Source: https://ailoot.ai/models/lt/mistralai-mistral-large-4-0/ Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/mistralai-mistral-large-4-0/ Language: lt # Mistral: Mistral Large 4 [Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/mistralai-mistral-large-4-0/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/mistralai-mistral-large-4-0/facts.json) ## [Mistral: Mistral Large 4](https://ailoot.ai/models/lt/mistralai-mistral-large-4-0/) Mistral Large 4 – teksto ir vaizdų modelis samprotavimui, programavimui, dokumentų analizei ir įrankiais veikiantiems agentams. Gamintojo nurodytas vieno milijono žetonų kontekstas palaiko didelius šaltinių rinkinius, struktūruotus atsakymus, funkcijų kvietimą ir smulkiagrūdę ekspertų mišinio architektūrą. - [**Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/lt/mistralai-mistral-large-4-0/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/lt/mistralai-mistral-large-4-0/#method-1) Apie modelį Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau. Mistral Large 4 – Mistral AI bendrosios paskirties multimodalinis modelis, sujungiantis instrukcijų vykdymą, samprotavimą, programavimą ir agentinį darbą. Jis priima tekstą bei vaizdus ir generuoja tekstą, įskaitant paaiškinimus, kodą ir struktūruotus laukus. Jo smulkiagrūdė ekspertų mišinio architektūra kiekvienam žetonui naudoja parinktus komponentus, užuot vienu metu aktyvinusi visą parametrų rinkinį. Architektūra ir kontekstas Dabartiniame modelio puslapyje nurodyta iš viso 1,05 trilijono parametrų, 52 mlrd. aktyvių parametrų ir 1,6 mlrd. parametrų regos koduotuvas. Gamintojo laidos puslapis paaiškina skaičiavimo susitarimą: 49 mlrd. aktyvių parametrų vienam žetonui arba 52 mlrd. įskaičiuojant įterpinius ir išvesties sluoksnius. Šie skaičiai aprašo modelio struktūrą, o ne atsakymo ilgį. Gamintojas dokumentuoja vieno milijono žetonų konteksto langą. Jame sujunkite didelę šaltinių medžiagą, pokalbį ir instrukcijas, kartu apibrėždami galutinio artefakto paskirtį. Klausimui apie kelis dokumentus įvardykite kiekvieną dokumentą ir jo vaidmenį bei prašykite šaltinio vietos prie kiekvienos išvados. Didelis kontekstas naudingas, kai reikalavimus, diagramas ir susijusius paaiškinimus reikia nagrinėti kartu. Struktūruoti atsakymai ir klausimai apie dokumentus Modelio kortelėje nurodytos struktūruotos išvestys, funkcijų kvietimas, atsakymas į klausimus apie dokumentus, atsakymo prefiksai, paketinis pateikimas ir agentų pokalbiai. Mistral struktūruotos išvesties dokumentacija skiria JSON režimą nuo pasirinktinės schemos. Užklausoje nurodykite reikiamą JSON formatą; naudokite apibrėžtą schemą, kai prijungtai sąsajai reikia konkrečios laukų struktūros. Įrašas gali atskirti šaltinio faktus, interpretacijas ir atvirus klausimus, užuot juos sujungęs vienoje pastraipoje. Atsakymas į klausimus apie dokumentus – darbo procesas, sujungiantis dokumento apdorojimą su kalbos modelio supratimu. OCR paruošia tekstą, struktūrą ir formatavimą, po to modelis atsako į klausimą apie šią medžiagą. Užklausa gali rasti reikalavimą, palyginti teiginius skirtinguose dokumentuose ar apibendrinti sprendimui aktualius įrodymus. Tiesioginis vaizdų supratimas ir OCR paremtas dokumentų procesas yra susiję įrodymų paruošimo būdai; dokumento apdorojimo žingsnis lieka atskiras nuo vaizdo įvesties. Pavyzdžiui, pateikite techninę specifikaciją ir brėžinius, įvardykite nagrinėjamą versiją ir prašykite reikalavimų matricos. Kiekvienoje eilutėje gali būti reikalavimas, jį pagrindžiantis dokumentas ar brėžinys, stebimas skirtumas ir dar reikalingas patikslinimas. Išsaugokite palyginimą lemiančias žymas, vienetus bei vaizdo sritis, kad rezultatas liktų susietas su šaltinių medžiaga. Programavimas, agentai ir vaizdinis samprotavimas Laidos apraše nurodoma kibernetinio saugumo analizė, programinės įrangos kūrimas, repozitorijos supratimas ir į terminalą orientuoti procesai. Apsauginei kodo peržiūrai pateikite aktualų kodo kelią, laukiamą veikimą ir klaidos įrodymus. Prašykite priežasties, siūlomos pataisos ir pavyzdžių, atskiriančių seną veikimą nuo numatytojo. Klausimui apie repozitoriją pridėkite modulius ir kvietimų ryšius, reikalingus pasirinktam veikimui paaiškinti. Funkcijų kvietimas susieja samprotavimą su programos pateiktais įrankiais. Gamintojo seka apibrėžia funkcijas, pateikia naudotojo klausimą, leidžia modeliui paruošti argumentus, vykdo parinktą funkciją programoje ir grąžina jos rezultatą kitam atsakymui. Siūlomas kvietimas skiriasi nuo vykdymo. Kortelėje taip pat nurodyti įtaisyti įrankiai gamintojo agento ar pokalbio sąsajoje; jie priklauso tam susietam darbo procesui ir neprideda modeliui naujo įvesties ar išvesties modalumo. Vaizdų supratimas apima dokumentus, diagramas, natūralias scenas ir inžinerinius brėžinius. Brėžinio užduotis gali klausti, kuris pažymėtas komponentas atitinka pateiktą reikalavimą, kuris matmuo ar anotacija pagrindžia išvadą ir kurią sritį reikia apžiūrėti atidžiau. Laidos vaizdinių agentų pavyzdžiai derina interpretaciją su tikrinimo žingsniais; priartinimui, informacijos paieškai ir kitiems veiksmams reikia aplinkinės įrankių aplinkos. Mokslas, matematika ir profesiniai rezultatai Gamintojas tarp numatytų taikymų aprašo mokslinį programavimą, duomenų analizę, modeliavimą ir matematinį samprotavimą. Pateikite lygtis, prielaidas, vienetus ir reikiamą rezultato formą. Mokslinio programavimo užklausa gali prašyti įgyvendinimo, kiekvieno kintamojo prasmės ir plano jo išvestį palyginti su atskaitos sąlygomis. Tokio įgyvendinimo sukūrimas yra tekstinis rezultatas; modeliavimo paleidimui ar failo sukūrimui reikia programos aplinkos. Profesiniam darbui su dokumentais pateikite šaltinių ataskaitas ir apibrėžkite artefaktą: palyginimo lentelę, paaiškinimą, pataisytą ištrauką ar skaičiuoklės turinį. Nurodykite skaičiavimo pagrindą ir išsaugokite pagrindžiančias dokumentų vietas. Laidos apraše taip pat nurodytas daugiakalbis mokymas daugiau nei 160 kalbų, įskaitant visas oficialiąsias Europos Sąjungos kalbas; ruošdami daugiakalbę užduotį, įvardykite reikiamą išvesties kalbą ir terminiją. Naudingos ribos Dokumentuoti modalumai – teksto ir vaizdų įvestis bei tekstinė išvestis. Gamintojo nurodytas vieno milijono žetonų kontekstas nėra atskira didžiausio atsakymo ilgio specifikacija, o skaityti šaltiniai šiam įrašui nenustato nepriklausomos griežtos išvesties ribos. Aiškiai išlaikykite tikslią Large 4 versiją, paruoštus įrodymus ir prijungtus įrankius. Struktūruotas įrašas, paaiškinimas ar siūlomas veiksmas naudingiausi, kai jų laukai, pagrindžiantys šaltiniai ir kitas programos žingsnis apibrėžti prieš užklausą. Praktinė užduotis ### Praktinė užduotis Techninis pavyzdys anglų kalba ``` Build an engineering requirement matrix Create a requirements matrix from these text excerpts. Spec S1: the enclosure must fit a 60 mm cable bend radius. Drawing D2: available internal clearance is 45 mm. Note N3: exterior width is 120 mm. For each relevant requirement, show the source evidence, the mismatch and the clarification needed. Do not use exterior width as proof of internal clearance. ``` #### Laukiamas rezultatas ``` A source-linked matrix identifying the bend-radius/clearance conflict and the information needed for an engineering decision. ``` #### Rezultato patikra ``` The comparison keeps millimetres consistent and does not treat the unrelated exterior dimension as resolving the conflict. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-large-4-0` [`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=chat) Mistral /`mistralai/mistral-large-4-0` ### Pradžia Mistral Large 4 – teksto ir vaizdų modelis samprotavimui, programavimui, dokumentų analizei ir įrankiais veikiantiems agentams. Gamintojo nurodytas vieno milijono žetonų kontekstas palaiko didelius šaltinių rinkinius, struktūruotus atsakymus, funkcijų kvietimą ir smulkiagrūdę ekspertų mišinio architektūrą. Leidžiamos įvestys Tekstas Rezultatai Tekstas ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` Įvestis `text` Išvestis `text` Išvesties formatas json arba SSE | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mistralai/mistral-large-4-0 | Numatyta— | | Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— | | Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— | | Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | | Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— | | Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`modalities` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— | | Laukas`provider` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— | | Laukas`cache_control.ttl` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **Tekstas** · UTF8 tekstas `messages[].content` Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | | Parametras`messages` | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra | | Parametras`file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametras`control_scope` | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių | | Parametras`output_modalities` | Specifikacijatext | | Parametras`hosted_operations` | Specifikacijafalse | | Parametras`multimodal_input_binding` | Specifikacijanull | Gyvavimo ciklas: `synchronous_or_streamed` Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages. Konteksto ilgis nėra išvesties limitas. Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo. ### Planai Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo. Spartusis režimas Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą Flex režimas Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą Didžiausios samprotavimo pastangos Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default) Samprotavimo pastangos · high Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high Samprotavimo pastangos · none Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra none #### Ailoot įkainiai #### Kainos pagal konfigūraciją Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį. | Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00272** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00836** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00028** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | | KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00272** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00836** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00028** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis curlPython SDKPython srautas ```bash set -eu : "${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-4-0", "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 ``` ```python 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-4-0',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")) ``` ```python 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-4-0',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") ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis json arba SSE ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`choices[].index` | Tipasinteger | | Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null | | Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] | | Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring | | Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array | | Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=chat) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-large-4-0` [`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=messages) Mistral /`mistralai/mistral-large-4-0` ### Pradžia Mistral Large 4 – teksto ir vaizdų modelis samprotavimui, programavimui, dokumentų analizei ir įrankiais veikiantiems agentams. Gamintojo nurodytas vieno milijono žetonų kontekstas palaiko didelius šaltinių rinkinius, struktūruotus atsakymus, funkcijų kvietimą ir smulkiagrūdę ekspertų mišinio architektūrą. Leidžiamos įvestys Tekstas Rezultatai json · sse ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` Įvestis `text` Išvestis `json`, `sse` Išvesties formatas JSON arba SSE | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mistralai/mistral-large-4-0 | Numatyta— | | Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— | | Laukas`messages[].content` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | Įvesties medžiagos deriniai **Tekstas** · UTF-8 tekstas `messages[].content eilutė` Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijastream | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | | Parametras`text_file_material` | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. | Gyvavimo ciklas: `synchronous_or_streamed` ### Planai Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo. Spartusis režimas Standartinis įkainis Pasirinkus spartųjį režimą Flex režimas Standartinis įkainis Pasirinkus flex režimą Didžiausios samprotavimo pastangos Standartinis įkainis Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default) Samprotavimo pastangos · high Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra high Samprotavimo pastangos · none Standartinis įkainis Kai samprotavimo pastangų lygis yra none #### Ailoot įkainiai #### Kainos pagal konfigūraciją Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį. | Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00272** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00836** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00028** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | | KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai **$0.00272** / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai **$0.00836** / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas **$0.00028** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą **—** / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val **—** / 1K tokenų | Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai Visas minimalus JSON užklausos turinyscurl · naudokite savo UTF-8 dokumentąPython · išsaugokite visą rezultatą ```json { "model": "mistralai/mistral-large-4-0", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-4-0', '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 ``` ```python 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-4-0', '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)) ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai JSON arba SSE ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`id` | Tipasstring | | Laukas`model` | Tipasstring | | Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=messages) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=messages) FAQ · Mistral: Mistral Large 4 Kokios įvestys ir rezultatai prieinami? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `text` → `json`, `sse` Kokius laukus naudoja užklausa? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Kokie apribojimai taikomi? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `messages.min_items`: `1` Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos. ## Įmonė ir jos projektų portfelis Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. ## Pirkite žetonus su nuolaida. Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui. Prenumerata Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms. Nuolaidos kodas iki 50% Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas. Išlaidos istorijoje Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma. [Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/) ## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate. SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos. Komercinė programa Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas. Perpardavėjo licencija Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų. Dokumentai svetainėje Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant. [Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt) ## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole. Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.