modeller

Mistral: Mistral Medium 3.5

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5 kombinerer instruksjonsfølging, resonnering og programmering i en tett tekst- og bildemodell med 128 milliarder parametere. Den har en kontekst på 256k ifølge produsenten, resonneringsinnstillinger per forespørsel, innebygde funksjonskall og strukturerte utdata for dokument- og agentarbeidsflyter.

Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

Mistral Medium 3.5 er Mistral AIs tette modell med 128 milliarder parametere som kombinerer instruksjonsfølging, resonnering og programmering i ett sett med vekter. Den mottar tekst og bilder og returnerer tekst. Produsenten posisjonerer den for agent- og programmeringsoppgaver, mens det samme modellkontrollpunktet kan gi et direkte samtalesvar eller bruke den dokumenterte resonneringsmodusen for en mer omfattende oppgave.

Samlet modell og visuelle funksjoner

Det utgitte modellkortet angir 128 milliarder tette parametere og et kontekstvindu på 256k. Den visuelle koderen er trent for å håndtere forskjellige bildestørrelser og sideforhold. Bilder kan bidra med bevis til en programmerings- eller dokumentoppgave: et skjermbilde av et grensesnitt, et diagram som følger et krav, eller en side med informasjon modellen må tolke. Resultatet kan være en skriftlig forklaring, kode eller strukturerte felter fremfor et generert bilde.

Produsenten beskriver flerspråklig støtte for flere titalls språk, blant annet engelsk, fransk, spansk, tysk, italiensk, portugisisk, nederlandsk, kinesisk, japansk, koreansk og arabisk. Den fremhever også at modellen følger systeminstruksjoner, og innebygde funksjonskall med JSON-utdata. Angi målgruppen, språket og svarreglene separat fra materialet som undersøkes, slik at ordlyden i et kildedokument forblir bevisgrunnlag for oppgaven.

Resonneringsinnstillinger

Modellkortet dokumenterer to verdier for resonneringsinnsats per forespørsel. Verdien none gir et instruksjonsbasert svar uten resonneringsmodus; high aktiverer resonnering og anbefales for komplekse prompter og agentbasert programmering. Dette er et modusvalg innenfor samme Medium 3.5-kontrollpunkt, ikke en annen modellidentitet.

For høy resonneringsinnsats anbefaler produsenten temperatur 0.7 og top-p 0.95. For none dokumenterer den temperaturer mellom 0.0 og 0.7 avhengig av oppgaven, og lar top-p være udefinert eller satt til 1.0. Dette er anbefalinger for utgivelsen. Velg formålet med utdataene først: et kortfattet feltuttrekk, en kodeendring med forklaring eller en sammenligning som krever flere begrunnede beslutninger.

En praktisk resonneringsoppgave kan oppgi et krav, implementasjonen og inndataene som avdekker et avvik. Be modellen identifisere det relevante forløpet, forklare avviket og foreslå den minste endringen som bevarer det offentlige grensesnittet. Be om den reviderte koden separat fra antakelsene og eksemplene. Modellen genererer et forslag; kompilering, kjøring og bruk av det krever utviklingsmiljøet som er koblet til agenten.

Verktøy, dokumenter og forutsigbare redigeringer

Produsentens tjenestekort lister også strukturerte utdata, forhåndsangitte utdata, dokumentspørsmål, svarprefikser, satsvis behandling og agentsamtaler. For uttrekk definerer du feltnavn, typer og behandling av manglende verdier. JSON-modus gir en strukturert representasjon, mens et tilpasset skjema definerer en mer spesifikk form i det tilknyttede grensesnittet. Be bare om dataposten når et program skal tolke den, og om en separat forklaring når et menneske trenger å undersøke tolkningen.

Dokumentbasert spørsmålssvar kombinerer tekst og struktur klargjort med OCR med språkmodellforståelse. For en sammenligning identifiserer du dokumentene og betingelsen som skal vurderes, og ber deretter om hvert funn med kildeplasseringen. Nyttige utdata kan skille felles krav, uenigheter og åpne spørsmål. Direkte bildespørsmål kan fokusere på en diagrametikett eller et grensesnittelement; å bevare overskrifter, enheter og bilderoller bidrar til å holde svaret knyttet til det oppgitte materialet.

Forhåndsangitte utdata er dokumentert for oppgaver der mye av det ønskede svaret allerede er kjent, for eksempel ny generering av en kodefil eller et dokument med avgrensede redigeringer. Gi det eksisterende innholdet og identifiser den spesifikke endringen, samtidig som delene som skal beholdes, bevares. Dette skiller seg fra å be om et helt nytt artefakt eller fortsette fra et kjent svarprefiks. Tjenestefunksjonene beskriver alternativer for innsending og formatering; de endrer ikke modellens tekst- og bildeinndata eller tekstutdata.

I en verktøystøttet arbeidsflyt oppgir applikasjonen funksjonsbeskrivelser og parametere, modellen velger en funksjon og forbereder argumenter, og applikasjonen utfører den og returnerer resultatet. Et beregningsverktøy kan motta verdier lest fra et oppgitt bilde, mens et oppslagsverktøy kan gi den manglende informasjonen til neste svar. Hold verktøyresultatet knyttet til operasjonen som produserte det. Agentbasert resonnering avhenger av dette miljøet og ikke av at tekstgenerering alene utfører eksterne handlinger.

Forberedelse av lange økter

Bruk konteksten på 256k til relatert kildekode, dokumenter og samtalehistorikk, og hold det faktiske målet eksplisitt. En programmeringsøkt kan beholde modulen, koden som kaller den, og kravene mens du ber om én definert endring. En dokumentøkt kan holde de relevante avsnittene samlet og samtidig returnere en kort tabell eller et revidert utdrag. Kontekstkapasiteten angir ikke en separat maksimal svarlengde; modellkortets genereringseksempel med 1 024 tokener er en illustrasjon, ikke denne grensen.

Produsenten merker seg at en eldre utgitt konfigurasjon inneholdt en feil ved lang kontekst, og at den er rettet, inkludert betydningen for avledede modellkontrollpunkter. Bevar den korrigerte utgivelseskonfigurasjonen når vektene brukes i lange økter. Hybridmodusene og arkitekturen med 128 milliarder parametere i Medium 3.5 skal ikke tilskrives Medium 3.1 eller et separat navngitt draft-head-kontrollpunkt bare fordi navnene deler en familie.

Praktisk oppgave

Praktisk oppgave

Teknisk eksempel på engelsk

Preserve a public sorting interface

Review this Python function: def ordered(rows, reverse=False): return sorted(rows, key=lambda r: r['score'], reverse=True). The documented reverse argument must control direction, while ties keep input order. Propose the smallest correction without changing the signature. Give test cases for default order, reverse=True and tied scores, with expected row IDs.

Forventet resultat

A minimal function correction and three explicit input/output test cases.

Kontroller resultatet

Check the public signature is preserved and tie order remains stable in both directions.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-medium-3-5

mistralai/mistral-medium-3-5

Mistral /mistralai/mistral-medium-3-5

Start

Mistral Medium 3.5 kombinerer instruksjonsfølging, resonnering og programmering i en tett tekst- og bildemodell med 128 milliarder parametere. Den har en kontekst på 256k ifølge produsenten, resonneringsinnstillinger per forespørsel, innebygde funksjonskall og strukturerte utdata for dokument- og agentarbeidsflyter.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Utdataformat
json eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
mistralai/mistral-medium-3-5
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenser
Minste antall elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Eksempler: system, user, assistant, tool, function
Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt.
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfrittVerdier & grenser
Minimum: 1
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
function
Avhenger av modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfrittVerdier & grenserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Avhenger av modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfrittVerdier & grenser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfrittVerdier & grenser
Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster
Standard—
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaletext
ParametermessagesAvtalemeldingstabell med role/content-struktur
Parameterfile_materialAvtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes
Parameteroptional_controlsAvtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy
Parameteroutput_modalitiesAvtaletext
Parameterhosted_operationsAvtalefalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalenull

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Send eksakt modell-ID sammen med messages.

Kontekstlengde er ikke en outputgrense.

En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Resonneringsinnsats · high
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til high
Resonneringsinnsats · none
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til none

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.015 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.015 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strømming
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-medium-3-5", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-medium-3-5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-medium-3-5',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3-5

Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

Tilknyttede anroper-ID-er

mistralai/mistral-medium-3-5

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-medium-3-5

mistralai/mistral-medium-3-5

Mistral /mistralai/mistral-medium-3-5

Start

Mistral Medium 3.5 kombinerer instruksjonsfølging, resonnering og programmering i en tett tekst- og bildemodell med 128 milliarder parametere. Den har en kontekst på 256k ifølge produsenten, resonneringsinnstillinger per forespørsel, innebygde funksjonskall og strukturerte utdata for dokument- og agentarbeidsflyter.

Godkjente inndata
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inndatatyper
text
Utdatatyper
json, sse
Utdataformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVerdier & grenserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
mistralai/mistral-medium-3-5
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrevdVerdier & grenser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrevdVerdier & grenserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfrittVerdier & grenserStandardfalse
Kombinasjoner av inngående materialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content-streng

Metodeparametere og livssyklus
ParameterAvtale
Parametercontent_typeAvtaleapplication/json
ParameterrequiredAvtalemodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalestream
Parametermaterial_typesAvtaletext
Parametertext_file_materialAvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen.

Livssyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.

Hurtigmodus
Standardpris Når hurtigmodus er valgt
Flex-modus
Standardpris Når flex-modus er valgt
Maksimal resonneringsinnsats
Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Resonneringsinnsats · high
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til high
Resonneringsinnsats · none
Standardpris Når resonneringsinnsatsen er satt til none

Ailoot-satser

Priser etter konfigurasjon

Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.

KonfigurasjonPrisplanKonteksttokener, mer ennKonteksttokener, opptil og medKostnad
KonfigurasjonGrunnpriser for tokenerPrisplanGrunnsatsKonteksttokener, mer enn—Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.015 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener
KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengdePrisplan—Konteksttokener, mer enn0Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grenseKostnad
Inndata · Inngående tokener $0.003 / 1K tokener
Utdata · Utgående tokener $0.015 / 1K tokener
Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener
Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener

Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →

Eksempelforespørsler

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet
{
  "model": "mistralai/mistral-medium-3-5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-medium-3-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-medium-3-5', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Motta og lagre resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle ferdige resultater

Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.

Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.

Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres

Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Feil og neste trinn
SvarVilkårNeste trinn
Svar400 · invalid_request_errorVilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdiNeste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel.

Aliaser

Modellaliaser

Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3-5

Aliaser for metodestier

Bruk metodestiene som vises ovenfor.

Tilknyttede anroper-ID-er

mistralai/mistral-medium-3-5

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.5
Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3-5: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-medium-3-5: text → json, sse

Hvilke felt bruker forespørselen?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3-5: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-medium-3-5: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grenser gjelder?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3-5: messages.min_items: 1

Flere detaljer

Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon.

Selskapet og dets prosjektportefølje

Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder.

Kjøp tokener med rabatt.

Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp.

Abonnement
Velg et rabattabonnement for faste forespørsler.
Kampanjekode opptil 50%
Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje.
Kostnader i historikken
Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel.

Velg abonnement · Se modellpriser

Koble API-et til produktet du selger.

SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg.

Kommersiell applikasjon
Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten.
Forhandlerlisens
Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg.
Dokumenter på nettstedet
Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling.

Be om forhandlerlisens · Offentlig tilbud og lisensavtale