Mistral Medium 3 – Mistral AI multimodalinis modelis profesionaliam darbui su tekstu, vaizdų supratimu ir kodu. Pradinėje laidoje pabrėžiamos programavimo bei STEM užduotys kartu su pritaikymu įmonių žinioms ir darbo procesams. Jis priima tekstinę bei vaizdinę medžiagą ir generuoja tekstą, įskaitant dokumento paaiškinimą, struktūruotą įrašą ar siūlomą įgyvendinimą. Gamintojo fiksuotas šios versijos identifikatorius – mistral-medium-2505.
Kontekstas ir profesinė šaltinių medžiaga
Modelio puslapyje nurodytas 128 tūkst. žetonų konteksto langas. Jame išlaikykite šaltinių ištraukas, pokalbį ir instrukcijas, lemiančias prašomą artefaktą. Lygindami dokumentus nurodykite, kuris šaltinis yra dabartinis reikalavimas, kuris – siūlomas pakeitimas ir kokį klausimą reikia išspręsti. Prašykite prie kiekvienos išvados nurodyti ją pagrindžiantį dokumentą ir skyrių.
Praktinė paaiškinimo užduotis gali pateikti procedūrą ir naudotojo klausimą, tada prašyti aktualaus veiksmo bei sąlygos, kuriai esant jis tinka. Techninė analizė gali apimti pradinius duomenis, apibrėžimus ir palyginimo kriterijų. Tikslas – rezultatas, susietas su pateikta medžiaga, o ne bendras temos aprašymas.
Struktūruotos išvestys ir funkcijos
Puslapyje nurodytos struktūruotos išvestys ir funkcijų kvietimas. Duomenims išgauti apibrėžkite laukų pavadinimus, tipus ir trūkstamos šaltinio informacijos vaizdavimą. Naudingas įrašas gali atskirti identifikatorių, šaltinio teiginį, interpretaciją ir neišspręstą klausimą. Bendros Mistral gairės skiria JSON režimą nuo pasirinktinės schemos ir reikalauja aiškaus prašymo pateikti pageidaujamą JSON formatą.
Funkcijų kvietimas susieja modelio interpretaciją su programos aprašytomis operacijomis. Modelis parenka funkciją ir paruošia argumentus, programa vykdo funkciją, o jos rezultatas tampa kito atsakymo kontekstu. Paieška gali pateikti trūkstamą atskaitos reikšmę; skaičiavimas – paaiškinimui reikalingą rezultatą. Išsaugokite rezultatą susietą su jį sukūrusia operacija, o ne laikykite siūlomą kvietimą įvykdytu veiksmu.
Klausimai apie dokumentus ir vaizdus
Šiai versijai taip pat nurodytas atsakymas į klausimus apie dokumentus. Dokumentuotame gamintojo procese prieš kalbos modelio analizę OCR paruošia dokumento tekstą, struktūrą ir formatavimą. Klauskite apie konkretų užduočiai reikalingą reikalavimą, ištrauką ar ryšį. Kelių dokumentų atveju išsaugokite jų tapatybes ir prašykite palyginimo su šaltinio vieta prie kiekvienos išvados.
Vaizdinę medžiagą susiekite su apibrėžtu klausimu ir išsaugokite atsakymui reikalingas žymas, vienetus bei sritis. Diagramoje galima prašyti palyginti įvardytas duomenų sekas; schemoje – nustatyti, kuris ryšys pagrindžia pateiktą reikalavimą. Įskaitomas dokumento vaizdas ir OCR paruoštas dokumentas yra skirtingi įvesties paruošimo būdai, net kai abu skirti tam pačiam atsakymo į klausimus tikslui.
Redagavimas, prefiksai ir darbo procesai
Modelio puslapyje nurodytos numatomos išvestys, atsakymo prefiksai, paketinis apdorojimas ir agentų pokalbiai. Numatomos išvestys naudoja žinomą turinį, kai dauguma dokumento ar kodo failo turi likti, o ribota dalis keičiasi. Pateikite esamą turinį, nurodykite pakeitimą ir įvardykite išsaugotiną medžiagą. Tai skiriasi nuo prašymo modeliui sukurti visiškai naują dokumentą.
Atsakymo prefiksas pateikia žinomą asistento generuojamo teksto pradžią, nuo kurios jis tęsiamas. Paketinis apdorojimas keičia užduočių pateikimą, o agento ar pokalbio sąsaja valdo susietą darbo procesą. Nurodyti įtaisyti įrankiai priklauso tai gamintojo sąsajai; jie neprideda pagrindiniam modeliui kito turinio modalumo ir neatlieka veiksmo be prijungtos aplinkos.
Programavimas ir pritaikymas sričiai
Programavimo užklausai pateikite reikalavimą, paveiktą funkciją, aktualias deklaracijas bei laukiamą įvestį ir išvestį. Prašykite siūlomo pakeitimo, jo prielaidų ir pavyzdžių, atskleidžiančių numatytą veikimą. Derinimo klausimas gali apimti klaidos įrodymus ir prašyti nustatyti, kuris kodo kelias ją paaiškina. Prieigą prie repozitorijos, kodo vykdymą ir pakeitimo pritaikymą suteikia aplinkiniai kūrimo įrankiai.
Pradiniame pranešime aprašomas pasirinktinis papildomas mokymas ir derinimas konkrečių sričių įmonių kontekstams bei žinių bazėms. Tai atskiras pritaikymo procesas, o ne teiginys, kad numatytasis modelis jau žino konkrečios organizacijos dokumentus. Šaltiniu grindžiamam atsakymui tiesiogiai su užduotimi pateikite aktualius dokumentus bei terminiją ir apibrėžkite atsakymo taisykles.
Versijos ir rezultato ribos
Šis įrašas išlaiko Medium 3 2505 tapatybę ir 128 tūkst. žetonų kontekstą. Vėliau Medium 3.5 dokumentuotas architektūros parametrų skaičius ir konfigūruojami hibridinio samprotavimo valdikliai nėra šios versijos nurodytos specifikacijos dalis. Tiksliame modelio puslapyje neskelbiamas parametrų skaičius ar atskiras griežtas didžiausias atsakymo ilgis, kurį būtų galima perimti iš vėlesnės laidos.
Prieš užklausą paruoškite numatytą rezultatą: paaiškinimą, struktūruotą išgavimą, pataisytą skyrių ar siūlomą kodą. Aiškiai išlaikykite tekstinius bei vaizdinius įrodymus, šaltinių tapatybes ir prijungtų įrankių rezultatus, kad atsakymą būtų galima patikrinti ir naudoti kitame programos žingsnyje.
", "aboutText": "Mistral Medium 3 – Mistral AI multimodalinis modelis profesionaliam darbui su tekstu, vaizdų supratimu ir kodu. Pradinėje laidoje pabrėžiamos programavimo bei STEM užduotys kartu su pritaikymu įmonių žinioms ir darbo procesams. Jis priima tekstinę bei vaizdinę medžiagą ir generuoja tekstą, įskaitant dokumento paaiškinimą, struktūruotą įrašą ar siūlomą įgyvendinimą. Gamintojo fiksuotas šios versijos identifikatorius – mistral-medium-2505.\n\nKontekstas ir profesinė šaltinių medžiaga\n\nModelio puslapyje nurodytas 128 tūkst. žetonų konteksto langas. Jame išlaikykite šaltinių ištraukas, pokalbį ir instrukcijas, lemiančias prašomą artefaktą. Lygindami dokumentus nurodykite, kuris šaltinis yra dabartinis reikalavimas, kuris – siūlomas pakeitimas ir kokį klausimą reikia išspręsti. Prašykite prie kiekvienos išvados nurodyti ją pagrindžiantį dokumentą ir skyrių.\n\nPraktinė paaiškinimo užduotis gali pateikti procedūrą ir naudotojo klausimą, tada prašyti aktualaus veiksmo bei sąlygos, kuriai esant jis tinka. Techninė analizė gali apimti pradinius duomenis, apibrėžimus ir palyginimo kriterijų. Tikslas – rezultatas, susietas su pateikta medžiaga, o ne bendras temos aprašymas.\n\nStruktūruotos išvestys ir funkcijos\n\nPuslapyje nurodytos struktūruotos išvestys ir funkcijų kvietimas. Duomenims išgauti apibrėžkite laukų pavadinimus, tipus ir trūkstamos šaltinio informacijos vaizdavimą. Naudingas įrašas gali atskirti identifikatorių, šaltinio teiginį, interpretaciją ir neišspręstą klausimą. Bendros Mistral gairės skiria JSON režimą nuo pasirinktinės schemos ir reikalauja aiškaus prašymo pateikti pageidaujamą JSON formatą.\n\nFunkcijų kvietimas susieja modelio interpretaciją su programos aprašytomis operacijomis. Modelis parenka funkciją ir paruošia argumentus, programa vykdo funkciją, o jos rezultatas tampa kito atsakymo kontekstu. Paieška gali pateikti trūkstamą atskaitos reikšmę; skaičiavimas – paaiškinimui reikalingą rezultatą. Išsaugokite rezultatą susietą su jį sukūrusia operacija, o ne laikykite siūlomą kvietimą įvykdytu veiksmu.\n\nKlausimai apie dokumentus ir vaizdus\n\nŠiai versijai taip pat nurodytas atsakymas į klausimus apie dokumentus. Dokumentuotame gamintojo procese prieš kalbos modelio analizę OCR paruošia dokumento tekstą, struktūrą ir formatavimą. Klauskite apie konkretų užduočiai reikalingą reikalavimą, ištrauką ar ryšį. Kelių dokumentų atveju išsaugokite jų tapatybes ir prašykite palyginimo su šaltinio vieta prie kiekvienos išvados.\n\nVaizdinę medžiagą susiekite su apibrėžtu klausimu ir išsaugokite atsakymui reikalingas žymas, vienetus bei sritis. Diagramoje galima prašyti palyginti įvardytas duomenų sekas; schemoje – nustatyti, kuris ryšys pagrindžia pateiktą reikalavimą. Įskaitomas dokumento vaizdas ir OCR paruoštas dokumentas yra skirtingi įvesties paruošimo būdai, net kai abu skirti tam pačiam atsakymo į klausimus tikslui.\n\nRedagavimas, prefiksai ir darbo procesai\n\nModelio puslapyje nurodytos numatomos išvestys, atsakymo prefiksai, paketinis apdorojimas ir agentų pokalbiai. Numatomos išvestys naudoja žinomą turinį, kai dauguma dokumento ar kodo failo turi likti, o ribota dalis keičiasi. Pateikite esamą turinį, nurodykite pakeitimą ir įvardykite išsaugotiną medžiagą. Tai skiriasi nuo prašymo modeliui sukurti visiškai naują dokumentą.\n\nAtsakymo prefiksas pateikia žinomą asistento generuojamo teksto pradžią, nuo kurios jis tęsiamas. Paketinis apdorojimas keičia užduočių pateikimą, o agento ar pokalbio sąsaja valdo susietą darbo procesą. Nurodyti įtaisyti įrankiai priklauso tai gamintojo sąsajai; jie neprideda pagrindiniam modeliui kito turinio modalumo ir neatlieka veiksmo be prijungtos aplinkos.\n\nProgramavimas ir pritaikymas sričiai\n\nProgramavimo užklausai pateikite reikalavimą, paveiktą funkciją, aktualias deklaracijas bei laukiamą įvestį ir išvestį. Prašykite siūlomo pakeitimo, jo prielaidų ir pavyzdžių, atskleidžiančių numatytą veikimą. Derinimo klausimas gali apimti klaidos įrodymus ir prašyti nustatyti, kuris kodo kelias ją paaiškina. Prieigą prie repozitorijos, kodo vykdymą ir pakeitimo pritaikymą suteikia aplinkiniai kūrimo įrankiai.\n\nPradiniame pranešime aprašomas pasirinktinis papildomas mokymas ir derinimas konkrečių sričių įmonių kontekstams bei žinių bazėms. Tai atskiras pritaikymo procesas, o ne teiginys, kad numatytasis modelis jau žino konkrečios organizacijos dokumentus. Šaltiniu grindžiamam atsakymui tiesiogiai su užduotimi pateikite aktualius dokumentus bei terminiją ir apibrėžkite atsakymo taisykles.\n\nVersijos ir rezultato ribos\n\nŠis įrašas išlaiko Medium 3 2505 tapatybę ir 128 tūkst. žetonų kontekstą. Vėliau Medium 3.5 dokumentuotas architektūros parametrų skaičius ir konfigūruojami hibridinio samprotavimo valdikliai nėra šios versijos nurodytos specifikacijos dalis. Tiksliame modelio puslapyje neskelbiamas parametrų skaičius ar atskiras griežtas didžiausias atsakymo ilgis, kurį būtų galima perimti iš vėlesnės laidos.\n\nPrieš užklausą paruoškite numatytą rezultatą: paaiškinimą, struktūruotą išgavimą, pataisytą skyrių ar siūlomą kodą. Aiškiai išlaikykite tekstinius bei vaizdinius įrodymus, šaltinių tapatybes ir prijungtų įrankių rezultatus, kad atsakymą būtų galima patikrinti ir naudoti kitame programos žingsnyje.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Apply a procedure to a concrete case\n\nUse this procedure to answer the employee: 'Requests below 500 credits need team-lead approval. Requests of 500 or more need finance approval. Purchases must wait for approval.' Employee: 'My equipment request is exactly 500 credits; can my team lead approve it and can I order today?' Give the applicable rule and missing information.A short procedural answer citing the threshold and approval-before-purchase requirement.Exactly 500 falls under finance approval, and ordering today depends on approval actually having been received.mistralai/mistral-medium-3Mistral Medium 3 – multimodalinis modelis profesionalioms teksto, vaizdų ir programavimo užduotims. Gamintojo nurodytas 128 tūkst. žetonų kontekstas ir dokumentuotos struktūruotos išvestys, funkcijų kvietimai, klausimai apie dokumentus bei numatomi pakeitimai palaiko šaltiniais grįstus paaiškinimus ir programų darbo procesus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Mistral Medium 3 – Mistral AI multimodalinis modelis profesionaliam darbui su tekstu, vaizdų supratimu ir kodu. Pradinėje laidoje pabrėžiamos programavimo bei STEM užduotys kartu su pritaikymu įmonių žinioms ir darbo procesams. Jis priima tekstinę bei vaizdinę medžiagą ir generuoja tekstą, įskaitant dokumento paaiškinimą, struktūruotą įrašą ar siūlomą įgyvendinimą. Gamintojo fiksuotas šios versijos identifikatorius – mistral-medium-2505.
Kontekstas ir profesinė šaltinių medžiaga
Modelio puslapyje nurodytas 128 tūkst. žetonų konteksto langas. Jame išlaikykite šaltinių ištraukas, pokalbį ir instrukcijas, lemiančias prašomą artefaktą. Lygindami dokumentus nurodykite, kuris šaltinis yra dabartinis reikalavimas, kuris – siūlomas pakeitimas ir kokį klausimą reikia išspręsti. Prašykite prie kiekvienos išvados nurodyti ją pagrindžiantį dokumentą ir skyrių.
Praktinė paaiškinimo užduotis gali pateikti procedūrą ir naudotojo klausimą, tada prašyti aktualaus veiksmo bei sąlygos, kuriai esant jis tinka. Techninė analizė gali apimti pradinius duomenis, apibrėžimus ir palyginimo kriterijų. Tikslas – rezultatas, susietas su pateikta medžiaga, o ne bendras temos aprašymas.
Struktūruotos išvestys ir funkcijos
Puslapyje nurodytos struktūruotos išvestys ir funkcijų kvietimas. Duomenims išgauti apibrėžkite laukų pavadinimus, tipus ir trūkstamos šaltinio informacijos vaizdavimą. Naudingas įrašas gali atskirti identifikatorių, šaltinio teiginį, interpretaciją ir neišspręstą klausimą. Bendros Mistral gairės skiria JSON režimą nuo pasirinktinės schemos ir reikalauja aiškaus prašymo pateikti pageidaujamą JSON formatą.
Funkcijų kvietimas susieja modelio interpretaciją su programos aprašytomis operacijomis. Modelis parenka funkciją ir paruošia argumentus, programa vykdo funkciją, o jos rezultatas tampa kito atsakymo kontekstu. Paieška gali pateikti trūkstamą atskaitos reikšmę; skaičiavimas – paaiškinimui reikalingą rezultatą. Išsaugokite rezultatą susietą su jį sukūrusia operacija, o ne laikykite siūlomą kvietimą įvykdytu veiksmu.
Klausimai apie dokumentus ir vaizdus
Šiai versijai taip pat nurodytas atsakymas į klausimus apie dokumentus. Dokumentuotame gamintojo procese prieš kalbos modelio analizę OCR paruošia dokumento tekstą, struktūrą ir formatavimą. Klauskite apie konkretų užduočiai reikalingą reikalavimą, ištrauką ar ryšį. Kelių dokumentų atveju išsaugokite jų tapatybes ir prašykite palyginimo su šaltinio vieta prie kiekvienos išvados.
Vaizdinę medžiagą susiekite su apibrėžtu klausimu ir išsaugokite atsakymui reikalingas žymas, vienetus bei sritis. Diagramoje galima prašyti palyginti įvardytas duomenų sekas; schemoje – nustatyti, kuris ryšys pagrindžia pateiktą reikalavimą. Įskaitomas dokumento vaizdas ir OCR paruoštas dokumentas yra skirtingi įvesties paruošimo būdai, net kai abu skirti tam pačiam atsakymo į klausimus tikslui.
Redagavimas, prefiksai ir darbo procesai
Modelio puslapyje nurodytos numatomos išvestys, atsakymo prefiksai, paketinis apdorojimas ir agentų pokalbiai. Numatomos išvestys naudoja žinomą turinį, kai dauguma dokumento ar kodo failo turi likti, o ribota dalis keičiasi. Pateikite esamą turinį, nurodykite pakeitimą ir įvardykite išsaugotiną medžiagą. Tai skiriasi nuo prašymo modeliui sukurti visiškai naują dokumentą.
Atsakymo prefiksas pateikia žinomą asistento generuojamo teksto pradžią, nuo kurios jis tęsiamas. Paketinis apdorojimas keičia užduočių pateikimą, o agento ar pokalbio sąsaja valdo susietą darbo procesą. Nurodyti įtaisyti įrankiai priklauso tai gamintojo sąsajai; jie neprideda pagrindiniam modeliui kito turinio modalumo ir neatlieka veiksmo be prijungtos aplinkos.
Programavimas ir pritaikymas sričiai
Programavimo užklausai pateikite reikalavimą, paveiktą funkciją, aktualias deklaracijas bei laukiamą įvestį ir išvestį. Prašykite siūlomo pakeitimo, jo prielaidų ir pavyzdžių, atskleidžiančių numatytą veikimą. Derinimo klausimas gali apimti klaidos įrodymus ir prašyti nustatyti, kuris kodo kelias ją paaiškina. Prieigą prie repozitorijos, kodo vykdymą ir pakeitimo pritaikymą suteikia aplinkiniai kūrimo įrankiai.
Pradiniame pranešime aprašomas pasirinktinis papildomas mokymas ir derinimas konkrečių sričių įmonių kontekstams bei žinių bazėms. Tai atskiras pritaikymo procesas, o ne teiginys, kad numatytasis modelis jau žino konkrečios organizacijos dokumentus. Šaltiniu grindžiamam atsakymui tiesiogiai su užduotimi pateikite aktualius dokumentus bei terminiją ir apibrėžkite atsakymo taisykles.
Versijos ir rezultato ribos
Šis įrašas išlaiko Medium 3 2505 tapatybę ir 128 tūkst. žetonų kontekstą. Vėliau Medium 3.5 dokumentuotas architektūros parametrų skaičius ir konfigūruojami hibridinio samprotavimo valdikliai nėra šios versijos nurodytos specifikacijos dalis. Tiksliame modelio puslapyje neskelbiamas parametrų skaičius ar atskiras griežtas didžiausias atsakymo ilgis, kurį būtų galima perimti iš vėlesnės laidos.
Prieš užklausą paruoškite numatytą rezultatą: paaiškinimą, struktūruotą išgavimą, pataisytą skyrių ar siūlomą kodą. Aiškiai išlaikykite tekstinius bei vaizdinius įrodymus, šaltinių tapatybes ir prijungtų įrankių rezultatus, kad atsakymą būtų galima patikrinti ir naudoti kitame programos žingsnyje.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mistralai/mistral-medium-3 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | 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— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_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.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
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 $0.0008 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00008 / 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 $0.0008 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00008 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-medium-3", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-medium-3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-medium-3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
mistralai/mistral-medium-3Mistral Medium 3 – multimodalinis modelis profesionalioms teksto, vaizdų ir programavimo užduotims. Gamintojo nurodytas 128 tūkst. žetonų kontekstas ir dokumentuotos struktūruotos išvestys, funkcijų kvietimai, klausimai apie dokumentus bei numatomi pakeitimai palaiko šaltiniais grįstus paaiškinimus ir programų darbo procesus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Mistral Medium 3 – Mistral AI multimodalinis modelis profesionaliam darbui su tekstu, vaizdų supratimu ir kodu. Pradinėje laidoje pabrėžiamos programavimo bei STEM užduotys kartu su pritaikymu įmonių žinioms ir darbo procesams. Jis priima tekstinę bei vaizdinę medžiagą ir generuoja tekstą, įskaitant dokumento paaiškinimą, struktūruotą įrašą ar siūlomą įgyvendinimą. Gamintojo fiksuotas šios versijos identifikatorius – mistral-medium-2505.
Kontekstas ir profesinė šaltinių medžiaga
Modelio puslapyje nurodytas 128 tūkst. žetonų konteksto langas. Jame išlaikykite šaltinių ištraukas, pokalbį ir instrukcijas, lemiančias prašomą artefaktą. Lygindami dokumentus nurodykite, kuris šaltinis yra dabartinis reikalavimas, kuris – siūlomas pakeitimas ir kokį klausimą reikia išspręsti. Prašykite prie kiekvienos išvados nurodyti ją pagrindžiantį dokumentą ir skyrių.
Praktinė paaiškinimo užduotis gali pateikti procedūrą ir naudotojo klausimą, tada prašyti aktualaus veiksmo bei sąlygos, kuriai esant jis tinka. Techninė analizė gali apimti pradinius duomenis, apibrėžimus ir palyginimo kriterijų. Tikslas – rezultatas, susietas su pateikta medžiaga, o ne bendras temos aprašymas.
Struktūruotos išvestys ir funkcijos
Puslapyje nurodytos struktūruotos išvestys ir funkcijų kvietimas. Duomenims išgauti apibrėžkite laukų pavadinimus, tipus ir trūkstamos šaltinio informacijos vaizdavimą. Naudingas įrašas gali atskirti identifikatorių, šaltinio teiginį, interpretaciją ir neišspręstą klausimą. Bendros Mistral gairės skiria JSON režimą nuo pasirinktinės schemos ir reikalauja aiškaus prašymo pateikti pageidaujamą JSON formatą.
Funkcijų kvietimas susieja modelio interpretaciją su programos aprašytomis operacijomis. Modelis parenka funkciją ir paruošia argumentus, programa vykdo funkciją, o jos rezultatas tampa kito atsakymo kontekstu. Paieška gali pateikti trūkstamą atskaitos reikšmę; skaičiavimas – paaiškinimui reikalingą rezultatą. Išsaugokite rezultatą susietą su jį sukūrusia operacija, o ne laikykite siūlomą kvietimą įvykdytu veiksmu.
Klausimai apie dokumentus ir vaizdus
Šiai versijai taip pat nurodytas atsakymas į klausimus apie dokumentus. Dokumentuotame gamintojo procese prieš kalbos modelio analizę OCR paruošia dokumento tekstą, struktūrą ir formatavimą. Klauskite apie konkretų užduočiai reikalingą reikalavimą, ištrauką ar ryšį. Kelių dokumentų atveju išsaugokite jų tapatybes ir prašykite palyginimo su šaltinio vieta prie kiekvienos išvados.
Vaizdinę medžiagą susiekite su apibrėžtu klausimu ir išsaugokite atsakymui reikalingas žymas, vienetus bei sritis. Diagramoje galima prašyti palyginti įvardytas duomenų sekas; schemoje – nustatyti, kuris ryšys pagrindžia pateiktą reikalavimą. Įskaitomas dokumento vaizdas ir OCR paruoštas dokumentas yra skirtingi įvesties paruošimo būdai, net kai abu skirti tam pačiam atsakymo į klausimus tikslui.
Redagavimas, prefiksai ir darbo procesai
Modelio puslapyje nurodytos numatomos išvestys, atsakymo prefiksai, paketinis apdorojimas ir agentų pokalbiai. Numatomos išvestys naudoja žinomą turinį, kai dauguma dokumento ar kodo failo turi likti, o ribota dalis keičiasi. Pateikite esamą turinį, nurodykite pakeitimą ir įvardykite išsaugotiną medžiagą. Tai skiriasi nuo prašymo modeliui sukurti visiškai naują dokumentą.
Atsakymo prefiksas pateikia žinomą asistento generuojamo teksto pradžią, nuo kurios jis tęsiamas. Paketinis apdorojimas keičia užduočių pateikimą, o agento ar pokalbio sąsaja valdo susietą darbo procesą. Nurodyti įtaisyti įrankiai priklauso tai gamintojo sąsajai; jie neprideda pagrindiniam modeliui kito turinio modalumo ir neatlieka veiksmo be prijungtos aplinkos.
Programavimas ir pritaikymas sričiai
Programavimo užklausai pateikite reikalavimą, paveiktą funkciją, aktualias deklaracijas bei laukiamą įvestį ir išvestį. Prašykite siūlomo pakeitimo, jo prielaidų ir pavyzdžių, atskleidžiančių numatytą veikimą. Derinimo klausimas gali apimti klaidos įrodymus ir prašyti nustatyti, kuris kodo kelias ją paaiškina. Prieigą prie repozitorijos, kodo vykdymą ir pakeitimo pritaikymą suteikia aplinkiniai kūrimo įrankiai.
Pradiniame pranešime aprašomas pasirinktinis papildomas mokymas ir derinimas konkrečių sričių įmonių kontekstams bei žinių bazėms. Tai atskiras pritaikymo procesas, o ne teiginys, kad numatytasis modelis jau žino konkrečios organizacijos dokumentus. Šaltiniu grindžiamam atsakymui tiesiogiai su užduotimi pateikite aktualius dokumentus bei terminiją ir apibrėžkite atsakymo taisykles.
Versijos ir rezultato ribos
Šis įrašas išlaiko Medium 3 2505 tapatybę ir 128 tūkst. žetonų kontekstą. Vėliau Medium 3.5 dokumentuotas architektūros parametrų skaičius ir konfigūruojami hibridinio samprotavimo valdikliai nėra šios versijos nurodytos specifikacijos dalis. Tiksliame modelio puslapyje neskelbiamas parametrų skaičius ar atskiras griežtas didžiausias atsakymo ilgis, kurį būtų galima perimti iš vėlesnės laidos.
Prieš užklausą paruoškite numatytą rezultatą: paaiškinimą, struktūruotą išgavimą, pataisytą skyrių ar siūlomą kodą. Aiškiai išlaikykite tekstinius bei vaizdinius įrodymus, šaltinių tapatybes ir prijungtų įrankių rezultatus, kad atsakymą būtų galima patikrinti ir naudoti kitame programos žingsnyje.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mistralai/mistral-medium-3 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
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 $0.0008 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00008 / 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 $0.0008 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.004 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00008 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "mistralai/mistral-medium-3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-medium-3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-medium-3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON arba SSE
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.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| 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. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Apply a procedure to a concrete case\n\nUse this procedure to answer the employee: 'Requests below 500 credits need team-lead approval. Requests of 500 or more need finance approval. Purchases must wait for approval.' Employee: 'My equipment request is exactly 500 credits; can my team lead approve it and can I order today?' Give the applicable rule and missing information.A short procedural answer citing the threshold and approval-before-purchase requirement.Exactly 500 falls under finance approval, and ordering today depends on approval actually having been received.