Mistral Small 3 Instruct 2501 – 24 mlrd. parametrų pagal instrukcijas suderinta Mistral Small 3 laida. Ji papildomai suderinta iš atskirai įvardyto modelio Small 24B Base 2501. Gamintojas ją skiria greitai reaguojančiai pokalbio pagalbai, funkcijų kvietimui ir pritaikymui konkrečiai temai; ir įvestis, ir generuojamas rezultatas yra tekstas.
Pagrindinės savybės ir mokymo skirtumas
Modelio kortelėje dokumentuotas daugiakalbis palaikymas, pokalbio ir samprotavimo galimybės, savasis funkcijų kvietimas, JSON išvestis bei sisteminių užklausų laikymasis. Jo konteksto langas – 32 tūkst. žetonų, o naudojamas Tekken žetonizatorius su žodynu, pažymėtu 131 tūkst. Konteksto žyma susijusi su užduočiai išlaikomu tekstu, o žodyno žyma aprašo žetonizavimą; tai skirtingos specifikacijos.
Gamintojas išvardija tokias kalbas kaip anglų, prancūzų, vokiečių, ispanų, italų, kinų, japonų, korėjiečių, portugalų, olandų ir lenkų, o išleistos kortelės kalbų metaduomenyse taip pat yra rusų. Apibrėžkite galutinę kalbą ir terminiją, kuri turi likti nepakeista. Išverstas paaiškinimas gali išlaikyti identifikatorius, pavadinimus bei vienetus, pritaikydamas aplinkinę prozą skaitytojui.
Laidos pranešime teigiama, kad Small 3 nemokytas pastiprinamuoju mokymu ar sintetiniais duomenimis, ir skiriami iš anksto apmokyti bei pagal instrukcijas suderinti kontroliniai taškai. Modelis aprašomas kaip pagrindas, kurį galima toliau pritaikyti, o ne hibridinis kontrolinis taškas su vėlesniais Small 4 samprotavimo valdikliais. Šis įrašas yra Instruct 2501 versija pokalbio užduočiai vykdyti.
Pokalbio ir struktūruotos užduotys
Pagalbos tarnybos stiliaus asistentui pateikite naudotojo klausimą, aktualią informacinę medžiagą ir atsakymo taisykles. Prašykite veiksmo, atsakančio į klausimą, ir sąlygos, kuriai esant jis taikomas. Praktinė išvestis gali atskirti glaustą atsakymą nuo išgautų laukų, kurių programai reikia kitam žingsniui, užuot sumaišiusi juos nestruktūruotame paaiškinime.
Klasifikavimui pateikite leidžiamas žymas ir skirtumus tarp jų. Duomenims išgauti įvardykite laukus, laukiamus tipus ir trūkstamos informacijos vaizdavimą. Įraše gali būti problemos kategorija, iš pranešimo nukopijuotas identifikatorius ir trumpa prašomo veiksmo santrauka. JSON sutvarko rezultatą, o laukų struktūra ir interpretavimo taisyklės lieka pateiktos užduoties dalis.
Kodo paaiškinimui įtraukite funkciją, aktualias deklaracijas ir konkrečią įvestį. Paklauskite, kuris kodo kelias lemia rezultatą. Matematikos paaiškinimui apibrėžkite kintamuosius ir prielaidas bei įvardykite nustatytiną išraišką ar teiginį. Šios tekstinės užduotys gali grąžinti metodą, paaiškinimą ir galutinį artefaktą, nedarant prielaidos, kad modelis pats vykdo kodą ar išorinį skaičiavimą.
Sisteminės instrukcijos ir rekomenduojami nustatymai
Kortelė rekomenduoja numatytam asistentui pritaikytą sisteminę užklausą ir palyginti žemą temperatūrą, pavyzdžiui, 0.15. Sisteminėje instrukcijoje apibrėžkite vaidmenį, stilių ir atsakymo taisykles, o naudotojo pranešime pateikite faktinę problemą ar šaltinių medžiagą. Dokumente cituojamas instrukcijas laikykite atskirai nuo programos instrukcijos, ką su tuo dokumentu daryti.
Kasdieniam asistentui nurodykite, ar rezultatas turi būti trumpas atsakymas, struktūruotas įrašas ar ilgesnis paaiškinimas. Jei atsakymas bus analizuojamas programiškai, įrašo prašykite atskirai nuo pasirenkamos prozos. Kartotiniame dokumentų procese prie kiekvieno rezultato išsaugokite šaltinio identifikatorių, kad programa galėtų grąžinti naudotojui teisingą medžiagą.
Funkcijų kvietimas ir specializavimas
Modelis gali parinkti aprašytą funkciją ir pateikti jos argumentus. Programa vykdo operaciją ir grąžina rezultatą su atitinkamu įrankio kvietimu, po to kitas atsakymas gali naudoti šią informaciją. Kortelės pavyzdys rodo pokalbį su ankstesniu įrankio naudojimu, po kurio eina naujas klausimas. Tai suteikia asistentui būdą prašyti informacijos iš prijungtų įrankių, nelaikant siūlomo kvietimo užbaigta paieška.
Aiškiai aprašykite kiekvienos funkcijos paskirtį ir privalomas reikšmes. Paieškos užduotis gali įvardyti reikiamą informaciją ir grąžinti į pokalbį faktinį įrankio rezultatą; teksto apdorojimo funkcija gali pateikti pakeistą ištrauką kitam atsakymui. Įrankių rinkinys turi būti susijęs su dabartiniu procesu, o siūloma operacija – susieta su savo rezultatu.
Gamintojas taip pat aprašo papildomą derinimą dalykinei specializacijai. Šis procesas keičia modelį apibrėžtai sričiai; dokumento pateikimas viename pokalbyje yra tos užduoties rėmimasis šaltiniu. Pateikite konkrečiam asistentui reikalingą srities medžiagą ir atsakymo reikalavimus, užuot manę, kad pritaikymas jau atliktas.
Kontekstas ir esminės ribos
Small 3 2501 – vien tekstinis modelis su 32 tūkst. žetonų kontekstu. Small 3.1 įdiegta regos galimybė ir 128 tūkst. žetonų kontekstas priklauso vėlesnei laidai, o Small 4 hibridiniai režimai taip pat neturi būti čia perkeliami. Vaizdo, garso ar vaizdo įrašo aktualus turinys prieš šią tekstinę užduotį turi būti paruoštas per kitą komponentą.
Kortelės 256 ir 512 žetonų generavimo nustatymai yra naudojimo pavyzdžiai, o ne atskiros didžiausios išvesties talpos. Aiškiai išlaikykite tikslią Instruct 2501 tapatybę, žetonizatorių ir prašomą rezultatą. Naudingas galutinis artefaktas – atsakymas, JSON įrašas ar siūlomas kodas, kurio prasmė ir formatas atitinka pradinę rašytinę užduotį.
", "aboutText": "Mistral Small 3 Instruct 2501 – 24 mlrd. parametrų pagal instrukcijas suderinta Mistral Small 3 laida. Ji papildomai suderinta iš atskirai įvardyto modelio Small 24B Base 2501. Gamintojas ją skiria greitai reaguojančiai pokalbio pagalbai, funkcijų kvietimui ir pritaikymui konkrečiai temai; ir įvestis, ir generuojamas rezultatas yra tekstas.\n\nPagrindinės savybės ir mokymo skirtumas\n\nModelio kortelėje dokumentuotas daugiakalbis palaikymas, pokalbio ir samprotavimo galimybės, savasis funkcijų kvietimas, JSON išvestis bei sisteminių užklausų laikymasis. Jo konteksto langas – 32 tūkst. žetonų, o naudojamas Tekken žetonizatorius su žodynu, pažymėtu 131 tūkst. Konteksto žyma susijusi su užduočiai išlaikomu tekstu, o žodyno žyma aprašo žetonizavimą; tai skirtingos specifikacijos.\n\nGamintojas išvardija tokias kalbas kaip anglų, prancūzų, vokiečių, ispanų, italų, kinų, japonų, korėjiečių, portugalų, olandų ir lenkų, o išleistos kortelės kalbų metaduomenyse taip pat yra rusų. Apibrėžkite galutinę kalbą ir terminiją, kuri turi likti nepakeista. Išverstas paaiškinimas gali išlaikyti identifikatorius, pavadinimus bei vienetus, pritaikydamas aplinkinę prozą skaitytojui.\n\nLaidos pranešime teigiama, kad Small 3 nemokytas pastiprinamuoju mokymu ar sintetiniais duomenimis, ir skiriami iš anksto apmokyti bei pagal instrukcijas suderinti kontroliniai taškai. Modelis aprašomas kaip pagrindas, kurį galima toliau pritaikyti, o ne hibridinis kontrolinis taškas su vėlesniais Small 4 samprotavimo valdikliais. Šis įrašas yra Instruct 2501 versija pokalbio užduočiai vykdyti.\n\nPokalbio ir struktūruotos užduotys\n\nPagalbos tarnybos stiliaus asistentui pateikite naudotojo klausimą, aktualią informacinę medžiagą ir atsakymo taisykles. Prašykite veiksmo, atsakančio į klausimą, ir sąlygos, kuriai esant jis taikomas. Praktinė išvestis gali atskirti glaustą atsakymą nuo išgautų laukų, kurių programai reikia kitam žingsniui, užuot sumaišiusi juos nestruktūruotame paaiškinime.\n\nKlasifikavimui pateikite leidžiamas žymas ir skirtumus tarp jų. Duomenims išgauti įvardykite laukus, laukiamus tipus ir trūkstamos informacijos vaizdavimą. Įraše gali būti problemos kategorija, iš pranešimo nukopijuotas identifikatorius ir trumpa prašomo veiksmo santrauka. JSON sutvarko rezultatą, o laukų struktūra ir interpretavimo taisyklės lieka pateiktos užduoties dalis.\n\nKodo paaiškinimui įtraukite funkciją, aktualias deklaracijas ir konkrečią įvestį. Paklauskite, kuris kodo kelias lemia rezultatą. Matematikos paaiškinimui apibrėžkite kintamuosius ir prielaidas bei įvardykite nustatytiną išraišką ar teiginį. Šios tekstinės užduotys gali grąžinti metodą, paaiškinimą ir galutinį artefaktą, nedarant prielaidos, kad modelis pats vykdo kodą ar išorinį skaičiavimą.\n\nSisteminės instrukcijos ir rekomenduojami nustatymai\n\nKortelė rekomenduoja numatytam asistentui pritaikytą sisteminę užklausą ir palyginti žemą temperatūrą, pavyzdžiui, 0.15. Sisteminėje instrukcijoje apibrėžkite vaidmenį, stilių ir atsakymo taisykles, o naudotojo pranešime pateikite faktinę problemą ar šaltinių medžiagą. Dokumente cituojamas instrukcijas laikykite atskirai nuo programos instrukcijos, ką su tuo dokumentu daryti.\n\nKasdieniam asistentui nurodykite, ar rezultatas turi būti trumpas atsakymas, struktūruotas įrašas ar ilgesnis paaiškinimas. Jei atsakymas bus analizuojamas programiškai, įrašo prašykite atskirai nuo pasirenkamos prozos. Kartotiniame dokumentų procese prie kiekvieno rezultato išsaugokite šaltinio identifikatorių, kad programa galėtų grąžinti naudotojui teisingą medžiagą.\n\nFunkcijų kvietimas ir specializavimas\n\nModelis gali parinkti aprašytą funkciją ir pateikti jos argumentus. Programa vykdo operaciją ir grąžina rezultatą su atitinkamu įrankio kvietimu, po to kitas atsakymas gali naudoti šią informaciją. Kortelės pavyzdys rodo pokalbį su ankstesniu įrankio naudojimu, po kurio eina naujas klausimas. Tai suteikia asistentui būdą prašyti informacijos iš prijungtų įrankių, nelaikant siūlomo kvietimo užbaigta paieška.\n\nAiškiai aprašykite kiekvienos funkcijos paskirtį ir privalomas reikšmes. Paieškos užduotis gali įvardyti reikiamą informaciją ir grąžinti į pokalbį faktinį įrankio rezultatą; teksto apdorojimo funkcija gali pateikti pakeistą ištrauką kitam atsakymui. Įrankių rinkinys turi būti susijęs su dabartiniu procesu, o siūloma operacija – susieta su savo rezultatu.\n\nGamintojas taip pat aprašo papildomą derinimą dalykinei specializacijai. Šis procesas keičia modelį apibrėžtai sričiai; dokumento pateikimas viename pokalbyje yra tos užduoties rėmimasis šaltiniu. Pateikite konkrečiam asistentui reikalingą srities medžiagą ir atsakymo reikalavimus, užuot manę, kad pritaikymas jau atliktas.\n\nKontekstas ir esminės ribos\n\nSmall 3 2501 – vien tekstinis modelis su 32 tūkst. žetonų kontekstu. Small 3.1 įdiegta regos galimybė ir 128 tūkst. žetonų kontekstas priklauso vėlesnei laidai, o Small 4 hibridiniai režimai taip pat neturi būti čia perkeliami. Vaizdo, garso ar vaizdo įrašo aktualus turinys prieš šią tekstinę užduotį turi būti paruoštas per kitą komponentą.\n\nKortelės 256 ir 512 žetonų generavimo nustatymai yra naudojimo pavyzdžiai, o ne atskiros didžiausios išvesties talpos. Aiškiai išlaikykite tikslią Instruct 2501 tapatybę, žetonizatorių ir prašomą rezultatą. Naudingas galutinis artefaktas – atsakymas, JSON įrašas ar siūlomas kodas, kurio prasmė ir formatas atitinka pradinę rašytinę užduotį.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Prepare a reference-grounded support answer\n\nAnswer this customer question using only the reference: 'Can I change the pickup location after the parcel is handed to the carrier?' Reference: 'Before handover, support may change the pickup location. After handover, the recipient must request a change from the carrier; availability depends on its route.' Return a concise reply and the condition supporting it.A short customer reply plus the reference condition that determines the next contact.The reply directs the handed-over parcel's request to the carrier and does not promise that a change is available.mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501Mistral Small 3 Instruct 2501 – 24 mlrd. parametrų teksto modelis pokalbio instrukcijoms, struktūruotam duomenų išgavimui ir įrankiais paremtoms programoms. Jis teikia gamintojo nurodytą 32 tūkst. žetonų kontekstą, daugiakalbius atsakymus, sisteminių užklausų palaikymą, JSON ir savąjį funkcijų kvietimą atskiroje vien tekstinėje laidoje.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Mistral Small 3 Instruct 2501 – 24 mlrd. parametrų pagal instrukcijas suderinta Mistral Small 3 laida. Ji papildomai suderinta iš atskirai įvardyto modelio Small 24B Base 2501. Gamintojas ją skiria greitai reaguojančiai pokalbio pagalbai, funkcijų kvietimui ir pritaikymui konkrečiai temai; ir įvestis, ir generuojamas rezultatas yra tekstas.
Pagrindinės savybės ir mokymo skirtumas
Modelio kortelėje dokumentuotas daugiakalbis palaikymas, pokalbio ir samprotavimo galimybės, savasis funkcijų kvietimas, JSON išvestis bei sisteminių užklausų laikymasis. Jo konteksto langas – 32 tūkst. žetonų, o naudojamas Tekken žetonizatorius su žodynu, pažymėtu 131 tūkst. Konteksto žyma susijusi su užduočiai išlaikomu tekstu, o žodyno žyma aprašo žetonizavimą; tai skirtingos specifikacijos.
Gamintojas išvardija tokias kalbas kaip anglų, prancūzų, vokiečių, ispanų, italų, kinų, japonų, korėjiečių, portugalų, olandų ir lenkų, o išleistos kortelės kalbų metaduomenyse taip pat yra rusų. Apibrėžkite galutinę kalbą ir terminiją, kuri turi likti nepakeista. Išverstas paaiškinimas gali išlaikyti identifikatorius, pavadinimus bei vienetus, pritaikydamas aplinkinę prozą skaitytojui.
Laidos pranešime teigiama, kad Small 3 nemokytas pastiprinamuoju mokymu ar sintetiniais duomenimis, ir skiriami iš anksto apmokyti bei pagal instrukcijas suderinti kontroliniai taškai. Modelis aprašomas kaip pagrindas, kurį galima toliau pritaikyti, o ne hibridinis kontrolinis taškas su vėlesniais Small 4 samprotavimo valdikliais. Šis įrašas yra Instruct 2501 versija pokalbio užduočiai vykdyti.
Pokalbio ir struktūruotos užduotys
Pagalbos tarnybos stiliaus asistentui pateikite naudotojo klausimą, aktualią informacinę medžiagą ir atsakymo taisykles. Prašykite veiksmo, atsakančio į klausimą, ir sąlygos, kuriai esant jis taikomas. Praktinė išvestis gali atskirti glaustą atsakymą nuo išgautų laukų, kurių programai reikia kitam žingsniui, užuot sumaišiusi juos nestruktūruotame paaiškinime.
Klasifikavimui pateikite leidžiamas žymas ir skirtumus tarp jų. Duomenims išgauti įvardykite laukus, laukiamus tipus ir trūkstamos informacijos vaizdavimą. Įraše gali būti problemos kategorija, iš pranešimo nukopijuotas identifikatorius ir trumpa prašomo veiksmo santrauka. JSON sutvarko rezultatą, o laukų struktūra ir interpretavimo taisyklės lieka pateiktos užduoties dalis.
Kodo paaiškinimui įtraukite funkciją, aktualias deklaracijas ir konkrečią įvestį. Paklauskite, kuris kodo kelias lemia rezultatą. Matematikos paaiškinimui apibrėžkite kintamuosius ir prielaidas bei įvardykite nustatytiną išraišką ar teiginį. Šios tekstinės užduotys gali grąžinti metodą, paaiškinimą ir galutinį artefaktą, nedarant prielaidos, kad modelis pats vykdo kodą ar išorinį skaičiavimą.
Sisteminės instrukcijos ir rekomenduojami nustatymai
Kortelė rekomenduoja numatytam asistentui pritaikytą sisteminę užklausą ir palyginti žemą temperatūrą, pavyzdžiui, 0.15. Sisteminėje instrukcijoje apibrėžkite vaidmenį, stilių ir atsakymo taisykles, o naudotojo pranešime pateikite faktinę problemą ar šaltinių medžiagą. Dokumente cituojamas instrukcijas laikykite atskirai nuo programos instrukcijos, ką su tuo dokumentu daryti.
Kasdieniam asistentui nurodykite, ar rezultatas turi būti trumpas atsakymas, struktūruotas įrašas ar ilgesnis paaiškinimas. Jei atsakymas bus analizuojamas programiškai, įrašo prašykite atskirai nuo pasirenkamos prozos. Kartotiniame dokumentų procese prie kiekvieno rezultato išsaugokite šaltinio identifikatorių, kad programa galėtų grąžinti naudotojui teisingą medžiagą.
Funkcijų kvietimas ir specializavimas
Modelis gali parinkti aprašytą funkciją ir pateikti jos argumentus. Programa vykdo operaciją ir grąžina rezultatą su atitinkamu įrankio kvietimu, po to kitas atsakymas gali naudoti šią informaciją. Kortelės pavyzdys rodo pokalbį su ankstesniu įrankio naudojimu, po kurio eina naujas klausimas. Tai suteikia asistentui būdą prašyti informacijos iš prijungtų įrankių, nelaikant siūlomo kvietimo užbaigta paieška.
Aiškiai aprašykite kiekvienos funkcijos paskirtį ir privalomas reikšmes. Paieškos užduotis gali įvardyti reikiamą informaciją ir grąžinti į pokalbį faktinį įrankio rezultatą; teksto apdorojimo funkcija gali pateikti pakeistą ištrauką kitam atsakymui. Įrankių rinkinys turi būti susijęs su dabartiniu procesu, o siūloma operacija – susieta su savo rezultatu.
Gamintojas taip pat aprašo papildomą derinimą dalykinei specializacijai. Šis procesas keičia modelį apibrėžtai sričiai; dokumento pateikimas viename pokalbyje yra tos užduoties rėmimasis šaltiniu. Pateikite konkrečiam asistentui reikalingą srities medžiagą ir atsakymo reikalavimus, užuot manę, kad pritaikymas jau atliktas.
Kontekstas ir esminės ribos
Small 3 2501 – vien tekstinis modelis su 32 tūkst. žetonų kontekstu. Small 3.1 įdiegta regos galimybė ir 128 tūkst. žetonų kontekstas priklauso vėlesnei laidai, o Small 4 hibridiniai režimai taip pat neturi būti čia perkeliami. Vaizdo, garso ar vaizdo įrašo aktualus turinys prieš šią tekstinę užduotį turi būti paruoštas per kitą komponentą.
Kortelės 256 ir 512 žetonų generavimo nustatymai yra naudojimo pavyzdžiai, o ne atskiros didžiausios išvesties talpos. Aiškiai išlaikykite tikslią Instruct 2501 tapatybę, žetonizatorių ir prašomą rezultatą. Naudingas galutinis artefaktas – atsakymas, JSON įrašas ar siūlomas kodas, kurio prasmė ir formatas atitinka pradinę rašytinę užduotį.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | 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 $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00016 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 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 $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00016 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501", "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-small-24b-instruct-2501',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-small-24b-instruct-2501',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-small-24b-instruct-2501
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501Mistral Small 3 Instruct 2501 – 24 mlrd. parametrų teksto modelis pokalbio instrukcijoms, struktūruotam duomenų išgavimui ir įrankiais paremtoms programoms. Jis teikia gamintojo nurodytą 32 tūkst. žetonų kontekstą, daugiakalbius atsakymus, sisteminių užklausų palaikymą, JSON ir savąjį funkcijų kvietimą atskiroje vien tekstinėje laidoje.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Mistral Small 3 Instruct 2501 – 24 mlrd. parametrų pagal instrukcijas suderinta Mistral Small 3 laida. Ji papildomai suderinta iš atskirai įvardyto modelio Small 24B Base 2501. Gamintojas ją skiria greitai reaguojančiai pokalbio pagalbai, funkcijų kvietimui ir pritaikymui konkrečiai temai; ir įvestis, ir generuojamas rezultatas yra tekstas.
Pagrindinės savybės ir mokymo skirtumas
Modelio kortelėje dokumentuotas daugiakalbis palaikymas, pokalbio ir samprotavimo galimybės, savasis funkcijų kvietimas, JSON išvestis bei sisteminių užklausų laikymasis. Jo konteksto langas – 32 tūkst. žetonų, o naudojamas Tekken žetonizatorius su žodynu, pažymėtu 131 tūkst. Konteksto žyma susijusi su užduočiai išlaikomu tekstu, o žodyno žyma aprašo žetonizavimą; tai skirtingos specifikacijos.
Gamintojas išvardija tokias kalbas kaip anglų, prancūzų, vokiečių, ispanų, italų, kinų, japonų, korėjiečių, portugalų, olandų ir lenkų, o išleistos kortelės kalbų metaduomenyse taip pat yra rusų. Apibrėžkite galutinę kalbą ir terminiją, kuri turi likti nepakeista. Išverstas paaiškinimas gali išlaikyti identifikatorius, pavadinimus bei vienetus, pritaikydamas aplinkinę prozą skaitytojui.
Laidos pranešime teigiama, kad Small 3 nemokytas pastiprinamuoju mokymu ar sintetiniais duomenimis, ir skiriami iš anksto apmokyti bei pagal instrukcijas suderinti kontroliniai taškai. Modelis aprašomas kaip pagrindas, kurį galima toliau pritaikyti, o ne hibridinis kontrolinis taškas su vėlesniais Small 4 samprotavimo valdikliais. Šis įrašas yra Instruct 2501 versija pokalbio užduočiai vykdyti.
Pokalbio ir struktūruotos užduotys
Pagalbos tarnybos stiliaus asistentui pateikite naudotojo klausimą, aktualią informacinę medžiagą ir atsakymo taisykles. Prašykite veiksmo, atsakančio į klausimą, ir sąlygos, kuriai esant jis taikomas. Praktinė išvestis gali atskirti glaustą atsakymą nuo išgautų laukų, kurių programai reikia kitam žingsniui, užuot sumaišiusi juos nestruktūruotame paaiškinime.
Klasifikavimui pateikite leidžiamas žymas ir skirtumus tarp jų. Duomenims išgauti įvardykite laukus, laukiamus tipus ir trūkstamos informacijos vaizdavimą. Įraše gali būti problemos kategorija, iš pranešimo nukopijuotas identifikatorius ir trumpa prašomo veiksmo santrauka. JSON sutvarko rezultatą, o laukų struktūra ir interpretavimo taisyklės lieka pateiktos užduoties dalis.
Kodo paaiškinimui įtraukite funkciją, aktualias deklaracijas ir konkrečią įvestį. Paklauskite, kuris kodo kelias lemia rezultatą. Matematikos paaiškinimui apibrėžkite kintamuosius ir prielaidas bei įvardykite nustatytiną išraišką ar teiginį. Šios tekstinės užduotys gali grąžinti metodą, paaiškinimą ir galutinį artefaktą, nedarant prielaidos, kad modelis pats vykdo kodą ar išorinį skaičiavimą.
Sisteminės instrukcijos ir rekomenduojami nustatymai
Kortelė rekomenduoja numatytam asistentui pritaikytą sisteminę užklausą ir palyginti žemą temperatūrą, pavyzdžiui, 0.15. Sisteminėje instrukcijoje apibrėžkite vaidmenį, stilių ir atsakymo taisykles, o naudotojo pranešime pateikite faktinę problemą ar šaltinių medžiagą. Dokumente cituojamas instrukcijas laikykite atskirai nuo programos instrukcijos, ką su tuo dokumentu daryti.
Kasdieniam asistentui nurodykite, ar rezultatas turi būti trumpas atsakymas, struktūruotas įrašas ar ilgesnis paaiškinimas. Jei atsakymas bus analizuojamas programiškai, įrašo prašykite atskirai nuo pasirenkamos prozos. Kartotiniame dokumentų procese prie kiekvieno rezultato išsaugokite šaltinio identifikatorių, kad programa galėtų grąžinti naudotojui teisingą medžiagą.
Funkcijų kvietimas ir specializavimas
Modelis gali parinkti aprašytą funkciją ir pateikti jos argumentus. Programa vykdo operaciją ir grąžina rezultatą su atitinkamu įrankio kvietimu, po to kitas atsakymas gali naudoti šią informaciją. Kortelės pavyzdys rodo pokalbį su ankstesniu įrankio naudojimu, po kurio eina naujas klausimas. Tai suteikia asistentui būdą prašyti informacijos iš prijungtų įrankių, nelaikant siūlomo kvietimo užbaigta paieška.
Aiškiai aprašykite kiekvienos funkcijos paskirtį ir privalomas reikšmes. Paieškos užduotis gali įvardyti reikiamą informaciją ir grąžinti į pokalbį faktinį įrankio rezultatą; teksto apdorojimo funkcija gali pateikti pakeistą ištrauką kitam atsakymui. Įrankių rinkinys turi būti susijęs su dabartiniu procesu, o siūloma operacija – susieta su savo rezultatu.
Gamintojas taip pat aprašo papildomą derinimą dalykinei specializacijai. Šis procesas keičia modelį apibrėžtai sričiai; dokumento pateikimas viename pokalbyje yra tos užduoties rėmimasis šaltiniu. Pateikite konkrečiam asistentui reikalingą srities medžiagą ir atsakymo reikalavimus, užuot manę, kad pritaikymas jau atliktas.
Kontekstas ir esminės ribos
Small 3 2501 – vien tekstinis modelis su 32 tūkst. žetonų kontekstu. Small 3.1 įdiegta regos galimybė ir 128 tūkst. žetonų kontekstas priklauso vėlesnei laidai, o Small 4 hibridiniai režimai taip pat neturi būti čia perkeliami. Vaizdo, garso ar vaizdo įrašo aktualus turinys prieš šią tekstinę užduotį turi būti paruoštas per kitą komponentą.
Kortelės 256 ir 512 žetonų generavimo nustatymai yra naudojimo pavyzdžiai, o ne atskiros didžiausios išvesties talpos. Aiškiai išlaikykite tikslią Instruct 2501 tapatybę, žetonizatorių ir prašomą rezultatą. Naudingas galutinis artefaktas – atsakymas, JSON įrašas ar siūlomas kodas, kurio prasmė ir formatas atitinka pradinę rašytinę užduotį.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | 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 $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00016 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 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 $0.0001 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.00016 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-small-24b-instruct-2501', '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-small-24b-instruct-2501', '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-small-24b-instruct-2501
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Prepare a reference-grounded support answer\n\nAnswer this customer question using only the reference: 'Can I change the pickup location after the parcel is handed to the carrier?' Reference: 'Before handover, support may change the pickup location. After handover, the recipient must request a change from the carrier; availability depends on its route.' Return a concise reply and the condition supporting it.A short customer reply plus the reference condition that determines the next contact.The reply directs the handed-over parcel's request to the carrier and does not promise that a change is available.