Mistral Medium — семейство Mistral AI для ассистентов приложений, документов и программных агентов. Редакция Medium 3.5 сочетает выполнение инструкций, рассуждение и программирование в плотной модели на 128 млрд параметров с окном контекста 256K. Она понимает текст и визуальные материалы и выдаёт текст, код или структурированные результаты. Визуальный кодировщик обучен обработке разных размеров и пропорций изображений, позволяя сочетать письменные требования со снимками экрана, страницами документов или другими визуальными свидетельствами.
Возможности начинаются со структурированного вывода и вызовов функций. Вывод JSON полезен, когда ответ должен сохранять машиночитаемую структуру; пользовательская схема задаёт обязательные поля и типы. Задача по документу может возвращать таблицу извлечённых фактов, сравнение разделов или изложение с открытыми вопросами. Ответы по документам сочетают извлечение текста и структуры с пониманием языковой модели, связывая вопрос с нужным содержимым вместо свободной догадки.
В задаче с инструментами приложение описывает функции и принимаемые аргументы. Модель выбирает функцию, готовит аргументы и получает результат после выполнения действия приложением. Диалог может продолжиться следующим вызовом или итоговым ответом. Параллельная работа позволяет вместе запросить независимые вызовы, где это разрешает приложение. Настройки выбора могут позволять модели решать, требовать инструмент или ограничивать задачу текстовым ответом.
Medium 3.5 настраивает усилие рассуждения для каждого запроса. Минимальное обдумывание возвращает прямой ответ; высокое усилие включает сегмент рассуждения перед ответом и рекомендуется для агентных задач и программирования. В многошаговом диалоге с рассуждением полные сообщения ассистента сохраняют сведения для дальнейшей работы. Предсказанные выводы помогают при правке кода или документа с известными фрагментами, а переданный префикс может закреплять начало ответа. Пакетные процессы асинхронно обрабатывают набор независимых запросов.
Редакция предназначена для работы, продолжающейся много шагов. Примеры программирования включают рефакторинг модулей, исправление ошибок, генерацию проверок, обновление зависимостей и исследование неудачных процессов разработки. Полезное задание предоставляет затронутые файлы, нужное поведение и ясный критерий завершения. Модель может использовать результаты изучения репозитория и проверок приложения для пересмотра решения; инструменты и доступ к файлам контролирует агентная среда.
Для интеллектуальной работы производитель описывает исследование, синтез и процессы между подключёнными инструментами. Задача через Ailoot API может запрашивать структурированную справку из переданных документов, сравнение технических вариантов или текст по найденным сведениям. Укажите наблюдения, подтверждающие вывод, и результат, которым должна завершиться задача. Модель готовит рассуждение и результат; приложение предоставляет доступ к информации, выполняет действия и представляет материал. Название семейства Medium остаётся обновляемым выбором, тогда как числовые характеристики архитектуры, визуальная обработка и режимы рассуждения здесь относятся к явно названной редакции Medium 3.5.
", "aboutText": "Mistral Medium — семейство Mistral AI для ассистентов приложений, документов и программных агентов. Редакция Medium 3.5 сочетает выполнение инструкций, рассуждение и программирование в плотной модели на 128 млрд параметров с окном контекста 256K. Она понимает текст и визуальные материалы и выдаёт текст, код или структурированные результаты. Визуальный кодировщик обучен обработке разных размеров и пропорций изображений, позволяя сочетать письменные требования со снимками экрана, страницами документов или другими визуальными свидетельствами.\n\nВозможности начинаются со структурированного вывода и вызовов функций. Вывод JSON полезен, когда ответ должен сохранять машиночитаемую структуру; пользовательская схема задаёт обязательные поля и типы. Задача по документу может возвращать таблицу извлечённых фактов, сравнение разделов или изложение с открытыми вопросами. Ответы по документам сочетают извлечение текста и структуры с пониманием языковой модели, связывая вопрос с нужным содержимым вместо свободной догадки.\n\nВ задаче с инструментами приложение описывает функции и принимаемые аргументы. Модель выбирает функцию, готовит аргументы и получает результат после выполнения действия приложением. Диалог может продолжиться следующим вызовом или итоговым ответом. Параллельная работа позволяет вместе запросить независимые вызовы, где это разрешает приложение. Настройки выбора могут позволять модели решать, требовать инструмент или ограничивать задачу текстовым ответом.\n\nMedium 3.5 настраивает усилие рассуждения для каждого запроса. Минимальное обдумывание возвращает прямой ответ; высокое усилие включает сегмент рассуждения перед ответом и рекомендуется для агентных задач и программирования. В многошаговом диалоге с рассуждением полные сообщения ассистента сохраняют сведения для дальнейшей работы. Предсказанные выводы помогают при правке кода или документа с известными фрагментами, а переданный префикс может закреплять начало ответа. Пакетные процессы асинхронно обрабатывают набор независимых запросов.\n\nРедакция предназначена для работы, продолжающейся много шагов. Примеры программирования включают рефакторинг модулей, исправление ошибок, генерацию проверок, обновление зависимостей и исследование неудачных процессов разработки. Полезное задание предоставляет затронутые файлы, нужное поведение и ясный критерий завершения. Модель может использовать результаты изучения репозитория и проверок приложения для пересмотра решения; инструменты и доступ к файлам контролирует агентная среда.\n\nДля интеллектуальной работы производитель описывает исследование, синтез и процессы между подключёнными инструментами. Задача через Ailoot API может запрашивать структурированную справку из переданных документов, сравнение технических вариантов или текст по найденным сведениям. Укажите наблюдения, подтверждающие вывод, и результат, которым должна завершиться задача. Модель готовит рассуждение и результат; приложение предоставляет доступ к информации, выполняет действия и представляет материал. Название семейства Medium остаётся обновляемым выбором, тогда как числовые характеристики архитектуры, визуальная обработка и режимы рассуждения здесь относятся к явно названной редакции Medium 3.5.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Extract obligations from a supplier note\n\nPrepare a document brief from this note: 'The supplier will send samples by 6 June. The buyer must approve the color before production starts. The production lead time is 20 business days after approval. No shipping date has been agreed.' Return obligations, dependency and unresolved information, preserving the distinction between sample delivery and production timing.A concise obligation table and a separate list of unresolved scheduling information.The brief does not calculate an agreed shipping date from a production lead time alone.mistral-medium-latestСемейство Medium компании Mistral AI поддерживает понимание документов, программирование и агентов с несколькими инструментальными шагами. Редакция Medium 3.5 сочетает выполнение инструкций и настраиваемое рассуждение в мультимодальной модели с окном контекста 256K.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Mistral Medium — семейство Mistral AI для ассистентов приложений, документов и программных агентов. Редакция Medium 3.5 сочетает выполнение инструкций, рассуждение и программирование в плотной модели на 128 млрд параметров с окном контекста 256K. Она понимает текст и визуальные материалы и выдаёт текст, код или структурированные результаты. Визуальный кодировщик обучен обработке разных размеров и пропорций изображений, позволяя сочетать письменные требования со снимками экрана, страницами документов или другими визуальными свидетельствами.
Возможности начинаются со структурированного вывода и вызовов функций. Вывод JSON полезен, когда ответ должен сохранять машиночитаемую структуру; пользовательская схема задаёт обязательные поля и типы. Задача по документу может возвращать таблицу извлечённых фактов, сравнение разделов или изложение с открытыми вопросами. Ответы по документам сочетают извлечение текста и структуры с пониманием языковой модели, связывая вопрос с нужным содержимым вместо свободной догадки.
В задаче с инструментами приложение описывает функции и принимаемые аргументы. Модель выбирает функцию, готовит аргументы и получает результат после выполнения действия приложением. Диалог может продолжиться следующим вызовом или итоговым ответом. Параллельная работа позволяет вместе запросить независимые вызовы, где это разрешает приложение. Настройки выбора могут позволять модели решать, требовать инструмент или ограничивать задачу текстовым ответом.
Medium 3.5 настраивает усилие рассуждения для каждого запроса. Минимальное обдумывание возвращает прямой ответ; высокое усилие включает сегмент рассуждения перед ответом и рекомендуется для агентных задач и программирования. В многошаговом диалоге с рассуждением полные сообщения ассистента сохраняют сведения для дальнейшей работы. Предсказанные выводы помогают при правке кода или документа с известными фрагментами, а переданный префикс может закреплять начало ответа. Пакетные процессы асинхронно обрабатывают набор независимых запросов.
Редакция предназначена для работы, продолжающейся много шагов. Примеры программирования включают рефакторинг модулей, исправление ошибок, генерацию проверок, обновление зависимостей и исследование неудачных процессов разработки. Полезное задание предоставляет затронутые файлы, нужное поведение и ясный критерий завершения. Модель может использовать результаты изучения репозитория и проверок приложения для пересмотра решения; инструменты и доступ к файлам контролирует агентная среда.
Для интеллектуальной работы производитель описывает исследование, синтез и процессы между подключёнными инструментами. Задача через Ailoot API может запрашивать структурированную справку из переданных документов, сравнение технических вариантов или текст по найденным сведениям. Укажите наблюдения, подтверждающие вывод, и результат, которым должна завершиться задача. Модель готовит рассуждение и результат; приложение предоставляет доступ к информации, выполняет действия и представляет материал. Название семейства Medium остаётся обновляемым выбором, тогда как числовые характеристики архитектуры, визуальная обработка и режимы рассуждения здесь относятся к явно названной редакции Medium 3.5.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения mistral-medium-latest | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.00088 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0132 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistral-medium-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mistral-medium-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mistral-medium-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra mistral-medium-latest
Используйте пути методов, указанные выше.
mistral-medium-latestСемейство Medium компании Mistral AI поддерживает понимание документов, программирование и агентов с несколькими инструментальными шагами. Редакция Medium 3.5 сочетает выполнение инструкций и настраиваемое рассуждение в мультимодальной модели с окном контекста 256K.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Mistral Medium — семейство Mistral AI для ассистентов приложений, документов и программных агентов. Редакция Medium 3.5 сочетает выполнение инструкций, рассуждение и программирование в плотной модели на 128 млрд параметров с окном контекста 256K. Она понимает текст и визуальные материалы и выдаёт текст, код или структурированные результаты. Визуальный кодировщик обучен обработке разных размеров и пропорций изображений, позволяя сочетать письменные требования со снимками экрана, страницами документов или другими визуальными свидетельствами.
Возможности начинаются со структурированного вывода и вызовов функций. Вывод JSON полезен, когда ответ должен сохранять машиночитаемую структуру; пользовательская схема задаёт обязательные поля и типы. Задача по документу может возвращать таблицу извлечённых фактов, сравнение разделов или изложение с открытыми вопросами. Ответы по документам сочетают извлечение текста и структуры с пониманием языковой модели, связывая вопрос с нужным содержимым вместо свободной догадки.
В задаче с инструментами приложение описывает функции и принимаемые аргументы. Модель выбирает функцию, готовит аргументы и получает результат после выполнения действия приложением. Диалог может продолжиться следующим вызовом или итоговым ответом. Параллельная работа позволяет вместе запросить независимые вызовы, где это разрешает приложение. Настройки выбора могут позволять модели решать, требовать инструмент или ограничивать задачу текстовым ответом.
Medium 3.5 настраивает усилие рассуждения для каждого запроса. Минимальное обдумывание возвращает прямой ответ; высокое усилие включает сегмент рассуждения перед ответом и рекомендуется для агентных задач и программирования. В многошаговом диалоге с рассуждением полные сообщения ассистента сохраняют сведения для дальнейшей работы. Предсказанные выводы помогают при правке кода или документа с известными фрагментами, а переданный префикс может закреплять начало ответа. Пакетные процессы асинхронно обрабатывают набор независимых запросов.
Редакция предназначена для работы, продолжающейся много шагов. Примеры программирования включают рефакторинг модулей, исправление ошибок, генерацию проверок, обновление зависимостей и исследование неудачных процессов разработки. Полезное задание предоставляет затронутые файлы, нужное поведение и ясный критерий завершения. Модель может использовать результаты изучения репозитория и проверок приложения для пересмотра решения; инструменты и доступ к файлам контролирует агентная среда.
Для интеллектуальной работы производитель описывает исследование, синтез и процессы между подключёнными инструментами. Задача через Ailoot API может запрашивать структурированную справку из переданных документов, сравнение технических вариантов или текст по найденным сведениям. Укажите наблюдения, подтверждающие вывод, и результат, которым должна завершиться задача. Модель готовит рассуждение и результат; приложение предоставляет доступ к информации, выполняет действия и представляет материал. Название семейства Medium остаётся обновляемым выбором, тогда как числовые характеристики архитектуры, визуальная обработка и режимы рассуждения здесь относятся к явно названной редакции Medium 3.5.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения mistral-medium-latest | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.00088 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0132 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "mistral-medium-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistral-medium-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistral-medium-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra mistral-medium-latest
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
Extract obligations from a supplier note\n\nPrepare a document brief from this note: 'The supplier will send samples by 6 June. The buyer must approve the color before production starts. The production lead time is 20 business days after approval. No shipping date has been agreed.' Return obligations, dependency and unresolved information, preserving the distinction between sample delivery and production timing.A concise obligation table and a separate list of unresolved scheduling information.The brief does not calculate an agreed shipping date from a production lead time alone.