Mistral Small 4 viename multimodaliniame modelyje sujungia bendrą instrukcijų vykdymą, samprotavimą ir programavimą. Gamintojas jį aprašo kaip suvienijantį Instruct, Magistral samprotavimo ir Devstral programavimo šeimas. Jis priima tekstą bei vaizdus ir grąžina tekstą, o įrankiais paremtoms programoms prieinami funkcijų kvietimai ir JSON išvestis.
Architektūra ir pagrindinės savybės
Laida turi iš viso 119 mlrd. parametrų ir aktyvina 6,5 mlrd. kiekvienam žetonui. Ekspertų mišinio architektūroje yra 128 ekspertai, iš jų 4 aktyvūs, o gamintojas dokumentuoja 256 tūkst. žetonų konteksto langą. Aktyvių parametrų ir ekspertų skaičiai aprašo modelio organizavimą; jie skiriasi nuo teksto ar vaizdų turinio kiekio vienoje užduotyje.
Modelis pateikia instrukcijų ir samprotavimo funkcijas tame pačiame kontroliniame taške. Gamintojas taip pat įvardija regą, sisteminių užklausų laikymąsi ir daugiakalbį palaikymą dešimtimis kalbų, įskaitant anglų, prancūzų, ispanų, vokiečių, italų, portugalų, olandų, kinų, japonų, korėjiečių ir arabų. Todėl tekstinė instrukcija gali klausti apie vaizdą ar sujungti rašytinį reikalavimą su matomais įrodymais, o atsakymas grąžinamas tekstu.
Vaizdinė užduotis gali pateikti dokumento puslapį ir prašyti reikšmių, susijusių su įvardyta sąlyga. Išlaikykite žymas bei vienetus įskaitomus ir nurodykite, ar rezultatas turi išsaugoti originalią formuluotę, ją apibendrinti ar palyginti su kitu šaltiniu. Sąsajos užduotis gali susieti ekrano kopiją su naudotojo tikslu ir prašyti aktualaus matomo valdiklio bei siūlomą kitą žingsnį pagrindžiančių įrodymų.
Instrukcijų ar samprotavimo režimo pasirinkimas
Išleistoje kortelėje dokumentuota samprotavimo pastangų reikšmė none greitam instrukcinio tipo atsakymui ir high samprotavimui, o high rekomenduojama sudėtingoms užklausoms. Pasirinkimas atliekamas kiekvienai užklausai tame pačiame Small 4 modelyje. Įprasto klasifikavimo ar trumpo perrašymo atsakymo sutartis gali skirtis nuo matematinės, vaizdinės ar kodo problemos, kuriai reikia išplėtoto paaiškinimo.
Didelėms samprotavimo pastangoms gamintojas rekomenduoja temperatūrą 0.7. Režimui none nurodo temperatūrą nuo 0.0 iki 0.7 pagal užduotį. Šie nustatymai aprašo dokumentuotus režimus ir nepaverčia samprotavimo pastangų teisingo rezultato garantija. Prieš rinkdamiesi, kiek užduočiai reikia samprotavimo, apibrėžkite prielaidas, išvesties formą ir aktualią šaltinių medžiagą.
Sprendžiamam uždaviniui pateikite visą sąlygą ir prašykite svarbių pagrįstų žingsnių, po jų – galutinės išraiškos. Kodo užduočiai pateikite reikalavimą, paveiktą funkciją ir konkrečią įvestį; siūlomo įgyvendinimo prašykite atskirai nuo paaiškinimo bei pavyzdžių. Gamintojo naudojimo demonstracijos apima instrukcijų vykdymą, vaizdui pritaikytą skaičiavimo įrankį ir vaizdinį samprotavimą, parodant, kaip tekstas bei vaizdiniai įrodymai gali patekti į šias skirtingas užduotis.
Programavimas, dokumentai ir įrankiai
Modelis skirtas kodo bazės tyrimui ir programinės įrangos kūrimo agentams, bendriesiems asistentams, dokumentų supratimui bei tyrimams. Programavimo agento užklausa gali įvardyti keistiną modulį, išsaugotiną sąsają ir reikiamą veikimą. Pateikite aktualų kodą ir klaidos įrodymus. Modelis gali siūlyti kitą operaciją ar kodo pakeitimą, o programa suteikia prieigą prie repozitorijos, vykdymą ir grįžtamąjį ryšį.
Duomenims iš dokumentų išgauti įvardykite privalomus laukus ir trūkstamos informacijos vaizdavimą. Naudingas įrašas gali atskirti dokumento identifikatorių, šaltinio teiginį, interpretuotą reikalavimą ir neišspręstą klausimą. Gamintojo paslaugos kortelėje nurodyta pasirinktinė struktūruota išvestis ir atsakymas į klausimus apie dokumentus; pastarasis naudoja dokumento apdorojimą ir OCR tekstui bei struktūrai paruošti prieš kalbos modelio analizę. Tiesioginis klausimas apie vaizdą ir OCR paremtas dokumento procesas turi išlaikyti savą įvesties paruošimą.
Funkcijų kvietimui reikia aiškiai aprašytų įrankių. Modelis parenka funkciją ir sukuria argumentus; programa vykdo operaciją ir grąžina rezultatą vėlesniam atsakymui. Ta pati logika taikoma ir paieškos, ir skaičiavimo, ir programavimo operacijai. JSON formatavimas sutvarko atsakymą, o įrankio kvietimas prašo išorinio veiksmo; jų nereikia laikyti sukeičiamais rezultatais.
Paslaugos kortelėje taip pat nurodytos numatomos išvestys, atsakymo prefiksai, paketinis apdorojimas ir agentų pokalbiai. Numatomos išvestys naudingos, kai dokumentą ar kodo failą reikia sugeneruoti iš naujo tik su ribotu pakeitimu, o likęs turinys žinomas. Nurodykite pakeitimą ir išsaugotiną medžiagą. Prefikso tęsimas naudoja žinomą atsakymo pradžią, o paketinis apdorojimas susijęs su darbo pateikimu, ne papildomu samprotavimo režimu.
Konteksto ir versijos ribos
Rašytinę užduotį, vaizdinę medžiagą, pokalbį ir pageidaujamą atsakymą planuokite pagal dokumentuotą 256 tūkst. žetonų kontekstą. Išleistas naudojimo pavyzdys sukonfigūruoja 262 144 žetonų kontekstą, o jo 1 024 žetonų generavimo pavyzdys nėra atskira didžiausia išvesties talpa. Skaityti šaltiniai nepateikia nepriklausomos griežtos atsakymo ilgio ribos, kuria būtų galima pakeisti pasirinktą užduoties ilgį.
Small 4 turi savą 119 mlrd. parametrų ekspertų mišinio architektūrą ir hibridinius režimus. Jis neturi paveldėti tankiosios Medium 3.5 128 mlrd. parametrų architektūros ar atskirų Ministral 3 Instruct ir Reasoning versijų. Gamintojas taip pat išleidžia atskirus kvantizuotus bei spekuliatyviojo dekodavimo artefaktus; tai atskiri diegimo artefaktai, o ne skirtingi turinio modalumai. Išsaugokite įvardytą Small 4 laidą ir režimą, prašomą faktiniam paaiškinimui, struktūruotam įrašui ar kodo rezultatui.
", "aboutText": "Mistral Small 4 viename multimodaliniame modelyje sujungia bendrą instrukcijų vykdymą, samprotavimą ir programavimą. Gamintojas jį aprašo kaip suvienijantį Instruct, Magistral samprotavimo ir Devstral programavimo šeimas. Jis priima tekstą bei vaizdus ir grąžina tekstą, o įrankiais paremtoms programoms prieinami funkcijų kvietimai ir JSON išvestis.\n\nArchitektūra ir pagrindinės savybės\n\nLaida turi iš viso 119 mlrd. parametrų ir aktyvina 6,5 mlrd. kiekvienam žetonui. Ekspertų mišinio architektūroje yra 128 ekspertai, iš jų 4 aktyvūs, o gamintojas dokumentuoja 256 tūkst. žetonų konteksto langą. Aktyvių parametrų ir ekspertų skaičiai aprašo modelio organizavimą; jie skiriasi nuo teksto ar vaizdų turinio kiekio vienoje užduotyje.\n\nModelis pateikia instrukcijų ir samprotavimo funkcijas tame pačiame kontroliniame taške. Gamintojas taip pat įvardija regą, sisteminių užklausų laikymąsi ir daugiakalbį palaikymą dešimtimis kalbų, įskaitant anglų, prancūzų, ispanų, vokiečių, italų, portugalų, olandų, kinų, japonų, korėjiečių ir arabų. Todėl tekstinė instrukcija gali klausti apie vaizdą ar sujungti rašytinį reikalavimą su matomais įrodymais, o atsakymas grąžinamas tekstu.\n\nVaizdinė užduotis gali pateikti dokumento puslapį ir prašyti reikšmių, susijusių su įvardyta sąlyga. Išlaikykite žymas bei vienetus įskaitomus ir nurodykite, ar rezultatas turi išsaugoti originalią formuluotę, ją apibendrinti ar palyginti su kitu šaltiniu. Sąsajos užduotis gali susieti ekrano kopiją su naudotojo tikslu ir prašyti aktualaus matomo valdiklio bei siūlomą kitą žingsnį pagrindžiančių įrodymų.\n\nInstrukcijų ar samprotavimo režimo pasirinkimas\n\nIšleistoje kortelėje dokumentuota samprotavimo pastangų reikšmė none greitam instrukcinio tipo atsakymui ir high samprotavimui, o high rekomenduojama sudėtingoms užklausoms. Pasirinkimas atliekamas kiekvienai užklausai tame pačiame Small 4 modelyje. Įprasto klasifikavimo ar trumpo perrašymo atsakymo sutartis gali skirtis nuo matematinės, vaizdinės ar kodo problemos, kuriai reikia išplėtoto paaiškinimo.\n\nDidelėms samprotavimo pastangoms gamintojas rekomenduoja temperatūrą 0.7. Režimui none nurodo temperatūrą nuo 0.0 iki 0.7 pagal užduotį. Šie nustatymai aprašo dokumentuotus režimus ir nepaverčia samprotavimo pastangų teisingo rezultato garantija. Prieš rinkdamiesi, kiek užduočiai reikia samprotavimo, apibrėžkite prielaidas, išvesties formą ir aktualią šaltinių medžiagą.\n\nSprendžiamam uždaviniui pateikite visą sąlygą ir prašykite svarbių pagrįstų žingsnių, po jų – galutinės išraiškos. Kodo užduočiai pateikite reikalavimą, paveiktą funkciją ir konkrečią įvestį; siūlomo įgyvendinimo prašykite atskirai nuo paaiškinimo bei pavyzdžių. Gamintojo naudojimo demonstracijos apima instrukcijų vykdymą, vaizdui pritaikytą skaičiavimo įrankį ir vaizdinį samprotavimą, parodant, kaip tekstas bei vaizdiniai įrodymai gali patekti į šias skirtingas užduotis.\n\nProgramavimas, dokumentai ir įrankiai\n\nModelis skirtas kodo bazės tyrimui ir programinės įrangos kūrimo agentams, bendriesiems asistentams, dokumentų supratimui bei tyrimams. Programavimo agento užklausa gali įvardyti keistiną modulį, išsaugotiną sąsają ir reikiamą veikimą. Pateikite aktualų kodą ir klaidos įrodymus. Modelis gali siūlyti kitą operaciją ar kodo pakeitimą, o programa suteikia prieigą prie repozitorijos, vykdymą ir grįžtamąjį ryšį.\n\nDuomenims iš dokumentų išgauti įvardykite privalomus laukus ir trūkstamos informacijos vaizdavimą. Naudingas įrašas gali atskirti dokumento identifikatorių, šaltinio teiginį, interpretuotą reikalavimą ir neišspręstą klausimą. Gamintojo paslaugos kortelėje nurodyta pasirinktinė struktūruota išvestis ir atsakymas į klausimus apie dokumentus; pastarasis naudoja dokumento apdorojimą ir OCR tekstui bei struktūrai paruošti prieš kalbos modelio analizę. Tiesioginis klausimas apie vaizdą ir OCR paremtas dokumento procesas turi išlaikyti savą įvesties paruošimą.\n\nFunkcijų kvietimui reikia aiškiai aprašytų įrankių. Modelis parenka funkciją ir sukuria argumentus; programa vykdo operaciją ir grąžina rezultatą vėlesniam atsakymui. Ta pati logika taikoma ir paieškos, ir skaičiavimo, ir programavimo operacijai. JSON formatavimas sutvarko atsakymą, o įrankio kvietimas prašo išorinio veiksmo; jų nereikia laikyti sukeičiamais rezultatais.\n\nPaslaugos kortelėje taip pat nurodytos numatomos išvestys, atsakymo prefiksai, paketinis apdorojimas ir agentų pokalbiai. Numatomos išvestys naudingos, kai dokumentą ar kodo failą reikia sugeneruoti iš naujo tik su ribotu pakeitimu, o likęs turinys žinomas. Nurodykite pakeitimą ir išsaugotiną medžiagą. Prefikso tęsimas naudoja žinomą atsakymo pradžią, o paketinis apdorojimas susijęs su darbo pateikimu, ne papildomu samprotavimo režimu.\n\nKonteksto ir versijos ribos\n\nRašytinę užduotį, vaizdinę medžiagą, pokalbį ir pageidaujamą atsakymą planuokite pagal dokumentuotą 256 tūkst. žetonų kontekstą. Išleistas naudojimo pavyzdys sukonfigūruoja 262 144 žetonų kontekstą, o jo 1 024 žetonų generavimo pavyzdys nėra atskira didžiausia išvesties talpa. Skaityti šaltiniai nepateikia nepriklausomos griežtos atsakymo ilgio ribos, kuria būtų galima pakeisti pasirinktą užduoties ilgį.\n\nSmall 4 turi savą 119 mlrd. parametrų ekspertų mišinio architektūrą ir hibridinius režimus. Jis neturi paveldėti tankiosios Medium 3.5 128 mlrd. parametrų architektūros ar atskirų Ministral 3 Instruct ir Reasoning versijų. Gamintojas taip pat išleidžia atskirus kvantizuotus bei spekuliatyviojo dekodavimo artefaktus; tai atskiri diegimo artefaktai, o ne skirtingi turinio modalumai. Išsaugokite įvardytą Small 4 laidą ir režimą, prašomą faktiniam paaiškinimui, struktūruotam įrašui ar kodo rezultatui.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Repair a last-line parser\n\nThis Python parser loses a final line without a trailing newline: def lines(text):\n return text.split("\\n")[:-1]\nReturn a corrected function that preserves nonempty final lines, avoids an artificial last empty line when text ends in a newline and returns [] for empty text. Include tests for all three cases.A corrected Python function, a short explanation and tests for newline, no-newline and empty input.Check that the last real line is retained and that only a trailing separator’s artificial empty entry is removed.mistralai/mistral-small-2603Mistral Small 4 – hibridinis teksto ir vaizdų modelis su instrukcijų vykdymo, samprotavimo ir programavimo galimybėmis. Jo 119 mlrd. parametrų ekspertų mišinio laida kiekvienam žetonui aktyvina 6,5 mlrd. parametrų ir palaiko gamintojo nurodytą 256 tūkst. žetonų kontekstą, pasirenkamas samprotavimo pastangas, JSON bei funkcijų kvietimus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Mistral Small 4 viename multimodaliniame modelyje sujungia bendrą instrukcijų vykdymą, samprotavimą ir programavimą. Gamintojas jį aprašo kaip suvienijantį Instruct, Magistral samprotavimo ir Devstral programavimo šeimas. Jis priima tekstą bei vaizdus ir grąžina tekstą, o įrankiais paremtoms programoms prieinami funkcijų kvietimai ir JSON išvestis.
Architektūra ir pagrindinės savybės
Laida turi iš viso 119 mlrd. parametrų ir aktyvina 6,5 mlrd. kiekvienam žetonui. Ekspertų mišinio architektūroje yra 128 ekspertai, iš jų 4 aktyvūs, o gamintojas dokumentuoja 256 tūkst. žetonų konteksto langą. Aktyvių parametrų ir ekspertų skaičiai aprašo modelio organizavimą; jie skiriasi nuo teksto ar vaizdų turinio kiekio vienoje užduotyje.
Modelis pateikia instrukcijų ir samprotavimo funkcijas tame pačiame kontroliniame taške. Gamintojas taip pat įvardija regą, sisteminių užklausų laikymąsi ir daugiakalbį palaikymą dešimtimis kalbų, įskaitant anglų, prancūzų, ispanų, vokiečių, italų, portugalų, olandų, kinų, japonų, korėjiečių ir arabų. Todėl tekstinė instrukcija gali klausti apie vaizdą ar sujungti rašytinį reikalavimą su matomais įrodymais, o atsakymas grąžinamas tekstu.
Vaizdinė užduotis gali pateikti dokumento puslapį ir prašyti reikšmių, susijusių su įvardyta sąlyga. Išlaikykite žymas bei vienetus įskaitomus ir nurodykite, ar rezultatas turi išsaugoti originalią formuluotę, ją apibendrinti ar palyginti su kitu šaltiniu. Sąsajos užduotis gali susieti ekrano kopiją su naudotojo tikslu ir prašyti aktualaus matomo valdiklio bei siūlomą kitą žingsnį pagrindžiančių įrodymų.
Instrukcijų ar samprotavimo režimo pasirinkimas
Išleistoje kortelėje dokumentuota samprotavimo pastangų reikšmė none greitam instrukcinio tipo atsakymui ir high samprotavimui, o high rekomenduojama sudėtingoms užklausoms. Pasirinkimas atliekamas kiekvienai užklausai tame pačiame Small 4 modelyje. Įprasto klasifikavimo ar trumpo perrašymo atsakymo sutartis gali skirtis nuo matematinės, vaizdinės ar kodo problemos, kuriai reikia išplėtoto paaiškinimo.
Didelėms samprotavimo pastangoms gamintojas rekomenduoja temperatūrą 0.7. Režimui none nurodo temperatūrą nuo 0.0 iki 0.7 pagal užduotį. Šie nustatymai aprašo dokumentuotus režimus ir nepaverčia samprotavimo pastangų teisingo rezultato garantija. Prieš rinkdamiesi, kiek užduočiai reikia samprotavimo, apibrėžkite prielaidas, išvesties formą ir aktualią šaltinių medžiagą.
Sprendžiamam uždaviniui pateikite visą sąlygą ir prašykite svarbių pagrįstų žingsnių, po jų – galutinės išraiškos. Kodo užduočiai pateikite reikalavimą, paveiktą funkciją ir konkrečią įvestį; siūlomo įgyvendinimo prašykite atskirai nuo paaiškinimo bei pavyzdžių. Gamintojo naudojimo demonstracijos apima instrukcijų vykdymą, vaizdui pritaikytą skaičiavimo įrankį ir vaizdinį samprotavimą, parodant, kaip tekstas bei vaizdiniai įrodymai gali patekti į šias skirtingas užduotis.
Programavimas, dokumentai ir įrankiai
Modelis skirtas kodo bazės tyrimui ir programinės įrangos kūrimo agentams, bendriesiems asistentams, dokumentų supratimui bei tyrimams. Programavimo agento užklausa gali įvardyti keistiną modulį, išsaugotiną sąsają ir reikiamą veikimą. Pateikite aktualų kodą ir klaidos įrodymus. Modelis gali siūlyti kitą operaciją ar kodo pakeitimą, o programa suteikia prieigą prie repozitorijos, vykdymą ir grįžtamąjį ryšį.
Duomenims iš dokumentų išgauti įvardykite privalomus laukus ir trūkstamos informacijos vaizdavimą. Naudingas įrašas gali atskirti dokumento identifikatorių, šaltinio teiginį, interpretuotą reikalavimą ir neišspręstą klausimą. Gamintojo paslaugos kortelėje nurodyta pasirinktinė struktūruota išvestis ir atsakymas į klausimus apie dokumentus; pastarasis naudoja dokumento apdorojimą ir OCR tekstui bei struktūrai paruošti prieš kalbos modelio analizę. Tiesioginis klausimas apie vaizdą ir OCR paremtas dokumento procesas turi išlaikyti savą įvesties paruošimą.
Funkcijų kvietimui reikia aiškiai aprašytų įrankių. Modelis parenka funkciją ir sukuria argumentus; programa vykdo operaciją ir grąžina rezultatą vėlesniam atsakymui. Ta pati logika taikoma ir paieškos, ir skaičiavimo, ir programavimo operacijai. JSON formatavimas sutvarko atsakymą, o įrankio kvietimas prašo išorinio veiksmo; jų nereikia laikyti sukeičiamais rezultatais.
Paslaugos kortelėje taip pat nurodytos numatomos išvestys, atsakymo prefiksai, paketinis apdorojimas ir agentų pokalbiai. Numatomos išvestys naudingos, kai dokumentą ar kodo failą reikia sugeneruoti iš naujo tik su ribotu pakeitimu, o likęs turinys žinomas. Nurodykite pakeitimą ir išsaugotiną medžiagą. Prefikso tęsimas naudoja žinomą atsakymo pradžią, o paketinis apdorojimas susijęs su darbo pateikimu, ne papildomu samprotavimo režimu.
Konteksto ir versijos ribos
Rašytinę užduotį, vaizdinę medžiagą, pokalbį ir pageidaujamą atsakymą planuokite pagal dokumentuotą 256 tūkst. žetonų kontekstą. Išleistas naudojimo pavyzdys sukonfigūruoja 262 144 žetonų kontekstą, o jo 1 024 žetonų generavimo pavyzdys nėra atskira didžiausia išvesties talpa. Skaityti šaltiniai nepateikia nepriklausomos griežtos atsakymo ilgio ribos, kuria būtų galima pakeisti pasirinktą užduoties ilgį.
Small 4 turi savą 119 mlrd. parametrų ekspertų mišinio architektūrą ir hibridinius režimus. Jis neturi paveldėti tankiosios Medium 3.5 128 mlrd. parametrų architektūros ar atskirų Ministral 3 Instruct ir Reasoning versijų. Gamintojas taip pat išleidžia atskirus kvantizuotus bei spekuliatyviojo dekodavimo artefaktus; tai atskiri diegimo artefaktai, o ne skirtingi turinio modalumai. Išsaugokite įvardytą Small 4 laidą ir režimą, prašomą faktiniam paaiškinimui, struktūruotam įrašui ar kodo rezultatui.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mistralai/mistral-small-2603 | 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00003 / 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${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-2603", "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-2603',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-2603',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-2603
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
mistralai/mistral-small-2603Mistral Small 4 – hibridinis teksto ir vaizdų modelis su instrukcijų vykdymo, samprotavimo ir programavimo galimybėmis. Jo 119 mlrd. parametrų ekspertų mišinio laida kiekvienam žetonui aktyvina 6,5 mlrd. parametrų ir palaiko gamintojo nurodytą 256 tūkst. žetonų kontekstą, pasirenkamas samprotavimo pastangas, JSON bei funkcijų kvietimus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Mistral Small 4 viename multimodaliniame modelyje sujungia bendrą instrukcijų vykdymą, samprotavimą ir programavimą. Gamintojas jį aprašo kaip suvienijantį Instruct, Magistral samprotavimo ir Devstral programavimo šeimas. Jis priima tekstą bei vaizdus ir grąžina tekstą, o įrankiais paremtoms programoms prieinami funkcijų kvietimai ir JSON išvestis.
Architektūra ir pagrindinės savybės
Laida turi iš viso 119 mlrd. parametrų ir aktyvina 6,5 mlrd. kiekvienam žetonui. Ekspertų mišinio architektūroje yra 128 ekspertai, iš jų 4 aktyvūs, o gamintojas dokumentuoja 256 tūkst. žetonų konteksto langą. Aktyvių parametrų ir ekspertų skaičiai aprašo modelio organizavimą; jie skiriasi nuo teksto ar vaizdų turinio kiekio vienoje užduotyje.
Modelis pateikia instrukcijų ir samprotavimo funkcijas tame pačiame kontroliniame taške. Gamintojas taip pat įvardija regą, sisteminių užklausų laikymąsi ir daugiakalbį palaikymą dešimtimis kalbų, įskaitant anglų, prancūzų, ispanų, vokiečių, italų, portugalų, olandų, kinų, japonų, korėjiečių ir arabų. Todėl tekstinė instrukcija gali klausti apie vaizdą ar sujungti rašytinį reikalavimą su matomais įrodymais, o atsakymas grąžinamas tekstu.
Vaizdinė užduotis gali pateikti dokumento puslapį ir prašyti reikšmių, susijusių su įvardyta sąlyga. Išlaikykite žymas bei vienetus įskaitomus ir nurodykite, ar rezultatas turi išsaugoti originalią formuluotę, ją apibendrinti ar palyginti su kitu šaltiniu. Sąsajos užduotis gali susieti ekrano kopiją su naudotojo tikslu ir prašyti aktualaus matomo valdiklio bei siūlomą kitą žingsnį pagrindžiančių įrodymų.
Instrukcijų ar samprotavimo režimo pasirinkimas
Išleistoje kortelėje dokumentuota samprotavimo pastangų reikšmė none greitam instrukcinio tipo atsakymui ir high samprotavimui, o high rekomenduojama sudėtingoms užklausoms. Pasirinkimas atliekamas kiekvienai užklausai tame pačiame Small 4 modelyje. Įprasto klasifikavimo ar trumpo perrašymo atsakymo sutartis gali skirtis nuo matematinės, vaizdinės ar kodo problemos, kuriai reikia išplėtoto paaiškinimo.
Didelėms samprotavimo pastangoms gamintojas rekomenduoja temperatūrą 0.7. Režimui none nurodo temperatūrą nuo 0.0 iki 0.7 pagal užduotį. Šie nustatymai aprašo dokumentuotus režimus ir nepaverčia samprotavimo pastangų teisingo rezultato garantija. Prieš rinkdamiesi, kiek užduočiai reikia samprotavimo, apibrėžkite prielaidas, išvesties formą ir aktualią šaltinių medžiagą.
Sprendžiamam uždaviniui pateikite visą sąlygą ir prašykite svarbių pagrįstų žingsnių, po jų – galutinės išraiškos. Kodo užduočiai pateikite reikalavimą, paveiktą funkciją ir konkrečią įvestį; siūlomo įgyvendinimo prašykite atskirai nuo paaiškinimo bei pavyzdžių. Gamintojo naudojimo demonstracijos apima instrukcijų vykdymą, vaizdui pritaikytą skaičiavimo įrankį ir vaizdinį samprotavimą, parodant, kaip tekstas bei vaizdiniai įrodymai gali patekti į šias skirtingas užduotis.
Programavimas, dokumentai ir įrankiai
Modelis skirtas kodo bazės tyrimui ir programinės įrangos kūrimo agentams, bendriesiems asistentams, dokumentų supratimui bei tyrimams. Programavimo agento užklausa gali įvardyti keistiną modulį, išsaugotiną sąsają ir reikiamą veikimą. Pateikite aktualų kodą ir klaidos įrodymus. Modelis gali siūlyti kitą operaciją ar kodo pakeitimą, o programa suteikia prieigą prie repozitorijos, vykdymą ir grįžtamąjį ryšį.
Duomenims iš dokumentų išgauti įvardykite privalomus laukus ir trūkstamos informacijos vaizdavimą. Naudingas įrašas gali atskirti dokumento identifikatorių, šaltinio teiginį, interpretuotą reikalavimą ir neišspręstą klausimą. Gamintojo paslaugos kortelėje nurodyta pasirinktinė struktūruota išvestis ir atsakymas į klausimus apie dokumentus; pastarasis naudoja dokumento apdorojimą ir OCR tekstui bei struktūrai paruošti prieš kalbos modelio analizę. Tiesioginis klausimas apie vaizdą ir OCR paremtas dokumento procesas turi išlaikyti savą įvesties paruošimą.
Funkcijų kvietimui reikia aiškiai aprašytų įrankių. Modelis parenka funkciją ir sukuria argumentus; programa vykdo operaciją ir grąžina rezultatą vėlesniam atsakymui. Ta pati logika taikoma ir paieškos, ir skaičiavimo, ir programavimo operacijai. JSON formatavimas sutvarko atsakymą, o įrankio kvietimas prašo išorinio veiksmo; jų nereikia laikyti sukeičiamais rezultatais.
Paslaugos kortelėje taip pat nurodytos numatomos išvestys, atsakymo prefiksai, paketinis apdorojimas ir agentų pokalbiai. Numatomos išvestys naudingos, kai dokumentą ar kodo failą reikia sugeneruoti iš naujo tik su ribotu pakeitimu, o likęs turinys žinomas. Nurodykite pakeitimą ir išsaugotiną medžiagą. Prefikso tęsimas naudoja žinomą atsakymo pradžią, o paketinis apdorojimas susijęs su darbo pateikimu, ne papildomu samprotavimo režimu.
Konteksto ir versijos ribos
Rašytinę užduotį, vaizdinę medžiagą, pokalbį ir pageidaujamą atsakymą planuokite pagal dokumentuotą 256 tūkst. žetonų kontekstą. Išleistas naudojimo pavyzdys sukonfigūruoja 262 144 žetonų kontekstą, o jo 1 024 žetonų generavimo pavyzdys nėra atskira didžiausia išvesties talpa. Skaityti šaltiniai nepateikia nepriklausomos griežtos atsakymo ilgio ribos, kuria būtų galima pakeisti pasirinktą užduoties ilgį.
Small 4 turi savą 119 mlrd. parametrų ekspertų mišinio architektūrą ir hibridinius režimus. Jis neturi paveldėti tankiosios Medium 3.5 128 mlrd. parametrų architektūros ar atskirų Ministral 3 Instruct ir Reasoning versijų. Gamintojas taip pat išleidžia atskirus kvantizuotus bei spekuliatyviojo dekodavimo artefaktus; tai atskiri diegimo artefaktai, o ne skirtingi turinio modalumai. Išsaugokite įvardytą Small 4 laidą ir režimą, prašomą faktiniam paaiškinimui, struktūruotam įrašui ar kodo rezultatui.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos mistralai/mistral-small-2603 | 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00003 / 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 $0.0003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "mistralai/mistral-small-2603",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2603', '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-2603', '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-2603
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Repair a last-line parser\n\nThis Python parser loses a final line without a trailing newline: def lines(text):\n return text.split("\\n")[:-1]\nReturn a corrected function that preserves nonempty final lines, avoids an artificial last empty line when text ends in a newline and returns [] for empty text. Include tests for all three cases.A corrected Python function, a short explanation and tests for newline, no-newline and empty input.Check that the last real line is retained and that only a trailing separator’s artificial empty entry is removed.