Codestral 2508 is het programmeermodel van Mistral AI voor veelvoorkomende aanvullings- en generatietaken waarbij lage vertraging belangrijk is. Het ontvangt broncode en tekstuele vereisten en retourneert tekst die een implementatie, aanvulling, correctie of uitleg kan bevatten. De genoemde 2508-editie richt zich op de huidige bewerkingscontext van de ontwikkelaar en is op zichzelf geen embeddingmodel of volledige repositoryagent.
Codeaanvulling en de 2508-update
De maker positioneert Codestral voor fill-in-the-middle-aanvulling en bewerkingen over meerdere regels. De release beschrijft verbeterd aanvullingsgedrag, waaronder het beperken van ongecontroleerd doorgaande generatie, samen met verbeteringen in het volgen van instructies en codetaken in chatmodus. Dit zijn wijzigingen in deze Codestral-editie; ophaalfuncties en autonome agentmogelijkheden van de omringende programmeeromgeving horen bij afzonderlijk benoemde componenten.
Bewaar voor een aanvullingstaak de relevante functiesignatuur, declaraties en aanroepcontext bij de cursorpositie. Geef aan of het gewenste resultaat alleen de ontbrekende code of een volledige herziene functie is. Een editorverzoek kan bijvoorbeeld vragen om de inhoud van een lus die het bestaande retourtype behoudt, dubbele waarden laat staan en de invoer van de aanroeper niet wijzigt. Het resultaat heeft dan een concrete invoegpositie en gedefinieerd gedrag.
Voorbereiding voor fill-in-the-middle
In de FIM-interface van de maker levert de prompt de tekst of code die moet worden aangevuld en een optioneel suffix het materiaal na de opening. Als beide worden aangeleverd, vult het model de ruimte ertussen in. Zonder suffix gaat het verder vanaf de prompt. Dit verschilt van een gewoon gespreksverzoek om een codewijziging met uitleg; elke voorbereidingswijze definieert een ander uitvoercontract.
Een bruikbare invoer voor het vullen van een opening bevat het begin van de functie, de code die op de invoeging moet volgen en eventuele relevante type- of hulpdefinities. Behoud inspringing en scheidingstekens zodat de geretourneerde tekst in het bestaande fragment past. Als alleen de ontbrekende functie-inhoud nodig is, vraag dan om die inhoud in plaats van een herschrijving van het hele bestand. Een afzonderlijke chatvraag kan laten uitleggen waarom het aangevulde fragment aan de vereiste voldoet.
De officiële FIM-documentatie staat een budget voor uitvoertokens toe en vereist dat de prompt plus dat budget binnen de modelcontext blijven. Ook stopreeksen en streaming van gegenereerde content zijn gedocumenteerd. Kies een aanvullingsworkflow wanneer het resultaat in een codeopening moet passen, en een gespreksworkflow wanneer de taak code met uitleg vraagt.
Context en ondersteunende functies
De modelpagina vermeldt een contextvenster van 128k. Gebruik die context om de broncode en declaraties te bewaren die de beoogde wijziging bepalen, terwijl de feitelijke bewerkingstaak expliciet blijft. Lever voor een bugfix de betrokken functie, een concrete falende invoer, het verwachte resultaat en de fout of het waargenomen gedrag aan. Vraag om de voorgestelde correctie afzonderlijk van de uitleg en voorbeelden.
De pagina vermeldt ook gestructureerde uitvoer, functieaanroepen, voorspelde uitvoer, documentvragen, antwoordprefixen en batchverwerking naast chat- en FIM-mogelijkheden. Definieer voor een gestructureerd codereviewresultaat velden zoals het betrokken symbool, de waargenomen afwijking, de voorgestelde wijziging en de aanname die nog verduidelijking behoeft. De richtlijnen voor gestructureerde uitvoer van Mistral onderscheiden JSON-modus van een aangepast schema, waarbij het gewenste JSON-formaat in de prompt wordt vermeld.
Voorspelde uitvoer is bedoeld voor content waarvan grote delen van het antwoord al bekend zijn. Dit kan worden gebruikt om een document of codebestand opnieuw te genereren met een beperkte wijziging, terwijl de overige inhoud behouden blijft. Geef de exacte wijziging en het te behouden materiaal op. Een antwoordprefix levert daarentegen een bekend begin van waaruit de generatie verdergaat; dit verschilt zowel van een bekende volledige tekst als van een FIM-suffix.
Een documentatievraag kan de documentverwerkingsworkflow van de maker gebruiken om tekst en structuur met OCR voor te bereiden voordat het taalmodel die analyseert. Lever bij programmeermateriaal dat al als tekst beschikbaar is de relevante documentatiepassages aan en vraag welke voorwaarde voor de implementatie geldt. Verbind elke geëxtraheerde vereiste met de bijbehorende bronsectie, zodat de gegenereerde code of uitleg gekoppeld blijft aan de aangeleverde specificatie.
Tools en praktische resultaten
Met functieaanroepen kan de toepassing beschreven bewerkingen en hun parameters aanbieden. Het model stelt een aanroep op, de toepassing voert deze uit en het geretourneerde resultaat wordt context voor het volgende antwoord. Een programmeerassistent kan via die cyclus een opzoek- of rekenresultaat ontvangen, maar compileren, testen of toepassen van een voorgestelde wijziging vereist nog steeds de omringende ontwikkelomgeving.
Definieer voor een praktische correctie de openbare interface die compatibel moet blijven en vraag om het herziene fragment, een beknopte uitleg en voorbeeldinvoer met verwachte uitvoer. Geef voor een gegenereerde functie de geaccepteerde typen en randgevallen op. Lever voor een uitleg de invoer aan die moet worden gevolgd, zodat het antwoord een concreet uitvoeringspad aan de geretourneerde waarde koppelt.
Codestral produceert tekst. Het erft geen codezoekvectoren van Codestral Embed, repositoryautomatisering van Devstral of beeldgeneratie van een visueel model. De pagina van het exacte 2508-model publiceert geen parameteraantal of zelfstandige maximale antwoordlengte die van een andere release kan worden overgenomen. Behoud de benoemde editie, programmeercontext en het vereiste artefact wanneer u een herhaalbare editor- of chatworkflow voorbereidt.
", "aboutText": "Codestral 2508 is het programmeermodel van Mistral AI voor veelvoorkomende aanvullings- en generatietaken waarbij lage vertraging belangrijk is. Het ontvangt broncode en tekstuele vereisten en retourneert tekst die een implementatie, aanvulling, correctie of uitleg kan bevatten. De genoemde 2508-editie richt zich op de huidige bewerkingscontext van de ontwikkelaar en is op zichzelf geen embeddingmodel of volledige repositoryagent.\n\nCodeaanvulling en de 2508-update\n\nDe maker positioneert Codestral voor fill-in-the-middle-aanvulling en bewerkingen over meerdere regels. De release beschrijft verbeterd aanvullingsgedrag, waaronder het beperken van ongecontroleerd doorgaande generatie, samen met verbeteringen in het volgen van instructies en codetaken in chatmodus. Dit zijn wijzigingen in deze Codestral-editie; ophaalfuncties en autonome agentmogelijkheden van de omringende programmeeromgeving horen bij afzonderlijk benoemde componenten.\n\nBewaar voor een aanvullingstaak de relevante functiesignatuur, declaraties en aanroepcontext bij de cursorpositie. Geef aan of het gewenste resultaat alleen de ontbrekende code of een volledige herziene functie is. Een editorverzoek kan bijvoorbeeld vragen om de inhoud van een lus die het bestaande retourtype behoudt, dubbele waarden laat staan en de invoer van de aanroeper niet wijzigt. Het resultaat heeft dan een concrete invoegpositie en gedefinieerd gedrag.\n\nVoorbereiding voor fill-in-the-middle\n\nIn de FIM-interface van de maker levert de prompt de tekst of code die moet worden aangevuld en een optioneel suffix het materiaal na de opening. Als beide worden aangeleverd, vult het model de ruimte ertussen in. Zonder suffix gaat het verder vanaf de prompt. Dit verschilt van een gewoon gespreksverzoek om een codewijziging met uitleg; elke voorbereidingswijze definieert een ander uitvoercontract.\n\nEen bruikbare invoer voor het vullen van een opening bevat het begin van de functie, de code die op de invoeging moet volgen en eventuele relevante type- of hulpdefinities. Behoud inspringing en scheidingstekens zodat de geretourneerde tekst in het bestaande fragment past. Als alleen de ontbrekende functie-inhoud nodig is, vraag dan om die inhoud in plaats van een herschrijving van het hele bestand. Een afzonderlijke chatvraag kan laten uitleggen waarom het aangevulde fragment aan de vereiste voldoet.\n\nDe officiële FIM-documentatie staat een budget voor uitvoertokens toe en vereist dat de prompt plus dat budget binnen de modelcontext blijven. Ook stopreeksen en streaming van gegenereerde content zijn gedocumenteerd. Kies een aanvullingsworkflow wanneer het resultaat in een codeopening moet passen, en een gespreksworkflow wanneer de taak code met uitleg vraagt.\n\nContext en ondersteunende functies\n\nDe modelpagina vermeldt een contextvenster van 128k. Gebruik die context om de broncode en declaraties te bewaren die de beoogde wijziging bepalen, terwijl de feitelijke bewerkingstaak expliciet blijft. Lever voor een bugfix de betrokken functie, een concrete falende invoer, het verwachte resultaat en de fout of het waargenomen gedrag aan. Vraag om de voorgestelde correctie afzonderlijk van de uitleg en voorbeelden.\n\nDe pagina vermeldt ook gestructureerde uitvoer, functieaanroepen, voorspelde uitvoer, documentvragen, antwoordprefixen en batchverwerking naast chat- en FIM-mogelijkheden. Definieer voor een gestructureerd codereviewresultaat velden zoals het betrokken symbool, de waargenomen afwijking, de voorgestelde wijziging en de aanname die nog verduidelijking behoeft. De richtlijnen voor gestructureerde uitvoer van Mistral onderscheiden JSON-modus van een aangepast schema, waarbij het gewenste JSON-formaat in de prompt wordt vermeld.\n\nVoorspelde uitvoer is bedoeld voor content waarvan grote delen van het antwoord al bekend zijn. Dit kan worden gebruikt om een document of codebestand opnieuw te genereren met een beperkte wijziging, terwijl de overige inhoud behouden blijft. Geef de exacte wijziging en het te behouden materiaal op. Een antwoordprefix levert daarentegen een bekend begin van waaruit de generatie verdergaat; dit verschilt zowel van een bekende volledige tekst als van een FIM-suffix.\n\nEen documentatievraag kan de documentverwerkingsworkflow van de maker gebruiken om tekst en structuur met OCR voor te bereiden voordat het taalmodel die analyseert. Lever bij programmeermateriaal dat al als tekst beschikbaar is de relevante documentatiepassages aan en vraag welke voorwaarde voor de implementatie geldt. Verbind elke geëxtraheerde vereiste met de bijbehorende bronsectie, zodat de gegenereerde code of uitleg gekoppeld blijft aan de aangeleverde specificatie.\n\nTools en praktische resultaten\n\nMet functieaanroepen kan de toepassing beschreven bewerkingen en hun parameters aanbieden. Het model stelt een aanroep op, de toepassing voert deze uit en het geretourneerde resultaat wordt context voor het volgende antwoord. Een programmeerassistent kan via die cyclus een opzoek- of rekenresultaat ontvangen, maar compileren, testen of toepassen van een voorgestelde wijziging vereist nog steeds de omringende ontwikkelomgeving.\n\nDefinieer voor een praktische correctie de openbare interface die compatibel moet blijven en vraag om het herziene fragment, een beknopte uitleg en voorbeeldinvoer met verwachte uitvoer. Geef voor een gegenereerde functie de geaccepteerde typen en randgevallen op. Lever voor een uitleg de invoer aan die moet worden gevolgd, zodat het antwoord een concreet uitvoeringspad aan de geretourneerde waarde koppelt.\n\nCodestral produceert tekst. Het erft geen codezoekvectoren van Codestral Embed, repositoryautomatisering van Devstral of beeldgeneratie van een visueel model. De pagina van het exacte 2508-model publiceert geen parameteraantal of zelfstandige maximale antwoordlengte die van een andere release kan worden overgenomen. Behoud de benoemde editie, programmeercontext en het vereiste artefact wanneer u een herhaalbare editor- of chatworkflow voorbereidt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "a91e963e095ae97bd4e8b71bd72e589389ca77e0862eb9d27c09321bf88a5590", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl", "methods": [ { "html": "mistralai/codestral-2508:batchCodestral 2508 is het tekstmodel van Mistral AI voor codegeneratie en contextbewuste aanvulling. Het is geoptimaliseerd voor veelvoorkomende editortaken, waaronder fill-in-the-middle en wijzigingen over meerdere regels, met een door de maker opgegeven context van 128k en gedocumenteerde chat-, gestructureerde-uitvoer- en toolfuncties.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Codestral 2508 is het programmeermodel van Mistral AI voor veelvoorkomende aanvullings- en generatietaken waarbij lage vertraging belangrijk is. Het ontvangt broncode en tekstuele vereisten en retourneert tekst die een implementatie, aanvulling, correctie of uitleg kan bevatten. De genoemde 2508-editie richt zich op de huidige bewerkingscontext van de ontwikkelaar en is op zichzelf geen embeddingmodel of volledige repositoryagent.
Codeaanvulling en de 2508-update
De maker positioneert Codestral voor fill-in-the-middle-aanvulling en bewerkingen over meerdere regels. De release beschrijft verbeterd aanvullingsgedrag, waaronder het beperken van ongecontroleerd doorgaande generatie, samen met verbeteringen in het volgen van instructies en codetaken in chatmodus. Dit zijn wijzigingen in deze Codestral-editie; ophaalfuncties en autonome agentmogelijkheden van de omringende programmeeromgeving horen bij afzonderlijk benoemde componenten.
Bewaar voor een aanvullingstaak de relevante functiesignatuur, declaraties en aanroepcontext bij de cursorpositie. Geef aan of het gewenste resultaat alleen de ontbrekende code of een volledige herziene functie is. Een editorverzoek kan bijvoorbeeld vragen om de inhoud van een lus die het bestaande retourtype behoudt, dubbele waarden laat staan en de invoer van de aanroeper niet wijzigt. Het resultaat heeft dan een concrete invoegpositie en gedefinieerd gedrag.
Voorbereiding voor fill-in-the-middle
In de FIM-interface van de maker levert de prompt de tekst of code die moet worden aangevuld en een optioneel suffix het materiaal na de opening. Als beide worden aangeleverd, vult het model de ruimte ertussen in. Zonder suffix gaat het verder vanaf de prompt. Dit verschilt van een gewoon gespreksverzoek om een codewijziging met uitleg; elke voorbereidingswijze definieert een ander uitvoercontract.
Een bruikbare invoer voor het vullen van een opening bevat het begin van de functie, de code die op de invoeging moet volgen en eventuele relevante type- of hulpdefinities. Behoud inspringing en scheidingstekens zodat de geretourneerde tekst in het bestaande fragment past. Als alleen de ontbrekende functie-inhoud nodig is, vraag dan om die inhoud in plaats van een herschrijving van het hele bestand. Een afzonderlijke chatvraag kan laten uitleggen waarom het aangevulde fragment aan de vereiste voldoet.
De officiële FIM-documentatie staat een budget voor uitvoertokens toe en vereist dat de prompt plus dat budget binnen de modelcontext blijven. Ook stopreeksen en streaming van gegenereerde content zijn gedocumenteerd. Kies een aanvullingsworkflow wanneer het resultaat in een codeopening moet passen, en een gespreksworkflow wanneer de taak code met uitleg vraagt.
Context en ondersteunende functies
De modelpagina vermeldt een contextvenster van 128k. Gebruik die context om de broncode en declaraties te bewaren die de beoogde wijziging bepalen, terwijl de feitelijke bewerkingstaak expliciet blijft. Lever voor een bugfix de betrokken functie, een concrete falende invoer, het verwachte resultaat en de fout of het waargenomen gedrag aan. Vraag om de voorgestelde correctie afzonderlijk van de uitleg en voorbeelden.
De pagina vermeldt ook gestructureerde uitvoer, functieaanroepen, voorspelde uitvoer, documentvragen, antwoordprefixen en batchverwerking naast chat- en FIM-mogelijkheden. Definieer voor een gestructureerd codereviewresultaat velden zoals het betrokken symbool, de waargenomen afwijking, de voorgestelde wijziging en de aanname die nog verduidelijking behoeft. De richtlijnen voor gestructureerde uitvoer van Mistral onderscheiden JSON-modus van een aangepast schema, waarbij het gewenste JSON-formaat in de prompt wordt vermeld.
Voorspelde uitvoer is bedoeld voor content waarvan grote delen van het antwoord al bekend zijn. Dit kan worden gebruikt om een document of codebestand opnieuw te genereren met een beperkte wijziging, terwijl de overige inhoud behouden blijft. Geef de exacte wijziging en het te behouden materiaal op. Een antwoordprefix levert daarentegen een bekend begin van waaruit de generatie verdergaat; dit verschilt zowel van een bekende volledige tekst als van een FIM-suffix.
Een documentatievraag kan de documentverwerkingsworkflow van de maker gebruiken om tekst en structuur met OCR voor te bereiden voordat het taalmodel die analyseert. Lever bij programmeermateriaal dat al als tekst beschikbaar is de relevante documentatiepassages aan en vraag welke voorwaarde voor de implementatie geldt. Verbind elke geëxtraheerde vereiste met de bijbehorende bronsectie, zodat de gegenereerde code of uitleg gekoppeld blijft aan de aangeleverde specificatie.
Tools en praktische resultaten
Met functieaanroepen kan de toepassing beschreven bewerkingen en hun parameters aanbieden. Het model stelt een aanroep op, de toepassing voert deze uit en het geretourneerde resultaat wordt context voor het volgende antwoord. Een programmeerassistent kan via die cyclus een opzoek- of rekenresultaat ontvangen, maar compileren, testen of toepassen van een voorgestelde wijziging vereist nog steeds de omringende ontwikkelomgeving.
Definieer voor een praktische correctie de openbare interface die compatibel moet blijven en vraag om het herziene fragment, een beknopte uitleg en voorbeeldinvoer met verwachte uitvoer. Geef voor een gegenereerde functie de geaccepteerde typen en randgevallen op. Lever voor een uitleg de invoer aan die moet worden gevolgd, zodat het antwoord een concreet uitvoeringspad aan de geretourneerde waarde koppelt.
Codestral produceert tekst. Het erft geen codezoekvectoren van Codestral Embed, repositoryautomatisering van Devstral of beeldgeneratie van een visueel model. De pagina van het exacte 2508-model publiceert geen parameteraantal of zelfstandige maximale antwoordlengte die van een andere release kan worden overgenomen. Behoud de benoemde editie, programmeercontext en het vereiste artefact wanneer u een herhaalbare editor- of chatworkflow voorbereidt.
POST /v1/batchestexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldendpoint | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten /v1/chat/completions | Standaard— |
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten mistralai/codestral-2508:batch | Standaard— |
Veldrequests | Typebatch_item[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldrequests[].custom_id | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.messages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldcompletion_window | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten 24h | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.model | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten mistralai/codestral-2508:batch, mistralai/codestral-2508 | Standaard— |
Veldprovider.only | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten mistral | Standaard— |
Veldprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten false, null | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parameterrepresentation | Contractinline requests[]; elk item bevat custom_id en body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Contract/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | ContractDe aanroeper mag daadwerkelijke JSONL-inhoud in UTF-8 lokaal in requests[] inlezen. Er wordt geen uploaddoel (purpose), input_file_id of bestandsverwijzing gebruikt. Ontbrekend of leeg klantmateriaal stopt de voorbereiding vóór POST. |
Parameterserialization_order | Contractendpoint, model, provider (indien opgegeven), completion_window (indien opgegeven), requests als laatste |
Parameteroptional_controls | Contractprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | ContractBody’s voor tekstaanvragen via Chat Completions in de gedocumenteerde inline Batch-envelop. |
Levenscyclus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · de daadwerkelijke response.id uit het oorspronkelijke aanmaakantwoord; dezelfde gebruiker/sleutel/groep
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
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 $0.0003 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0009 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00003 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0003 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0009 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00003 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/codestral-2508:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/codestral-2508:batch', 'mistralai/codestral-2508']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/codestral-2508:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\ninline results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nBewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar de volledige oorspronkelijke status-JSON, elk resultaat/custom_id en de volledige antwoord- of foutbody. Sla voltooide results[] zonder filtering op als JSONL.
Bewaar de oorspronkelijke bewerkings-ID. Bij 503 result_pending_check hoort X-Should-Retry:false; dien een oorspronkelijke batch met onbekende uitkomst nooit opnieuw in.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldresults[].custom_id | Typestring |
Veldresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Veldresults[].error | Typeobject|null |
Veldusage | Typeobject|null |
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldendpoint | Typestring |
Veldstatus | Typestring |
Veldrequest_counts | Typeobject |
Veldresults[].id | Typestring |
Veldresults[].response.status_code | Typeinteger |
Veldresults[].response.request_id | Typestring |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeOngeldige gedocumenteerde inline envelop, dubbele sleutels, ongeldige itemidentiteit of een conflict met de geconfigureerde modelmogelijkheden. | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden voordat u een nieuwe aanvraag indient. |
Antwoord401 · authentication_error | VoorwaardeOngeldige API-sleutel. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde Ailoot-sleutel. |
Antwoord403 · permission_error | VoorwaardeBatch-groep niet beschikbaar. | Volgende stapControleer de toegangsrechten van de sleutel/groep. |
Antwoord422 · invalid_request_error | VoorwaardeBij Batch worden kosten van het saldo afgeschreven; aanmaken via een abonnement wordt geweigerd. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde groep waarvoor kosten van het saldo worden afgeschreven. |
Antwoord422 · price_unavailable | VoorwaardeVoor de Batch-invoer kan geen prijsopgave worden berekend. | Volgende stapBewaar het antwoord; gebruik de gedocumenteerde invoer voor deze familie. |
Antwoord402 · billing_error | VoorwaardeBatch-reservering niet beschikbaar. | Volgende stapLos het toelatingsprobleem op voordat u een nieuwe aanvraag indient. |
Antwoord503 · price_unavailable | VoorwaardePrijs voor de Batch-methode/native tarieven niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar het antwoord; vervang de prijzen niet. |
Antwoord503 · api_error | VoorwaardeDe exacte leveranciersroute is niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar het antwoord voor herstel van de route. |
Antwoord503 · result_pending_check | VoorwaardeHet oorspronkelijke resultaat moet worden gecontroleerd; X-Should-Retry:false. | Volgende stapBewaar de oorspronkelijke operation_id/id en lees de status ervan uit; herhaal de oorspronkelijke POST nooit. |
Antwoord404 · not_found | VoorwaardeDe bewerking voor de Batch-status ontbreekt of is eigendom van een andere identiteit. | Volgende stapGebruik exact de oorspronkelijke id en dezelfde gebruiker/sleutel/groep. |
Ailoot Ultra mistralai/codestral-2508:batch
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.