modellen

Mistral: Ministral 3 3B 2512

Markdown · JSON

Mistral: Ministral 3 3B 2512

Ministral 3 3B Instruct 2512 is een compact meertalig tekst- en beeldmodel voor classificatie, gegevensextractie, beeldbijschriften en korte content. De taalcomponent met 3,4 miljard parameters en de visuele encoder met 0,4 miljard parameters ondersteunen systeeminstructies, JSON, functieaanroepen en een door de maker opgegeven context van 256k.

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.

Ministral 3 3B Instruct 2512 is de kleinste op instructies afgestemde editie van de Ministral 3-familie van Mistral AI. De maker positioneert het model voor compacte toepassingen op basis van instructies, waaronder beeldbijschriften, tekstclassificatie, gegevensextractie, vertaling en korte content. Het uitgebrachte checkpoint gebruikt FP8-precisie en combineert tekstverwerking met een component voor visuele invoer.

Modelcomponenten en mogelijkheden

De modelkaart vermeldt een taalmodel met 3,4 miljard parameters en een visuele encoder met 0,4 miljard parameters. Er is een contextvenster van 256k gedocumenteerd, met in de gebruiksnotities een standaard ingestelde lengte van 262.144. Deze aantallen gelden voor de 3B-editie en niet voor de 8B- of 14B-modellen binnen de familie. Het model accepteert tekst en afbeeldingen en genereert tekst, waaronder records in JSON-formaat of voorgestelde functieaanroepen.

De maker beschrijft meertalige ondersteuning voor tientallen talen, waaronder Engels, Frans, Spaans, Duits, Italiaans, Portugees, Nederlands, Chinees, Japans, Koreaans en Arabisch. Ook benadrukt hij het volgen van systeemprompts. Geef de vereiste uitvoertaal op en de labels of termen die ongewijzigd moeten blijven. Zo blijft een vertaalde uitleg of een geëxtraheerd record aansluiten op het beoogde gebruik van de toepassing.

Gerichte classificatie en extractie

Geef voor een classificatietaak de toegestane labels, de regel die ze van elkaar onderscheidt en het te classificeren bericht. Vraag om één gekozen label en een korte toelichting die op het aangeleverde bericht berust. Zijn de labels ambigu, definieer dan welke informatie het onderscheid maakt in plaats van alleen op hun namen te vertrouwen. Dit levert een compact resultaat op dat consequent in een grotere workflow kan worden gebruikt.

Vermeld voor extractie de velden en hun typen en geef aan hoe ontbrekende informatie moet worden weergegeven. Een verzoek kan vragen om een artikelidentificatie, de expliciet beschreven toestand en de actie waar de gebruiker om vraagt. Vereis de oorspronkelijke formulering als de precieze woorden van belang zijn, of een genormaliseerde waarde als de toepassing de normalisatieregel aanlevert. JSON-uitvoer ordent het resultaat; het veldontwerp blijft onderdeel van de taak en is geen ingebouwd universeel schema.

De modelkaart noemt ook beeldbijschriften en het genereren van korte content. Bepaal voor een bijschrift welk aspect van de afbeelding moet worden beschreven en voor welk publiek. Geef voor een korte uitleg de feiten die behouden moeten blijven en de gewenste lengte. Een ondersteunend antwoord kan de oorspronkelijke vraag en aangeleverde richtlijnen gebruiken om een beknopte vervolgstap te geven, inclusief de voorwaarde waaronder die van toepassing is.

Visuele en meertalige voorbereiding

Combineer een afbeelding met een duidelijke tekstvraag. Bewaar bij een documentveld het label, de waarde en de omliggende context die nodig is om het veld te interpreteren. Geef bij een objectbeschrijving aan welk zichtbaar kenmerk belangrijk is. De maker beveelt beeldverhoudingen dicht bij 1:1 aan en raadt zeer smalle of brede invoer af; snijd waar nodig bij zonder het bewijsmateriaal weg te nemen waarop de vraag berust.

Geef voor vertaling de oorspronkelijke tekst, de doeltaal en een eventuele terminologielijst. Vraag om de vertaalde passage afzonderlijk van een optionele toelichting. Een meertalige classificatietaak kan toepassingslabels ongewijzigd houden en het gekozen label uitleggen in de taal van de lezer. Dit zijn afgebakende resultaten, geen verzoek om losjes over een bericht of afbeelding te praten.

Tools en aanbevolen instellingen

Met native functieaanroepen kan een toepassing het gesprek verbinden met een beschreven bewerking. Het model stelt de functieargumenten op, de toepassing voert de functie uit en het resultaat dient als informatie voor het volgende antwoord. Een opzoekfunctie kan een ontbrekende waarde leveren, of een rekentool kan werken met waarden die uit een afbeelding zijn gehaald. Het tekstmodel voert de functie zelf niet uit door alleen de naam en argumenten te produceren.

De maker beveelt een systeeminstructie aan die de omgeving en het gebruiksdoel definieert, inclusief richtlijnen voor tools. Houd toolbeschrijvingen helder en beperk de set tot de minimaal benodigde relevante bewerkingen. Voor een gespecialiseerde assistent is een expliciete extractie- of opzoektaak vaak eenvoudiger te interpreteren dan een prompt met veel ongerelateerde functies zonder selectieregel.

De modelkaart geeft advies voor een lage temperatuur: lager dan 0.1 voor dagelijks gebruik en gebruik in productie, en in een afzonderlijke samplingnotitie een begintemperatuur van 0.1 voor de meeste toepassingen. Hogere waarden kunnen worden onderzocht voor creatieve content. Deze aanbevelingen hebben elk hun eigen toepassingsgebied; ze garanderen niet dat één samplinginstelling elke geëxtraheerde waarde of classificatie correct maakt.

Editie- en contextgrenzen

Ministral 3 heeft voor elke modelgrootte afzonderlijke Base-, Instruct- en Reasoning-releases. Deze vermelding betreft het Instruct 2512-checkpoint, niet een automatisch ingeschakelde redeneermodus of het vooraf getrainde basismodel. De maker noemt specialisatie en verdere afstemming als mogelijke toepassingen, terwijl ook de huidige instructietaak een duidelijk omschreven invoer, regels en uitvoer nodig heeft.

Houd relevant bronmateriaal en het gesprek binnen de ingestelde context en vraag om het compacte resultaat dat de volgende toepassingsstap nodig heeft. De gebruiksnotities staan toe de ingestelde contextlengte te verkleinen voor taken die niet het volledige venster vereisen. Een generatievoorbeeld van 512 tokens en een grote toegestane generatieomvang in een voorbeeld zijn geen afzonderlijk gedocumenteerde maximale uitvoercapaciteiten. Beeldgeneratie, audio-uitvoer en externe acties vereisen andere componenten naast dit model dat tekstresultaten levert.

Praktische taak

Praktische taak

Technisch voorbeeld in het Engels

Extract a return-request record

Extract the item code, stated condition and requested action from this message: 'Hello, the handle of kettle KT8 is loose. It arrived today. Please arrange an exchange, not a refund.' Return those three fields and quote the wording supporting the requested action. Use 'not supplied' for any field absent from the message.

Verwacht resultaat

A compact three-field extraction record plus the supporting request quote.

Resultaat controleren

Check that exchange is retained as the request and is not rewritten as a completed action.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/ministral-3b-2512

mistralai/ministral-3b-2512

Mistral /mistralai/ministral-3b-2512

Aan de slag

Ministral 3 3B Instruct 2512 is een compact meertalig tekst- en beeldmodel voor classificatie, gegevensextractie, beeldbijschriften en korte content. De taalcomponent met 3,4 miljard parameters en de visuele encoder met 0,4 miljard parameters ondersteunen systeeminstructies, JSON, functieaanroepen en een door de maker opgegeven context van 256k.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
Tekst

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Invoertypen
text
Uitvoertypen
text
Uitvoerformaat
json of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
mistralai/ministral-3b-2512
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limieten
Minimumaantal items: 1
Standaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden 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[].contentTypestring|content_part[]|nullVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_callsTypetool_call[]VereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_call_idTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID
Standaard—
Veldmessages[].nameTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].reasoning_contentTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt
Standaard—
Veldmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_completion_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Veldstream_options.include_usageTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtemperatureTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtop_pTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstopTypestring|string[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtoolsTypefunction_tool[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].typeTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
function
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].function.nameTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
Geldt wanneer: functietool opgegeven
Standaard—
Veldtools[].function.descriptionTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtools[].function.parametersTypeJSON_schemaVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtool_choiceTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldparallel_tool_callsTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldresponse_formatTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldreasoning_effortTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldreasoningTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldservice_tierTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldinstructionsTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Compatibiliteitsveld
Standaard—
VeldfunctionsTypefunction[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldfunction_callTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldprompt_cache_optionsTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldmodalitiesTypestring[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
text
Standaard—
VeldproviderTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd
Standaard—
Veldcache_control.ttlTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd
Standaard—
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages
Parametermaterial_typesContracttext
ParametermessagesContractberichtenarray met de structuur role/content
Parameterfile_materialContractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid
Parameteroptional_controlsContractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeContractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools
Parameteroutput_modalitiesContracttext
Parameterhosted_operationsContractfalse
Parametermultimodal_input_bindingContractnull

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 is geselecteerd
Flexmodus
Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer bij 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.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.00066 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.00066 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengteTariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.00066 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.00066 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0 / 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

curlPython SDKPython-stream
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/ministral-3b-2512", "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/ministral-3b-2512',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/ministral-3b-2512',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
VeldType
Veldchoices[].indexTypeinteger
Veldchoices[].message.contentTypestring|null
Veldchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Veldchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Veldchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Veldchoices[].finish_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra mistralai/ministral-3b-2512

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

mistralai/ministral-3b-2512

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/ministral-3b-2512

mistralai/ministral-3b-2512

Mistral /mistralai/ministral-3b-2512

Aan de slag

Ministral 3 3B Instruct 2512 is een compact meertalig tekst- en beeldmodel voor classificatie, gegevensextractie, beeldbijschriften en korte content. De taalcomponent met 3,4 miljard parameters en de visuele encoder met 0,4 miljard parameters ondersteunen systeeminstructies, JSON, functieaanroepen en een door de maker opgegeven context van 256k.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
json · sse

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Invoertypen
text
Uitvoertypen
json, sse
Uitvoerformaat
JSON of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
mistralai/ministral-3b-2512
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
user, assistant
Standaard—
Veldmessages[].contentTypestringVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content als tekenreeks

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsContractstream
Parametermaterial_typesContracttext
Parametertext_file_materialContractLees 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 is geselecteerd
Flexmodus
Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer bij 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.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.00066 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.00066 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengteTariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.00066 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.00066 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven $0 / 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

Volledige minimale JSON-bodycurl · gebruik je UTF-8-documentPython · sla het volledige resultaat op
{
  "model": "mistralai/ministral-3b-2512",
  "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/ministral-3b-2512', '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/ministral-3b-2512', '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
VeldType
VeldidTypestring
VeldmodelTypestring
Veldcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Veldstop_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra mistralai/ministral-3b-2512

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

mistralai/ministral-3b-2512

FAQ · Mistral: Ministral 3 3B 2512
Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-3b-2512: text → text

POST /v1/messages · mistralai/ministral-3b-2512: text → json, sse

Welke velden gebruikt het verzoek?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-3b-2512: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/ministral-3b-2512: model, messages, max_tokens, stream

Welke limieten gelden?

POST /v1/chat/completions · mistralai/ministral-3b-2512: messages.min_items: 1

Meer details

Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie.

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden.

Koop tokens met korting.

Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens.

Abonnement
Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken.
Promotiecode tot 50%
Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend.
Kosten in de geschiedenis
Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard.

Kies een abonnement · Bekijk modelprijzen

Verbind de API met het product dat je verkoopt.

SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan.

Commerciële applicatie
Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe.
Resellerlicentie
Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop.
Documenten op de site
Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar.

Vraag een resellerlicentie aan · Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst