모델

Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Mistral Medium 3.1은 대화형 답변, 문서 질문, 구조화된 추출을 위한 텍스트·이미지 모델입니다. 제조사 기준 128k 컨텍스트와 나열된 함수 호출, 예측 출력, 접두사 기능으로 원본 기반 설명과 특정 편집에 초점을 맞춘 워크플로를 지원합니다.

모델 소개

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

Mistral Medium 3.1은 텍스트 및 시각적 이해를 위한 Mistral AI의 멀티모달 버전입니다. 제조사는 이 개정판이 Medium 3 계열의 어조와 성능을 개선한다고 설명합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 설명, 문서 답변, 구조화된 레코드, 제안된 함수 호출 등의 텍스트를 생성합니다. 제조사의 고정 버전 식별자는 mistral-medium-2508입니다.

컨텍스트와 해당 버전

모델 페이지에는 128k 컨텍스트 창이 문서화되어 있습니다. 관련 원본 구절, 이미지 근거, 대화, 사용자 작업을 함께 유지하는 데 사용하세요. 큰 자료 집합을 제공하기 전에 문서의 역할과 답할 질문을 지정하세요. 긴 컨텍스트로 범위가 명확한 비교를 지원하면서 최종 산출물은 짧은 표나 수정된 섹션으로 유지할 수 있습니다.

Medium 3.1은 고유한 사양을 유지합니다. Medium 3.5에 설명된 256k 컨텍스트, 1,280억 파라미터 밀집 아키텍처, 조절 가능한 하이브리드 추론 모드를 이 항목에 부여해서는 안 됩니다. 3.1 페이지에는 이후 모델에서 안전하게 대체해 쓸 수 있는 파라미터 수나 별도의 최대 답변 길이 수치가 제공되지 않습니다.

구조화된 출력과 함수

제조사는 이 버전의 기능으로 구조화된 출력, 함수 호출, 예측 출력을 나열합니다. 구조화된 추출 작업에서는 필수 필드, 예상 유형, 원본에 없는 정보의 처리 방식을 정의하세요. 레코드에는 문서 식별자, 추출된 진술, 원본 위치, 남은 질문을 넣을 수 있습니다. 프로그램이 파싱할 때는 레코드만 요청하고 누군가 해석을 검토해야 한다면 서술 설명을 별도로 유지하세요.

Mistral의 공통 구조화된 출력 문서는 JSON 모드와 사용자 지정 스키마를 구분합니다. JSON 모드는 원하는 JSON 형식에 대한 명시적인 지침을 요구하고 사용자 지정 경로는 더 구체적인 구조를 정의합니다. 이는 새로운 콘텐츠 모달리티나 외부 작업이 아니라 텍스트 결과의 형식 지정입니다.

함수의 경우 애플리케이션이 사용 가능한 작업과 인수를 정의하고 모델이 적절한 호출을 선택하여 값을 준비하면 애플리케이션이 실행합니다. 그 결과는 다음 답변을 위한 정보가 됩니다. 문서 어시스턴트는 조회를 통해 누락된 참조 데이터를 얻을 수 있지만 주변 애플리케이션이 조회를 제공하고 실제 결과를 반환해야 합니다. 제안된 호출과 반환된 데이터를 서로 연결해 유지하세요.

예측 편집과 응답 접두사

예측 출력은 제한된 편집이 필요한 문서나 코드 파일처럼 원하는 결과의 대부분을 이미 알고 있을 때 유용합니다. 기존 콘텐츠를 제공하고 변경 없이 유지할 사항을 포함하여 변경을 정확히 설명하세요. 문서의 나머지를 보존하면서 한 섹션의 용어를 업데이트하거나 구현 세부 사항 하나를 교체하도록 요청할 수 있습니다. 예측에는 파일에 적용이 완료된 변경이 아니라 예상 출력 콘텐츠가 담깁니다.

모델 페이지에는 응답 접두사 이어 쓰기도 나열되어 있습니다. 제조사의 채팅 문서에서 접두사는 어시스턴트 응답의 알려진 시작 부분을 제공하고 이후 생성이 이어집니다. 알려진 시작 부분과 예측된 본문은 서로 다른 준비 문제를 해결합니다. 배치와 에이전트·대화 인터페이스도 Medium 3.1의 별도 이미지, 오디오, 추론 버전이 아니라 워크플로 기능입니다.

문서와 시각 자료에 관한 질문

나열된 문서 QnA 워크플로는 OCR로 준비한 텍스트, 구조, 서식과 언어 모델 분석을 결합합니다. 작업에 필요한 특정 조건, 구절, 관계를 질문하세요. 비교에서는 원본 문서를 지정하고 공통 진술, 충돌, 미해결 세부 사항을 요청하며 각 발견 사항 옆에 원본 위치를 유지할 수 있습니다.

제조사의 비전 가이드에는 Medium 3.1이 명시적으로 포함되어 있습니다. 직접 시각 질문에서는 읽을 수 있는 차트, 문서 이미지, 스크린샷을 제공하고 어떤 시각적 근거가 결론을 뒷받침하는지 질문할 수 있습니다. 축, 단위, 레이블, 잘라낸 필드 주변의 맥락을 보존하세요. 여러 이미지를 제공할 때는 어느 것이 원본, 개정본, 참조인지 모델이 추측하게 두지 말고 순서와 역할을 지정하세요.

예를 들어 서면 절차 요구 사항과 스크린샷을 함께 제공하고 보이는 일치점, 차이, 추가 정보가 필요한 질문의 표를 요청하세요. 다른 작업에서는 문서의 두 버전을 제공하고 공통 조건을 유지하면서 지정한 불일치를 해결한 수정 구절을 요청할 수 있습니다. 이는 문서화된 시각·문서·편집 기능의 활용 제안이며 필요한 결과를 사전에 정의한 것입니다.

최종 산출물 준비

어시스턴트에게 명확한 역할, 사용할 원본 자료, 답변 형식을 제공하세요. 지속적으로 적용할 응답 규칙을 검토할 문서와 구분하고 최종 언어와 용어를 명시하세요. 유용한 응답은 추출 사실, 출처, 해석을 분리할 수 있어 하나로 합친 요약보다 검토하기 쉽습니다.

문서화된 결과는 여전히 텍스트입니다. 외부 도구, 파일 변경, 추가 문서 처리는 대화에 연결된 애플리케이션에 속합니다. 명명된 Medium 3.1 버전과 128k 컨텍스트를 유지하고 다음 단계에 실제로 필요한 설명, 구조화된 레코드, 특정 부분 수정을 요청하세요.

Ailoot Ultra · 배치 POST /v1/batches mistralai/mistral-medium-3.1:batch

mistralai/mistral-medium-3.1:batch

Mistral /mistralai/mistral-medium-3.1:batch

시작하기

Mistral Medium 3.1은 대화형 답변, 문서 질문, 구조화된 추출을 위한 텍스트·이미지 모델입니다. 제조사 기준 128k 컨텍스트와 나열된 함수 호출, 예측 출력, 접두사 기능으로 원본 기반 설명과 특정 편집에 초점을 맞춘 워크플로를 지원합니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · 배치 POST /v1/batches
입력
text
출력
text
출력 형식
인라인 results[].response.body JSON
필드유형요건값과 한도기본값
필드endpoint유형string요건필수값과 한도
/v1/chat/completions
기본값—
필드model유형string요건필수값과 한도
mistralai/mistral-medium-3.1:batch
기본값—
필드requests유형batch_item[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드requests[].custom_id유형string요건필수값과 한도기본값—
필드requests[].body.messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드completion_window유형string요건선택 사항값과 한도
24h
기본값—
필드provider유형object|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드requests[].body.model유형string요건선택 사항값과 한도
mistralai/mistral-medium-3.1:batch, mistralai/mistral-medium-3.1
기본값—
필드provider.only유형string[]요건선택 사항값과 한도
mistral
기본값—
필드provider.allow_fallbacks유형boolean|null요건선택 사항값과 한도
false, null
기본값—
메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세endpoint, model, requests
매개변수material_types명세text
매개변수representation명세인라인 requests[]; 각 항목에는 custom_id와 body가 있습니다
매개변수request_endpoint_profile명세/v1/chat/completions
매개변수file_material명세호출자는 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_order명세endpoint, model, provider (제공된 경우), completion_window (제공된 경우), requests는 마지막에
매개변수optional_controls명세provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
매개변수schema_scope명세문서에 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

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

빠른 모드
미지정 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
미지정 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
명시적 캐시 요금
활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때

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 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 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 $0.0004 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.002 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.00004 / 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 →

요청 예제

Ailoot Ultra · 배치

curl · 보관된 테스트 데이터Python HTTP · 실제 고객의 JSONLPython · 완료된 모든 결과 저장
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/mistral-medium-3.1:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/mistral-medium-3.1:batch', 'mistralai/mistral-medium-3.1']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-medium-3.1:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    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")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · 배치

인라인 results[].response.body JSON

  • GET /v1/batches/{operation_id}
작업 상태 확인
curl · 원래 작업의 상태
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
완료된 결과 모두 보관

반환된 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.

원래 응답을 확인해야 할 경우

최초 작업 ID를 보관하세요. 503 result_pending_check에는 X-Should-Retry:false가 포함됩니다. 상태가 불명확한 최초 배치를 다시 제출하지 마세요.

응답 필드
필드유형
필드results[].custom_id유형string
필드results[].response.body.choices[].message.content유형string|null
필드results[].error유형object|null
필드usage유형object|null
필드id유형string
필드model유형string
필드endpoint유형string
필드status유형string
필드request_counts유형object
필드results[].id유형string
필드results[].response.status_code유형integer
필드results[].response.request_id유형string
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건문서에 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_error조건유효하지 않은 API 키입니다.다음 단계사용 권한이 있는 Ailoot 키를 사용하세요.
응답403 · permission_error조건배치 그룹을 사용할 수 없습니다.다음 단계키/그룹의 사용 권한을 확인하세요.
응답422 · invalid_request_error조건배치는 잔액 과금을 사용하며, 구독을 통한 생성 요청은 거부됩니다.다음 단계사용 권한이 있는 잔액 과금 그룹을 사용하세요.
응답422 · price_unavailable조건배치 입력의 예상 비용을 산출할 수 없습니다.다음 단계응답을 보관하고 문서에 명시된 API 계열 입력을 사용하세요.
응답402 · billing_error조건배치 예약 금액을 확보할 수 없습니다.다음 단계새 요청 전에 요청 허용 조건을 충족하세요.
응답503 · price_unavailable조건배치 메서드 가격 또는 네이티브 요율을 사용할 수 없습니다.다음 단계응답을 보관하고 가격을 임의로 대체하지 마세요.
응답503 · api_error조건정확히 일치하는 공급업체 라우트를 사용할 수 없습니다.다음 단계라우트 수정을 위해 응답을 보관하세요.
응답503 · result_pending_check조건최초 결과를 확인해야 합니다. X-Should-Retry:false.다음 단계최초 operation_id/id를 보관하고 해당 상태를 조회하세요. 최초 POST를 반복하지 마세요.
응답404 · not_found조건배치 상태 조회 대상 작업이 없거나 다른 사용 주체의 소유입니다.다음 단계최초 id를 정확히 사용하고 동일한 사용자/키/그룹을 유지하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3.1:batch

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

mistralai/mistral-medium-3.1:batch

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3.1:batch: text → text

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3.1:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3.1:batch: requests.min_items: 1

자세히 보기

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독
정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.
최대 50% 프로모션 코드
구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.
이력의 지출
요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

구독 선택 · 모델 가격 보기

판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱
서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.
리셀러 라이선스
프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.
사이트의 문서
연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

리셀러 라이선스 요청 · 공식 이용 조건과 라이선스 계약