Mistral: Mistral Small 4 (batch)

Mistral Small 4 é um modelo híbrido de texto e imagem com capacidades de instruções, raciocínio e programação. A versão de mistura de especialistas com 119 mil milhões de parâmetros ativa 6,5 mil milhões por token e suporta um contexto de 256k indicado pelo fabricante, esforço de raciocínio selecionável, JSON e chamadas de funções.

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches mistralai/mistral-small-2603:batch

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

Mistral Small 4 combina seguimento geral de instruções, raciocínio e programação num único modelo multimodal. O fabricante descreve-o como uma unificação das famílias Instruct, Magistral de raciocínio e Devstral de programação. Aceita texto e imagens e devolve texto, com chamadas de funções e saída JSON disponíveis para aplicações assistidas por ferramentas.

Arquitetura e funcionalidades principais

A versão tem 119 mil milhões de parâmetros no total e ativa 6,5 mil milhões por token. A arquitetura de mistura de especialistas contém 128 especialistas, dos quais 4 ativos, e o fabricante documenta uma janela de contexto de 256k. A contagem de parâmetros ativos e o número de especialistas descrevem a organização do modelo; são distintos da quantidade de conteúdo textual ou visual incluído numa tarefa.

O modelo disponibiliza funcionalidades de instruções e raciocínio no mesmo ponto de controlo. O fabricante identifica também visão, cumprimento de instruções de sistema e suporte multilingue para dezenas de línguas, incluindo inglês, francês, espanhol, alemão, italiano, português, neerlandês, chinês, japonês, coreano e árabe. Uma instrução textual pode, portanto, perguntar sobre uma imagem ou combinar um requisito escrito com elementos de prova visíveis, recebendo a resposta em texto.

Uma tarefa visual pode fornecer uma página documental e pedir os valores relevantes para uma condição identificada. Mantenha legíveis as etiquetas e unidades e indique se o resultado deve preservar a formulação original, resumi-la ou compará-la com outra fonte. Uma tarefa de interface pode associar uma captura de ecrã ao objetivo do utilizador e pedir o controlo visível relevante e os elementos de prova que sustentam o próximo passo proposto.

Escolha entre o modo de instruções e o de raciocínio

A ficha publicada documenta o esforço de raciocínio none para uma resposta imediata orientada por instruções e high para raciocínio, recomendando high para prompts complexos. A escolha é feita por pedido dentro do mesmo modelo Small 4. Uma classificação comum ou reescrita curta pode ter um contrato de resposta diferente de um problema matemático, visual ou de programação que exija uma explicação desenvolvida.

O fabricante recomenda temperature 0.7 para esforço de raciocínio high. Para none, especifica temperaturas entre 0.0 e 0.7 conforme a tarefa. Estas definições descrevem os modos documentados e não transformam o esforço de raciocínio numa garantia de resultado correto. Defina as hipóteses, o formato da saída e as fontes relevantes antes de escolher quanto raciocínio a tarefa exige.

Para um problema resolvido, forneça a condição completa e peça os passos importantes justificados, seguidos da expressão final. Para uma tarefa de código, forneça o requisito, a função afetada e uma entrada concreta; peça a implementação proposta separadamente da explicação e dos exemplos. As demonstrações de utilização do fabricante incluem seguimento de instruções, uma ferramenta de cálculo aplicada a uma imagem e raciocínio visual, ilustrando como texto e elementos de prova visuais podem entrar nestas diferentes tarefas.

Programação, documentos e ferramentas

O modelo destina-se a exploração de bases de código e agentes de engenharia de software, assistentes gerais, compreensão documental e investigação. Um pedido a um agente de programação pode identificar o módulo a alterar, a interface a preservar e o comportamento pretendido. Forneça o código relevante e os elementos de prova da falha. O modelo pode propor a próxima operação ou uma alteração de código, enquanto a aplicação fornece acesso ao repositório, execução e retorno dos resultados.

Para extração documental, identifique os campos obrigatórios e como representar informação em falta. Um registo útil pode separar o identificador documental, a afirmação da fonte, o requisito interpretado e a questão por resolver. A ficha do serviço do fabricante enumera saída estruturada personalizada e perguntas sobre documentos; estas usam processamento documental e OCR para preparar texto e estrutura antes da análise pelo modelo de linguagem. Uma pergunta direta sobre imagem e um fluxo documental assistido por OCR devem manter a sua própria preparação de entrada.

As chamadas de funções exigem ferramentas claramente descritas. O modelo seleciona uma função e cria os argumentos; a aplicação executa a operação e devolve o resultado para a resposta subsequente. A mesma lógica aplica-se a consultas, cálculos ou operações de programação. A formatação JSON organiza uma resposta, enquanto uma chamada de ferramenta pede uma ação externa; os dois não devem ser tratados como resultados intercambiáveis.

A ficha do serviço enumera também saídas previstas, prefixos de resposta, processamento em lote e conversas com agentes. As saídas previstas são úteis quando um documento ou ficheiro de código deve ser regenerado com uma alteração limitada e o restante conteúdo é conhecido. Especifique a edição e o material a preservar. A continuação por prefixo usa um início conhecido da resposta, enquanto o processamento em lote diz respeito à submissão do trabalho, não a um modo adicional de raciocínio.

Contexto e limites da edição

Planeie a tarefa escrita, o material visual, a conversa e a resposta pretendida em função do contexto documentado de 256k. O exemplo de utilização publicado configura um contexto de 262 144 tokens, enquanto o exemplo de geração de 1 024 tokens não é uma capacidade máxima separada de saída. As fontes lidas não fornecem um limite rígido independente de extensão de resposta que substitua a extensão escolhida para a tarefa.

Small 4 tem a sua própria arquitetura de mistura de especialistas com 119 mil milhões de parâmetros e modos híbridos. Não deve herdar a arquitetura densa de 128 mil milhões do Medium 3.5 nem as edições Instruct e Reasoning separadas do Ministral 3. O fabricante publica também artefactos distintos quantizados e de descodificação especulativa; são artefactos separados de implementação, não modalidades de conteúdo diferentes. Preserve a versão identificada como Small 4 e o modo pedido para o resultado efetivo de explicação, registo estruturado ou código.

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches mistralai/mistral-small-2603:batch

mistralai/mistral-small-2603:batch

Mistral /mistralai/mistral-small-2603:batch

Introdução

Entradas aceites: Texto
Resultados: Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches

Entrada: text
Saída: text
Formato de saída: JSON em linha de results[].response.body

Campo	Tipo	Requisito	Valores e limites	Predefinição
Campo`endpoint`	Tipo`string`	RequisitoObrigatório	Valores e limites /v1/chat/completions	Predefinição—
Campo`model`	Tipo`string`	RequisitoObrigatório	Valores e limites mistralai/mistral-small-2603:batch	Predefinição—
Campo`requests`	Tipo`batch_item[]`	RequisitoObrigatório	Valores e limites Número mínimo de elementos: 1	Predefinição—
Campo`requests[].custom_id`	Tipo`string`	RequisitoObrigatório	Valores e limites	Predefinição—
Campo`requests[].body.messages`	Tipo`message[]`	RequisitoObrigatório	Valores e limites	Predefinição—
Campo`completion_window`	Tipo`string`	RequisitoOpcional	Valores e limites 24h	Predefinição—
Campo`provider`	Tipo`object\|null`	RequisitoOpcional	Valores e limites	Predefinição—
Campo`requests[].body.model`	Tipo`string`	RequisitoOpcional	Valores e limites mistralai/mistral-small-2603:batch, mistralai/mistral-small-2603	Predefinição—
Campo`provider.only`	Tipo`string[]`	RequisitoOpcional	Valores e limites mistral	Predefinição—
Campo`provider.allow_fallbacks`	Tipo`boolean\|null`	RequisitoOpcional	Valores e limites false, null	Predefinição—

Parâmetros e ciclo de vida do método

Parâmetro	Contrato
Parâmetro`content_type`	Contratoapplication/json
Parâmetro`required`	Contratoendpoint, model, requests
Parâmetro`material_types`	Contratotext
Parâmetro`representation`	Contratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body
Parâmetro`request_endpoint_profile`	Contrato/v1/chat/completions
Parâmetro`file_material`	ContratoQuem faz a chamada pode ler localmente o conteúdo JSONL UTF-8 efetivo para requests[]. Não é utilizada qualquer finalidade de carregamento, input_file_id ou referência a ficheiro. Se o material do cliente estiver em falta ou vazio, a preparação é interrompida antes do POST.
Parâmetro`serialization_order`	Contratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar
Parâmetro`optional_controls`	Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parâmetro`schema_scope`	ContratoCorpos de pedidos de texto de Chat Completions na estrutura de lote em linha documentada.

Ciclo de vida: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id efetivo da resposta original de criação; mesmo utilizador/chave/grupo

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido: Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex: Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio: Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Preços da cache explícita: Não ativado Quando é pedida cache explícita

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

Configuração	Tabela de tarifas	Tokens de contexto, mais de	Tokens de contexto, até ao limite inclusive	Custo
ConfiguraçãoTarifas base dos tokens	Tabela de tarifasTarifa base	Tokens de contexto, mais de—	Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior	Custo Entrada · Tokens de entrada $0.00015 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.000015 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido	Tabela de tarifas—	Tokens de contexto, mais de0	Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior	Custo Entrada · Tokens de entrada $0.00015 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0006 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.000015 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Processamento em lote

curl · dados de teste preservadosPython HTTP · JSONL real do clientePython · guarde cada resultado concluído

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/mistral-small-2603:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json

import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/mistral-small-2603:batch', 'mistralai/mistral-small-2603']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-small-2603:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))

import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Processamento em lote

JSON em linha de results[].response.body

GET /v1/batches/{operation_id}

Verificar o estado da tarefa

curl · estado da operação original

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve o JSON completo do estado original, todos os resultados/custom_id e o corpo completo da resposta ou do erro. Guarde os results[] concluídos em formato JSONL, sem filtrar.

Se for necessário verificar a resposta original

Preserve o ID original da operação. A resposta 503 result_pending_check inclui X-Should-Retry:false; nunca volte a enviar um lote original de estado desconhecido.

Campos da resposta

Campo	Tipo
Campo`results[].custom_id`	Tipostring
Campo`results[].response.body.choices[].message.content`	Tipostring\|null
Campo`results[].error`	Tipoobject\|null
Campo`usage`	Tipoobject\|null
Campo`id`	Tipostring
Campo`model`	Tipostring
Campo`endpoint`	Tipostring
Campo`status`	Tipostring
Campo`request_counts`	Tipoobject
Campo`results[].id`	Tipostring
Campo`results[].response.status_code`	Tipointeger
Campo`results[].response.request_id`	Tipostring

Erros e passos seguintes

Resposta	Condição	Passo seguinte
Resposta400 · `invalid_request_error`	CondiçãoEstrutura em linha documentada inválida, chaves duplicadas, identidade do item inválida ou conflito com as capacidades configuradas do modelo.	Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de qualquer novo envio.
Resposta401 · `authentication_error`	CondiçãoChave de API inválida.	Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada.
Resposta403 · `permission_error`	CondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível.	Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo.
Resposta422 · `invalid_request_error`	CondiçãoO processamento em lote usa faturação por débito do saldo; a criação com subscrição é rejeitada.	Passo seguinteUse o grupo autorizado com faturação por débito do saldo.
Resposta422 · `price_unavailable`	CondiçãoNão é possível calcular uma estimativa de preço para os dados de entrada do lote.	Passo seguinteConserve a resposta; use os dados de entrada documentados para a família.
Resposta402 · `billing_error`	CondiçãoReserva para processamento em lote indisponível.	Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido.
Resposta503 · `price_unavailable`	CondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis.	Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços.
Resposta503 · `api_error`	CondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível.	Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota.
Resposta503 · `result_pending_check`	CondiçãoO resultado original requer verificação; X-Should-Retry:false.	Passo seguinteGuarde o operation_id/id original e consulte o respetivo estado; nunca repita o POST original.
Resposta404 · `not_found`	CondiçãoA operação de consulta do estado do lote não existe ou pertence a outra identidade.	Passo seguinteUse o id original exato e o mesmo utilizador/chave/grupo.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-2603:batch

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

mistralai/mistral-small-2603:batch

FAQ · Mistral: Mistral Small 4 (batch)

Que entradas e resultados estão disponíveis?: POST /v1/batches · mistralai/mistral-small-2603:batch: text → text
Que campos utiliza o pedido?: POST /v1/batches · mistralai/mistral-small-2603:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Que limites se aplicam?: POST /v1/batches · mistralai/mistral-small-2603:batch: requests.min_items: 1

Mistral: Mistral Small 4 (batch)