Mistral Large
De Large-familie van Mistral AI combineert document- en beeldbegrip met redeneren, programmeren en workflows met tools. Gepubliceerde Large-edities ondersteunen gestructureerde antwoorden en werk met lange contexten, waarbij architectuur en contextgrootte bij elke genoemde versie horen.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmistralai/mistral-large - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmistralai/mistral-large
Over het model
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Mistral Large is de multimodale familie van Mistral AI voor algemeen gebruik bij complex documentwerk, software-engineering en agenttaken. Large 4 combineert instructieopvolging, redeneren en toolgebruik met ingebouwd visueel begrip. De fijnmazige mixture-of-experts-architectuur heeft in totaal 1,05 biljoen parameters en 52 miljard actieve parameters, naast een beeldencoder met 1,6 miljard parameters. Het contextvenster van Large 4 bedraagt 1M tokens. Large 3 is een afzonderlijke editie met in totaal 675 miljard parameters, 41 miljard actieve parameters en een contextvenster van 256K.
Het model werkt met schriftelijke taken en visueel materiaal om tekst, code of gestructureerde resultaten te produceren. In de redeneerworkflow van Large 4 retourneert een instelling met minimale inspanning het antwoord direct, terwijl hoge inspanning een redeneersegment vóór het definitieve antwoord omvat. Volledige assistentberichten behouden de continuïteit over vervolgbeurten. Gestructureerde uitvoer kan JSON of een aangepast schema gebruiken, en de toepassing kan een prefix meegeven voor een gecontroleerd begin van het antwoord.
Functieaanroepen verbinden een analytische taak met externe informatie en acties. Geef functiebeschrijvingen, invoervelden en het gebruikersdoel mee. Het model kiest een functie en bereidt argumenten voor; de toepassing voert ze uit, retourneert het resultaat en zet de conversatie voort. De workflow kan opeenvolgende of meerdere parallelle aanroepen omvatten. Vragen beantwoorden over documenten combineert documentextractie met taalbegrip, terwijl batchverwerking verzamelingen verzoeken asynchroon behandelt. De toepassing rond het model levert de beschikbaarheid en uitvoering van tools.
De mogelijkheden van Large 4 beginnen bij beveiligingsanalyse: de fabrikant beschrijft malwaretriage, prioritering van kwetsbaarheden en het voorbereiden van detectieregels voor defensief werk. Bij programmeren met agents ligt de nadruk op repositorybegrip, softwarewijzigingen en complexe terminalworkflows. Een nuttige programmeeropdracht identificeert het betrokken gedrag, de betrokken bestanden en afhankelijkheden en de controles die een correct resultaat vaststellen.
Voor algemene agentworkflows kan het model materiaal verzamelen, verbonden tools gebruiken en eindproducten samenstellen zoals documenten, spreadsheets en dia-inhoud. Het multimodale werk omvat grafieken, complexe pagina's, natuurlijke scènes en technische tekeningen. Visuele verankering koppelt een vraag aan een object of gebied; een engineeringtaak kan de aangeleverde tekening onderzoeken, zichtbare onderdelen vergelijken en een uitleg op basis van het bewijsmateriaal teruggeven. Vraag bij documentanalyse naar de specifieke pagina, tabel of passage die elke conclusie ondersteunt.
Wetenschappelijke en wiskundige toepassingen omvatten data-analyse, modellering, simulatiecode en uitgebreide taken in toegepaste wiskunde. Kenniswerk omvat documenten en spreadsheets bewerken en informatie uit meerdere bronnen vergelijken. Een taak via de Ailoot API kan een bewerkbare rapportopzet, een gestructureerde reeks bevindingen of code specificeren die de toepassing uitvoert en verifieert. Dat zijn verschillende resultaten: een uitleg beantwoordt een vraag, een gestructureerd resultaat geeft gegevens door en een workflow met tools gebruikt de toepassing om het uiteindelijke artefact te maken of bij te werken.
De training van Large 4 omvat meertalig materiaal in meer dan 160 talen, waaronder alle officiële talen van de Europese Unie. De natraining combineert begeleide fine-tuning met bekrachtigingsleren voor redeneren, wetenschappelijk werk, toolgebruik, feitelijkheid en veiligheidsafstemming. Het veiligheidswerk behandelt indirecte promptinjectie en kwaadwillige cyberbeveiligingsverzoeken. De familieselectie blijft een bijgewerkte modellijn: de bovenstaande numerieke architecturen, contextvensters en het redeneergedrag horen bij de expliciet genoemde edities, die onderscheiden blijven bij de keuze voor een vaste versie.
Praktische taak
Praktische taak
Technisch voorbeeld in het Engels
Design a capacity calculation
Write a small Python function for this capacity model: each machine makes 18 parts per hour, but only 80 percent of its scheduled hours are productive. Given machine count and scheduled hours, return estimated parts as a numeric value. State assumptions and supply checks for one machine over five hours and zero machines.Verwacht resultaat
A Python function, explicit units and assumptions, and two calculation checks.Resultaat controleren
Check the utilization factor is applied once and zero machines gives zero output.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-large
mistralai/mistral-largeAan de slag
De Large-familie van Mistral AI combineert document- en beeldbegrip met redeneren, programmeren en workflows met tools. Gepubliceerde Large-edities ondersteunen gestructureerde antwoorden en werk met lange contexten, waarbij architectuur en contextgrootte bij elke genoemde versie horen.
- Toegestane invoer
- Tekst
- Resultaten
- Tekst
Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Invoer
text- Uitvoer
text- Uitvoerformaat
- json of SSE
| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten mistralai/mistral-large | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Combinaties van invoermaterialen
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Methodeparameters en levenscyclus
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tarieven
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
- Snelle modus
- Standaardtarief Wanneer de snelle modus geselecteerd is
- Flex-modus
- Standaardtarief Wanneer de flex-modus geselecteerd is
- Maximale redeneerinspanning
- Standaardtarief Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Ailoot-tarieven
Prijzen per configuratie
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.012 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.012 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Voorbeeldverzoeken
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-large", "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-large',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-large',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")
Resultaten ophalen en opslaan
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json of SSE
Alle voltooide resultaten bewaren
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
Antwoordvelden
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
Fouten en vervolgstappen
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Aliasnamen
Modelaliasnamen
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large
Aliasnamen voor methodepaden
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Gerelateerde aanroeper-ID’s
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-large
mistralai/mistral-largeAan de slag
De Large-familie van Mistral AI combineert document- en beeldbegrip met redeneren, programmeren en workflows met tools. Gepubliceerde Large-edities ondersteunen gestructureerde antwoorden en werk met lange contexten, waarbij architectuur en contextgrootte bij elke genoemde versie horen.
- Toegestane invoer
- Tekst
- Resultaten
- json · sse
Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Invoer
text- Uitvoer
json,sse- Uitvoerformaat
- JSON of SSE
| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten mistralai/mistral-large | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Combinaties van invoermaterialen
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
Methodeparameters en levenscyclus
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tarieven
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
- Snelle modus
- Standaardtarief Wanneer de snelle modus geselecteerd is
- Flex-modus
- Standaardtarief Wanneer de flex-modus geselecteerd is
- Maximale redeneerinspanning
- Standaardtarief Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Ailoot-tarieven
Prijzen per configuratie
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.012 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.012 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Voorbeeldverzoeken
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "mistralai/mistral-large",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-large', '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-large', '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))
Resultaten ophalen en opslaan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON of SSE
Alle voltooide resultaten bewaren
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
Antwoordvelden
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
Fouten en vervolgstappen
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Aliasnamen
Modelaliasnamen
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large
Aliasnamen voor methodepaden
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Gerelateerde aanroeper-ID’s
FAQ · Mistral Large
- Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-large:text→textPOST /v1/messages·mistralai/mistral-large:text→json,sse- Welke velden gebruikt het verzoek?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-large:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·mistralai/mistral-large:model,messages,max_tokens,stream- Welke limieten gelden?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-large:messages.min_items:1