Source: https://ailoot.ai/models/nl/mistralai-ministral-8b-2512/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nl/mistralai-ministral-8b-2512/ Language: nl # Mistral: Ministral 3 8B 2512 [Markdown](https://ailoot.ai/models/nl/mistralai-ministral-8b-2512/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl/mistralai-ministral-8b-2512/facts.json) ## [Mistral: Ministral 3 8B 2512](https://ailoot.ai/models/nl/mistralai-ministral-8b-2512/) Ministral 3 8B Instruct 2512 is een meertalig tekst- en beeldinstructiemodel met een taalcomponent van 8,4 miljard parameters en een visuele encoder van 0,4 miljard parameters. Het ondersteunt een door de maker opgegeven context van 256k, systeeminstructies, JSON en native functieaanroepen voor assistenten en documentworkflows. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/nl/mistralai-ministral-8b-2512/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/nl/mistralai-ministral-8b-2512/#method-1) 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 8B Instruct 2512 is het middelgrote op instructies afgestemde model in de Ministral 3-familie van Mistral AI. Het uitgebrachte checkpoint is nagetraind voor chat- en instructietaken met FP8-precisie. Het combineert een taalcomponent met een visuele encoder, accepteert tekst en afbeeldingen en retourneert tekst in plaats van een beeld- of audioartefact. Architectuur en belangrijkste functies De maker vermeldt een taalmodel met 8,4 miljard parameters en een visuele encoder met 0,4 miljard parameters. Het contextvenster wordt beschreven als 256k, en de gepubliceerde gebruiksnotities hanteren een standaard ingestelde lengte van 262.144. Deze beschrijven deze 8B-editie; de kleinere 3B- en grotere 14B-modellen binnen de familie behouden hun eigen componentgroottes en configuraties. Beeldbegrip breidt de modelinvoer uit tot meer dan een schriftelijk gesprek. Een documentafbeelding kan worden gecombineerd met een vraag over een geselecteerd veld, een alinea of een zichtbare relatie. Een schermafbeelding kan worden gecombineerd met het doel van de gebruiker en een verzoek om het relevante bedieningselement aan te wijzen. Vraag om de waarneming achter elke conclusie wanneer het antwoord afhangt van visuele details, en behoud koppen, labels en eenheden die nodig zijn om een uitsnede te interpreteren. De modelkaart beschrijft meertalig werk in tientallen talen, waaronder Engels, Frans, Spaans, Duits, Italiaans, Portugees, Nederlands, Chinees, Japans, Koreaans en Arabisch. Ook noemt zij het volgen van systeeminstructies, native functieaanroepen en JSON-uitvoer. Definieer de doeltaal, rol en uitvoervereisten expliciet in plaats van het model het bedoelde artefact uit een grote invoer te laten afleiden. Document-, gespreks- en agenttaken De toepassingen van de maker omvatten chatinterfaces, dagelijkse assistenten, beeld- en documentbeschrijving, vertaling, contentgeneratie en gespecialiseerde agents. Lever voor een documentassistent de pagina aan en geef op welke informatie moet worden geretourneerd. Een extractieverzoek kan de veldlabels, verwachte typen en omgang met ontbrekende waarden benoemen. Een bruikbaar antwoord kan de documentidentificatie, de geëxtraheerde waarde en een korte uitleg op basis van de zichtbare bron bevatten. Bewaar voor een doorlopend gesprek het relevante eerdere antwoord en stel een gerichte vervolgvraag. Een gebruiker kan eerst om een documentsamenvatting vragen en daarna welke uitspraak één conclusie ondersteunt. Dit verandert de vereiste uitvoer van een algemeen overzicht naar een brongebonden uitleg, met behoud van het oorspronkelijke materiaal en het doel van de dialoog. Lever voor meertalige redactie de oorspronkelijke passage, de beoogde lezer en een terminologielijst aan. Vraag om een herziene versie die namen, voorwaarden en eenheden behoudt, zo nodig gevolgd door een korte uitleg van de wijzigingen. Geef voor contentgeneratie het publiek en de feiten die moeten voorkomen op voordat u om een kort concept of een alternatieve formulering vraagt. Bij een agenttaak levert de toepassing de tools en hun parameters. Het model kan een functie kiezen en argumenten opstellen, terwijl de toepassing deze uitvoert en het resultaat retourneert. Het functievoorbeeld op de modelkaart combineert een beeldvraag met een rekentool. Houd het toolresultaat gescheiden van de voorgestelde aanroep, zodat het volgende schriftelijke antwoord de daadwerkelijk door de bewerking geretourneerde informatie gebruikt. Aanbevolen voorbereiding en instellingen De maker beveelt een systeeminstructie aan die de omgeving, het gebruiksdoel en het toolgebruik beschrijft. Houd de toolset goed gedefinieerd en beperkt tot het minimum dat voor de taak nodig is. Een kleine opzoekworkflow kan de voor de huidige vraag relevante functies aanbieden, met duidelijk benoemde vereiste argumenten, in plaats van een grote verzameling ongerelateerde bewerkingen te tonen. Voor dagelijks gebruik en gebruik in productie beveelt de modelkaart een temperatuur lager dan 0.1 aan; hogere temperaturen zijn beschikbaar voor creatieve verkenning. Behandel dit als een aanbeveling voor de instructieworkflow, niet als een afzonderlijke instelling voor een redeneermodus. De familie heeft aparte Base-, Instruct- en Reasoning-checkpoints; deze vermelding betreft de Instruct 2512-editie en niet de afzonderlijke Reasoning-release van dezelfde grootte. Voor afbeeldingen beveelt de maker verhoudingen dicht bij 1:1 aan en raadt hij zeer smalle of brede invoer af. Snijd zo nodig bij met behoud van labels en context die de vraag vereist. Als een pagina meerdere ongerelateerde gebieden bevat, benoem dan het te onderzoeken deel en het te retourneren resultaat. Een leesbare, gerichte afbeelding is nuttiger dan het model te laten raden welk klein detail op een brede pagina belangrijk is. Context- en editiegrenzen Plan tekst, afbeeldingen, gesprek en gewenst antwoord rond de ingestelde context. De gebruiksnotities staan expliciet toe de ingestelde modellengte te verkleinen wanneer minder context nodig is; het volledige venster is dus geen instructie om elk verzoek met al het beschikbare materiaal te vullen. Het generatievoorbeeld van 512 tokens op de kaart is slechts een voorbeeldinstelling, en de geraadpleegde bronnen stellen geen afzonderlijke harde maximale antwoordlengte vast. Het FP8 Instruct-checkpoint, de vooraf getrainde Base-release en de Reasoning-release zijn afzonderlijke edities. De maker beschrijft ook specialisatie en verdere afstemming als toepassingen. Behoud het benoemde checkpoint en de tokenizer bij het voorbereiden van het gesprek en houd tekstgeneratie gescheiden van repositorytoegang, functie-uitvoering of andere acties die de omringende toepassing levert. Praktische taak ### Praktische taak Technisch voorbeeld in het Engels ``` Extract a compact invoice record Extract the invoice identifier, supplier, total and currency from this text: Invoice INV-731. Supplier: Cedar Works. Subtotal: 80 EUR. Tax: 16 EUR. Total: 96 EUR. Payment due: not stated. Return those fields plus payment_due; use null when absent and preserve the identifier exactly. ``` #### Verwacht resultaat ``` A labelled record with invoice_id, supplier, total, currency and payment_due, using null for the unstated date. ``` #### Resultaat controleren ``` Check that the total is taken from the Total line rather than the subtotal and that EUR is retained. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/ministral-8b-2512` [`mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=chat) Mistral /`mistralai/ministral-8b-2512` ### Aan de slag Ministral 3 8B Instruct 2512 is een meertalig tekst- en beeldinstructiemodel met een taalcomponent van 8,4 miljard parameters en een visuele encoder van 0,4 miljard parameters. Het ondersteunt een door de maker opgegeven context van 256k, systeeminstructies, JSON en native functieaanroepen voor assistenten en documentworkflows. 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 | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten mistralai/ministral-8b-2512 | Standaard— | | Veld`messages` | Type`message[]` | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— | | Veld`messages[].role` | Type`string` | 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— | | Veld`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`messages[].tool_call_id` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— | | Veld`messages[].name` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`messages[].reasoning_content` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— | | Veld`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`max_tokens` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`max_completion_tokens` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`stream` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse | | Veld`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`temperature` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`top_p` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`stop` | Type`string\|string[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`tools` | Type`function_tool[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`tools[].type` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`tools[].function.name` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— | | Veld`tools[].function.description` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`tool_choice` | Type`string\|object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`response_format` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`reasoning_effort` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`reasoning` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`service_tier` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`instructions` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— | | Veld`functions` | Type`function[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`function_call` | Type`string\|object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`prompt_cache_options` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`modalities` | Type`string[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— | | Veld`provider` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— | | Veld`cache_control.ttl` | Type`string` | 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 | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | | Parameter`required` | Contractmodel, messages | | Parameter`material_types` | Contracttext | | Parameter`messages` | Contractberichtenarray met de structuur role/content | | Parameter`file_material` | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid | | Parameter`optional_controls` | Contractstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools | | Parameter`output_modalities` | Contracttext | | Parameter`hosted_operations` | Contractfalse | | Parameter`multimodal_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 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. | 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 **$0.00066** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00066** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **$0.00003** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **$0** / 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 **$0.00066** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00066** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **$0.00003** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens | Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. [Zo werken reservering en afrekening →](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mistralai/ministral-8b-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 ``` ```python 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-8b-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")) ``` ```python 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-8b-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 | Veld | Type | | --- | --- | | Veld`choices[].index` | Typeinteger | | Veld`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Veld`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Veld`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Veld`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Veld`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Veld`usage` | 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/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=chat) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/ministral-8b-2512` [`mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=messages) Mistral /`mistralai/ministral-8b-2512` ### Aan de slag Ministral 3 8B Instruct 2512 is een meertalig tekst- en beeldinstructiemodel met een taalcomponent van 8,4 miljard parameters en een visuele encoder van 0,4 miljard parameters. Het ondersteunt een door de maker opgegeven context van 256k, systeeminstructies, JSON en native functieaanroepen voor assistenten en documentworkflows. 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 | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten mistralai/ministral-8b-2512 | Standaard— | | Veld`messages` | Type`message[]` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`messages[].role` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— | | Veld`messages[].content` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`max_tokens` | Type`integer` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`stream` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse | Combinaties van invoermaterialen **Tekst** · UTF-8-tekst `messages[].content als tekenreeks` Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | | Parameter`required` | Contractmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Contractstream | | Parameter`material_types` | Contracttext | | Parameter`text_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 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. | 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 **$0.00066** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00066** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **$0.00003** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **$0** / 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 **$0.00066** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00066** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **$0.00003** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens | Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. [Zo werken reservering en afrekening →](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Volledige minimale JSON-bodycurl · gebruik je UTF-8-documentPython · sla het volledige resultaat op ```json { "model": "mistralai/ministral-8b-2512", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-8b-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 ``` ```python 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-8b-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 | Veld | Type | | --- | --- | | Veld`id` | Typestring | | Veld`model` | Typestring | | Veld`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Veld`stop_reason` | Typestring\|null | | Veld`usage` | 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/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=messages) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=messages) FAQ · Mistral: Ministral 3 8B 2512 Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/ministral-8b-2512`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/ministral-8b-2512`: `text` → `json`, `sse` Welke velden gebruikt het verzoek? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/ministral-8b-2512`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/ministral-8b-2512`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welke limieten gelden? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/ministral-8b-2512`: `messages.min_items`: `1` 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](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/subscriptions/) · [Bekijk modelprijzen](https://ailoot.ai/models/nl/) ## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nl) ## Ailoot · Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Ailoot bouwt op opgebouwde operationele ervaring, een groot klantenbestand, een stabiele dienst en doorlopende KPI-controle. Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. Ailoot gebruikt die operationele ervaring voor API-toegang tot AI-functies in klantproducten, agents, applicaties en automatiseringen.