Source: https://ailoot.ai/models/pl/mistralai-ministral-8b-2512/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/mistralai-ministral-8b-2512/
Language: pl

# Mistral: Ministral 3 8B 2512

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/mistralai-ministral-8b-2512/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/mistralai-ministral-8b-2512/facts.json)

## [Mistral: Ministral 3 8B 2512](https://ailoot.ai/models/pl/mistralai-ministral-8b-2512/)

Ministral 3 8B Instruct 2512 to wielojęzyczny model instrukcyjny przyjmujący tekst i obrazy, z komponentem językowym o 8,4 mld parametrów i enkoderem wizyjnym o 0,4 mld parametrów. Obsługuje kontekst producenta o wielkości 256 tys. tokenów, instrukcje systemowe, JSON i natywne wywoływanie funkcji dla asystentów i pracy z dokumentami.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/pl/mistralai-ministral-8b-2512/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/pl/mistralai-ministral-8b-2512/#method-1)

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Ministral 3 8B Instruct 2512 to średniej wielkości model dostrojony do wykonywania instrukcji w rodzinie Ministral 3 firmy Mistral AI. Opublikowany checkpoint przeszedł trening uzupełniający do czatu i zadań instrukcyjnych w precyzji FP8. Łączy komponent językowy z enkoderem wizyjnym, przyjmując tekst i obrazy oraz zwracając tekst zamiast artefaktu obrazowego lub dźwiękowego.

Architektura i główne funkcje

Producent wymienia model językowy o 8,4 mld parametrów i enkoder wizyjny o 0,4 mld parametrów. Okno kontekstowe opisano jako 256 tys. tokenów, a opublikowane uwagi dotyczące użycia stosują domyślną skonfigurowaną długość 262 144. Opisuje to tę edycję rozmiaru 8B; mniejsze warianty 3B i większe 14B zachowują własne rozmiary komponentów i konfiguracje.

Wizja rozszerza wejście modelu poza pisemną rozmowę. Obraz dokumentu można połączyć z pytaniem o wybrane pole, akapit lub widoczną relację. Zrzut ekranu można połączyć z celem użytkownika i prośbą o wskazanie właściwego elementu sterującego. Poproś o obserwację potwierdzającą każdy wniosek, gdy odpowiedź zależy od szczegółu wizualnego, oraz zachowaj nagłówki, etykiety i jednostki potrzebne do interpretacji wycinka.

Karta opisuje pracę wielojęzyczną w kilkudziesięciu językach, w tym angielskim, francuskim, hiszpańskim, niemieckim, włoskim, portugalskim, niderlandzkim, chińskim, japońskim, koreańskim i arabskim. Wskazuje też przestrzeganie instrukcji systemowych, natywne wywoływanie funkcji i wynik JSON. Jawnie zdefiniuj język końcowy, rolę i wymagania wyniku, zamiast pozostawiać modelowi wywnioskowanie zamierzonego artefaktu z dużego wejścia.

Zadania dokumentowe, rozmowy i agenci

Zastosowania producenta obejmują interfejsy czatu, codziennych asystentów, opisy obrazów i dokumentów, tłumaczenie, generowanie treści i wyspecjalizowanych agentów. Dla asystenta dokumentowego dostarcz stronę i określ informacje do zwrócenia. Żądanie ekstrakcji może wskazywać etykiety pól, oczekiwane typy i sposób traktowania brakujących wartości. Przydatna odpowiedź może zawierać identyfikator dokumentu, wyodrębnioną wartość i krótkie wyjaśnienie powiązane z widocznym źródłem.

W trwającej rozmowie zachowaj istotną wcześniejszą odpowiedź i zadaj ukierunkowane pytanie uzupełniające. Użytkownik może najpierw poprosić o podsumowanie dokumentu, a następnie zapytać, które stwierdzenie potwierdza jeden wniosek. Zmienia to wymagany wynik z ogólnego przeglądu na wyjaśnienie powiązane ze źródłem, przy zachowaniu oryginalnego materiału i celu dialogu.

Dla edycji wielojęzycznej podaj oryginalny fragment, docelowego czytelnika i listę terminów. Poproś o zmienioną wersję zachowującą nazwy, warunki i jednostki, a następnie, jeśli jest to przydatne, o krótkie wyjaśnienie zmian. Przy generowaniu treści określ odbiorców i fakty, które powinny się pojawić, zanim poprosisz o krótki projekt tekstu lub alternatywne sformułowanie.

W zadaniu agentowym aplikacja dostarcza narzędzia i ich parametry. Model może wybrać funkcję i przygotować argumenty, a aplikacja ją wykonuje i zwraca wynik. Przykład funkcji w karcie łączy pytanie o obraz z narzędziem obliczeniowym. Zachowaj wynik narzędzia oddzielnie od proponowanego wywołania, aby późniejsza odpowiedź pisemna wykorzystywała informacje rzeczywiście zwrócone przez operację.

Zalecane przygotowanie i ustawienia

Producent zaleca instrukcję systemową opisującą środowisko, zastosowanie i sposób używania narzędzi. Zestaw narzędzi powinien być dobrze zdefiniowany i ograniczony do minimum potrzebnego w zadaniu. Niewielki przepływ wyszukiwania może oferować funkcje istotne dla bieżącego pytania, z jasno nazwanymi wymaganymi argumentami, zamiast prezentować dużą kolekcję niepowiązanych operacji.

Do codziennych zastosowań i pracy produkcyjnej karta zaleca temperaturę poniżej 0.1, z wyższymi temperaturami dostępnymi do twórczych eksperymentów. Traktuj to jako zalecenie dla przepływu instrukcyjnego, a nie osobny mechanizm kontroli trybu rozumowania. Rodzina ma odrębne checkpointy Base, Instruct i Reasoning; ten wpis dotyczy edycji Instruct 2512, a nie osobnego wydania Reasoning tego samego rozmiaru.

Dla obrazów producent zaleca proporcje bliskie 1:1 i unikanie bardzo wąskich lub bardzo szerokich materiałów. Przycinaj w razie potrzeby, zachowując etykiety i kontekst wymagane przez pytanie. Jeśli strona zawiera kilka niepowiązanych obszarów, wskaż część do zbadania i wynik do zwrócenia. Czytelny, ukierunkowany obraz jest bardziej przydatny niż prośba, by model zgadł, który drobny szczegół na szerokiej stronie ma znaczenie.

Zakres kontekstu i edycji

Planuj tekst, obrazy, rozmowę i pożądaną odpowiedź w obrębie skonfigurowanego kontekstu. Uwagi dotyczące użycia wyraźnie dopuszczają zmniejszenie skonfigurowanej długości modelu, gdy potrzebny jest krótszy kontekst, więc pełne okno nie jest instrukcją zapełniania każdego żądania wszystkimi dostępnymi materiałami. Przykład generowania 512 tokenów w karcie jest tylko przykładowym ustawieniem, a przeczytane źródła nie ustalają osobnej sztywnej maksymalnej długości odpowiedzi.

Checkpoint FP8 Instruct, wstępnie wytrenowane wydanie Base i wydanie Reasoning to odrębne edycje. Producent opisuje też specjalizację i dostrajanie jako zastosowania. Zachowaj wskazany checkpoint i jego tokenizer podczas przygotowywania rozmowy oraz odróżniaj generowanie tekstu od dostępu do repozytorium, wykonywania funkcji lub innych działań zapewnianych przez otaczającą aplikację.

Zadanie praktyczne

### Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

```
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.
```

#### Oczekiwany wynik

```
A labelled record with invoice_id, supplier, total, currency and payment_due, using null for the unstated date.
```

#### Sprawdź wynik

```
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/pl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=chat)

Mistral /`mistralai/ministral-8b-2512`

### Start

Ministral 3 8B Instruct 2512 to wielojęzyczny model instrukcyjny przyjmujący tekst i obrazy, z komponentem językowym o 8,4 mld parametrów i enkoderem wizyjnym o 0,4 mld parametrów. Obsługuje kontekst producenta o wielkości 256 tys. tokenów, instrukcje systemowe, JSON i natywne wywoływanie funkcji dla asystentów i pracy z dokumentami.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Wejście

`text`

Wyjście

`text`

Format wyjściowy

json lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity mistralai/ministral-8b-2512 | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
| Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
| Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00066** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00066** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00003** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00066** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00066** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00003** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStrumień w Pythonie

```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")
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/pl/#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/pl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=messages)

Mistral /`mistralai/ministral-8b-2512`

### Start

Ministral 3 8B Instruct 2512 to wielojęzyczny model instrukcyjny przyjmujący tekst i obrazy, z komponentem językowym o 8,4 mld parametrów i enkoderem wizyjnym o 0,4 mld parametrów. Obsługuje kontekst producenta o wielkości 256 tys. tokenów, instrukcje systemowe, JSON i natywne wywoływanie funkcji dla asystentów i pracy z dokumentami.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

json · sse

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Wejście

`text`

Wyjście

`json`, `sse`

Format wyjściowy

JSON lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity mistralai/ministral-8b-2512 | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF-8

`ciąg messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_file_material` | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00066** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00066** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00003** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.00066** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.00066** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.00003** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **$0** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik

```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))
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`mistralai/ministral-8b-2512`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512&fmt=messages)

FAQ · Mistral: Ministral 3 8B 2512

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/ministral-8b-2512`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/ministral-8b-2512`: `text` → `json`, `sse`

Jakich pól używa żądanie?

`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`

Jakie limity obowiązują?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/ministral-8b-2512`: `messages.min_items`: `1`

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

## Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

## Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja

Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.

Kod promocyjny do 50%

Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.

Koszty w historii

Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

[Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/)

## Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna

Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.

Licencja resellerska

Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.

Dokumenty na stronie

Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

[Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl)

## Ailoot · Firma i jej portfel projektów





Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI.





Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.





Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.