라우트를 사용할 수 없습니다. | 다음 단계라우트 수정을 위해 응답을 보관하세요. |
응답503 · result_pending_check | 조건최초 결과를 확인해야 합니다. X-Should-Retry:false. | 다음 단계최초 operation_id/id를 보관하고 해당 상태를 조회하세요. 최초 POST를 반복하지 마세요. |
응답404 · not_found | 조건배치 상태 조회 대상 작업이 없거나 다른 사용 주체의 소유입니다. | 다음 단계최초 id를 정확히 사용하고 동일한 사용자/키/그룹을 유지하세요. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-2512:batch
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.