modele

Mistral: Mistral Small 3.1 24B

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Small 3.1 24B

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 dodaje rozumienie obrazów i kontekst producenta o wielkości 128 tys. tokenów do linii Small 3. Łączy tekst wielojęzyczny, programowanie i rozumowanie matematyczne z instrukcjami systemowymi, JSON i natywnym wywoływaniem funkcji w odrębnym wydaniu dostrojonym do wykonywania instrukcji.

O modelu

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

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 rozwija Small 3 2501, dodając rozumienie wizualne i rozszerzając obsługę długiego kontekstu do 128 tys. tokenów. Ma 24 mld parametrów i został dostrojony do wykonywania instrukcji na podstawie osobno nazwanego wydania Small 3.1 Base. Model przyjmuje tekst i obrazy oraz generuje tekst, w tym wyjaśnienie, kod lub uporządkowany rekord.

Główne możliwości

Wizja pozwala modelowi analizować widoczny materiał obok pytania użytkownika. Obraz dokumentu może dostarczyć pole lub stwierdzenie do zbadania, diagram relację do wyjaśnienia, a wykres dane stojące za porównaniem. Zachowaj czytelność etykiet, jednostek i istotnej otaczającej treści, aby pytanie odnosiło się do dowodów rzeczywiście obecnych na obrazie.

Producent wymienia obsługę kilkudziesięciu języków, w tym rosyjskiego, angielskiego, francuskiego, niemieckiego, greckiego, hindi, indonezyjskiego, włoskiego, japońskiego, koreańskiego, malajskiego, nepalskiego, polskiego, portugalskiego, rumuńskiego, serbskiego, hiszpańskiego, szwedzkiego, tureckiego, ukraińskiego, wietnamskiego, arabskiego, bengalskiego, chińskiego i perskiego. Zdefiniuj język końcowy, czytelnika i terminologię dla odpowiedzi wielojęzycznej. Nazwy, cytowane etykiety, identyfikatory zmiennych i jednostki mogą pozostać niezmienione przy dostosowaniu otaczającego tekstu.

Karta opisuje też możliwości rozmowy i rozumowania, natywne wywoływanie funkcji, wynik JSON i przestrzeganie promptów systemowych. Tokenizer to Tekken, ze słownikiem oznaczonym jako 131 tys. Są to funkcje wskazanego wydania dostrojonego do wykonywania instrukcji; jego edycja Base pełni inną rolę, a późniejsze wydania Small 3.2 i Small 4 zachowują własne zmiany i tryby.

Przygotowanie dokumentów, kodu i matematyki

Dla zadania z długimi dokumentami wskaż dokumenty i zadaj jedno zdefiniowane pytanie. Porównanie może dotyczyć macierzy wymagań ze stwierdzeniem, jego sekcją źródłową i ewentualną rozbieżnością między dokumentami. Podsumowanie może obejmować tylko materiał istotny dla wskazanej zmiany. Długi kontekst utrzymuje te źródła razem, a końcowa odpowiedź może pozostać zwięzła.

Dla wyjaśnienia kodu podaj funkcję i dane wejściowe, których zachowanie należy prześledzić. Uwzględnij istotne funkcje pomocnicze lub deklaracje i zapytaj, jak zmienia się stan przed zwróceniem wartości. Dla proponowanej modyfikacji określ wymaganie, publiczny interfejs do zachowania i oczekiwany wynik. Poproś o zmieniony kod oddzielnie od jego wyjaśnienia i przykładów.

Dla zadania matematycznego zdefiniuj symbole i założenia dotyczące dziedziny przed prośbą o wyprowadzenie. Określ, czy końcowy wynik powinien być dokładny, zaokrąglony czy stanowić dowód twierdzenia. Jeśli warunek znajduje się na obrazie, zachowaj czytelność wzoru i powiązanych etykiet oraz poproś model o zachowanie tej notacji w odpowiedzi. Takie przygotowanie przekształca udokumentowany nacisk modelu na programowanie i rozumowanie matematyczne w artefakt możliwy do sprawdzenia.

Format instrukcji i zalecane użycie

Producent publikuje szablon rozmowy V7-Tekken, który rozróżnia role systemu, użytkownika i asystenta, oraz zaleca używanie odpowiadającej implementacji tokenizera jako źródła prawdy. Instrukcja systemowa powinna definiować rolę asystenta i reguły odpowiedzi, a wiadomość użytkownika zawierać właściwe zadanie i materiał źródłowy. Poprawne formatowanie rozmowy różni się od umieszczania etykiet przypominających role wewnątrz cytowanego dokumentu.

Karta zaleca stosunkowo niską temperaturę, na przykład 0.15, i prompt systemowy dostosowany do zastosowania. Zdefiniuj pola lub sekcje wyniku i warunki, które muszą przetrwać przeredagowanie. Dla powtarzanej ekstrakcji poproś o JSON z określonymi nazwami i typami oraz reprezentacją wartości brakujących w źródle. Akapit wyjaśniający można zwrócić oddzielnie, gdy człowiek potrzebuje sprawdzić interpretację.

Przepływ wywoływania funkcji

Model może wybrać funkcję spośród narzędzi opisanych przez aplikację i wygenerować jej argumenty. Aplikacja wykonuje funkcję, zwraca wynik z odpowiadającym mu wywołaniem narzędzia, a model wykorzystuje ten wynik w późniejszej odpowiedzi. Przykład producenta pokazuje ten cykl rozmowy, w tym wcześniejsze użycie narzędzia i nowe pytanie użytkownika. Proponowane wyszukiwanie jest więc odrębne od danych rzeczywiście zwróconych przez wyszukiwanie.

Praktyczny asystent może najpierw wyodrębnić pytanie z dokumentu, a następnie użyć dostarczonej funkcji referencyjnej, aby uzyskać brakujący warunek. Opisz funkcję jasno, uwzględnij jej wymagane argumenty i zachowaj powiązanie zwróconego wyniku z operacją źródłową. JSON porządkuje wynik tekstowy; wywoływanie funkcji żąda połączonej operacji, zamiast po cichu wykonywać kod lub odczytywać bazę danych.

Ograniczenia merytoryczne

Udokumentowana możliwość wizualna odczytuje obrazy; nie generuje ich. Wskazówki dla asystenta w opublikowanej karcie rozróżniają też ten model od transkrypcji audio i wideo, więc pytanie mówione lub wideo wymaga dostarczenia istotnej treści przez odpowiedni osobny etap przygotowania. Dostęp do internetu i działania zewnętrzne również pochodzą z połączonych narzędzi, a nie z samego modelu tekstowo-obrazowego.

Kontekst o wielkości 128 tys. tokenów dotyczy wejścia zadania i generowanej rozmowy, a przykład generowania 512 tokenów w karcie jest tylko przykładowym ustawieniem. W przeczytanych źródłach nie określono osobnej sztywnej maksymalnej długości odpowiedzi. Zachowaj konkretną edycję Instruct 2503, jej format rozmowy oraz żądane wyjaśnienie, rekord lub artefakt kodu.

Zadanie praktyczne

Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

Trace an accumulator function

Trace this Python function on [3, -1, 4]: 'def running_sum(xs):
    total = 0
    out = []
    for x in xs:
        total += x
        out.append(total)
    return out'. Give a row for each iteration showing x, total and out, then the return value. Explain in one sentence why out differs from doubling each element.

Oczekiwany wynik

A three-row state trace, the final list and one sentence distinguishing cumulative addition from elementwise multiplication.

Sprawdź wynik

Each row uses the prior total, including the negative input, rather than restarting the accumulator.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Mistral /mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Start

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 dodaje rozumienie obrazów i kontekst producenta o wielkości 128 tys. tokenów do linii Small 3. Łączy tekst wielojęzyczny, programowanie i rozumowanie matematyczne z instrukcjami systemowymi, JSON i natywnym wywoływaniem funkcji w odrębnym wydaniu dostrojonym do wykonywania instrukcji.

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
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 1
Domyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości 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—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]WymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_call_idTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID
Domyślnie—
Polemessages[].nameTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa
Domyślnie—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_completion_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletemperatureTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletop_pTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestopTypstring|string[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletoolsTypfunction_tool[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].typeTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
function
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].function.nameTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji
Domyślnie—
Poletools[].function.descriptionTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletool_choiceTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleresponse_formatTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polereasoning_effortTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolereasoningTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleservice_tierTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoleinstructionsTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Pole zgodności
Domyślnie—
PolefunctionsTypfunction[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polefunction_callTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolemodalitiesTypstring[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
text
Domyślnie—
PoleproviderTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra
Domyślnie—
Polecache_control.ttlTypstringWymaganieOpcjonalneWartości 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
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontrakttablica wiadomości o strukturze role/content
Parametrfile_materialKontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

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.

KonfiguracjaTabela stawekTokeny kontekstu, więcej niżTokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaTokeny kontekstu, więcej niż—Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0011 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00111 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów
KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1Tabela stawek—Tokeny kontekstu, więcej niż0Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0011 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00111 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 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 →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStrumień w Pythonie
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct',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
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Mistral /mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Start

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 dodaje rozumienie obrazów i kontekst producenta o wielkości 128 tys. tokenów do linii Small 3. Łączy tekst wielojęzyczny, programowanie i rozumowanie matematyczne z instrukcjami systemowymi, JSON i natywnym wywoływaniem funkcji w odrębnym wydaniu dostrojonym do wykonywania instrukcji.

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
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
user, assistant
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstringWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF-8

ciąg messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktOdczytaj 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.

KonfiguracjaTabela stawekTokeny kontekstu, więcej niżTokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaTokeny kontekstu, więcej niż—Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0011 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00111 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów
KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1Tabela stawek—Tokeny kontekstu, więcej niż0Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicyOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0011 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00111 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 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 →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik
{
  "model": "mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct', '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
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

FAQ · Mistral: Mistral Small 3.1 24B
Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: text → json, sse

Jakich pól używa żądanie?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Jakie limity obowiązują?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct: messages.min_items: 1

Więcej szczegółów

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 · Sprawdź ceny modeli

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 · Oferta i umowa licencyjna