모델

Mistral: Mistral Large 3 2512

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Mistral: Mistral Large 3 2512

Mistral Large 3 2512는 긴 문서, 기업 지식, 코딩, 도구 지원 작업을 위한 다국어 텍스트·이미지 모델입니다. 256k 컨텍스트, 기본 함수 호출, 구조화된 출력으로 제공된 근거를 답변, 레코드, 제안된 작업으로 전환할 수 있습니다.

모델 소개

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.

실제 활용 과제

실제 활용 과제

영어 기술 예제

Compare onboarding policies

Compare onboarding policies. A section 1 requires manager approval and identity verification before access. B section 3 requires manager approval before access and identity verification within seven days afterward. List the shared requirement, the conflict and a question for the policy owner. Keep the source section beside each finding.

예상 결과

A source-linked comparison of shared and conflicting requirements plus one policy decision question.

결과 확인

Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-large-2512

mistralai/mistral-large-2512

Mistral /mistralai/mistral-large-2512

시작하기

Mistral Large 3 2512는 긴 문서, 기업 지식, 코딩, 도구 지원 작업을 위한 다국어 텍스트·이미지 모델입니다. 256k 컨텍스트, 기본 함수 호출, 구조화된 출력으로 제공된 근거를 답변, 레코드, 제안된 작업으로 전환할 수 있습니다.

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/mistral-large-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 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0066 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0001 / 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 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0066 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0001 / 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/mistral-large-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/mistral-large-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/mistral-large-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/mistral-large-2512

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

mistralai/mistral-large-2512

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-large-2512

mistralai/mistral-large-2512

Mistral /mistralai/mistral-large-2512

시작하기

Mistral Large 3 2512는 긴 문서, 기업 지식, 코딩, 도구 지원 작업을 위한 다국어 텍스트·이미지 모델입니다. 256k 컨텍스트, 기본 함수 호출, 구조화된 출력으로 제공된 근거를 답변, 레코드, 제안된 작업으로 전환할 수 있습니다.

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/mistral-large-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 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0066 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0001 / 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 $0.0022 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.0066 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0001 / 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 · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장
{
  "model": "mistralai/mistral-large-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/mistral-large-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/mistral-large-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/mistral-large-2512

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

mistralai/mistral-large-2512

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

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-large-2512: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-large-2512: text → json, sse

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-large-2512: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-large-2512: model, messages, max_tokens, stream

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-large-2512: messages.min_items: 1

자세히 보기

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