Source: https://ailoot.ai/models/ru/mistralai-mistral-large-2512/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/mistralai-mistral-large-2512/ Language: ru # Mistral: Mistral Large 3 2512 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/mistralai-mistral-large-2512/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/mistralai-mistral-large-2512/facts.json) ## [Mistral: Mistral Large 3 2512](https://ailoot.ai/models/ru/mistralai-mistral-large-2512/) Mistral Large 3 2512 — многоязычная модель с текстовым и визуальным входом для длинных документов, корпоративных знаний, программирования и работы с инструментами. Контекст 256 тыс. токенов, встроенный вызов функций и структурированный вывод помогают преобразовывать переданные свидетельства в ответы, записи и предлагаемые действия. - [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/ru/mistralai-mistral-large-2512/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/ru/mistralai-mistral-large-2512/#method-1) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. Mistral Large 3 2512 — редакция Mistral AI, дообученная следованию инструкциям, для общих диалогов, понимания визуальных материалов и корпоративной работы. Её разреженная архитектура смеси экспертов содержит 675 млрд параметров всего, из которых активны 41 млрд, и контекстное окно 256 тыс. токенов. Текст и изображения могут участвовать в одной задаче, а ответ представляет собой текст, код или структурированный результат. Возможности и подготовка входных данных Модель объединяет языковой компонент с визуальным энкодером. Задайте изображению понятную роль: страница для чтения, схема для интерпретации или экран для объяснения. Для перегруженного экрана передайте фрагмент с нужными элементами управления и сохраните окружающие подписи, необходимые для их понимания. Mistral рекомендует изображения, близкие по форме к квадрату; исключительно узкий или широкий источник разбейте на полезные области, а не уменьшайте важные детали до нечитаемой полоски. Разработчик заявляет многоязычный диалог на десятках языков, включая английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, нидерландский, китайский, японский, корейский и арабский. Укажите язык результата, предполагаемого читателя и терминологию для сохранения. Для статьи поддержки запросите локализованное объяснение с неизменными названиями продуктов и коротким списком неоднозначных переводов, которые нужно уточнить перед публикацией. Длинные документы и корпоративные знания Используйте контекст, чтобы собрать связанные материалы: текст политики, спецификацию, существующие решения и вопрос, на который нужен ответ. Подпишите каждый источник и его редакцию. Полезный запрос: «Сравни эти три политики адаптации новых сотрудников. Верни таблицу общих требований, конфликтов и оставшихся без ответа вопросов, указав раздел источника для каждого вывода». Полученный материал — сравнение с опорой на переданные фрагменты, а не общее резюме темы. Для вопроса по документу задайте желаемую подробность и попросите поместить подтверждающий фрагмент рядом с заключением. Процесс Mistral Document QnA сначала извлекает текст и структуру документа с помощью OCR, затем использует языковую модель для интерпретации материала. При подготовке извлечённого текста сохраняйте номера страниц и заголовки, чтобы ответ мог ссылаться на оригинал. URL документа, извлечённый текст и изображения требуют разной подготовки; выберите форму входных данных, поддерживаемую вашим приложением. Программирование и повседневная помощь Mistral позиционирует Large 3 для помощи в программировании и повседневных диалогов. Передайте нужные функции, ожидаемое поведение и наблюдаемый сбой. Например: «Этот парсер теряет последнее поле, когда вход заканчивается без перевода строки. Объясни ветку с ошибкой, предложи минимальную правку и верни исправленную функцию с тремя характерными примерами входа и выхода». Полезный результат — предлагаемое изменение, связанное с реальным кодом, и набор случаев, которые разработчик может запустить. Для делового черновика передавайте факты вместе с желаемым результатом. Запрос на преобразование заметок встречи в записку о решении должен называть решение, альтернативы, неразрешённые допущения и следующее действие. Попросите модель отделять факты источников от рекомендаций и отмечать недостающую информацию в соответствующем разделе. Такой результат легче править, чем сплошное повествование. Инструменты и структурированные результаты Встроенный вызов функций позволяет модели выбрать переданную функцию и подготовить её аргументы. Приложение запускает функцию и возвращает результат; затем модель использует полученную информацию в ответе. Делайте инструменты конкретными и предоставляйте только необходимые для задачи. Ассистент проверки запасов может получить ссылку на товар, запросить поиск остатков и объяснить возвращённое количество и склад. Проверяйте выбранную функцию и аргументы перед выполнением запроса и сохраняйте ответ инструмента рядом с итоговым ответом. Для извлечения задайте поля, типы и правила обработки отсутствующих значений. Mistral документирует режим JSON и пользовательский структурированный вывод; режим JSON требует явной инструкции вернуть JSON, а пользовательская схема даёт более строгий контроль формата. Сводка по счёту может запрашивать поставщика, номер счёта, срок оплаты, валюту и позиции с единообразным представлением отсутствующих значений. Сверяйте извлечённые значения с документом, даже если ответ соответствует запрошенной структуре. Настройки и различия редакций Определите роль, задачу и правила инструментов в системных инструкциях. Mistral рекомендует temperature ниже 0.1 для производственного и повседневного использования этого чекпойнта, с исследованием более высоких значений для творческих задач. Разделяйте запрос разнообразных идей и воспроизводимое извлечение: первому дайте пространство для альтернатив, второму — явные поля и ограничения источников. Эта инструкционная редакция отличается от базового чекпойнта Large 3 и специализированных моделей рассуждения. Разработчик указывает строгое рассуждение и специализированную визуальную работу как области, где может быть предпочтительнее специально созданная для таких задач модель. Для сложного расчёта передайте допущения и единицы измерения, запросите промежуточные проверки и используйте доступный расчётный инструмент для проверки результата. Для насыщенных визуальных материалов подготовьте читаемые области и сравните ответ с источником перед использованием в отчёте. Практическая задача ### Практическая задача Технический пример на английском ``` Compare onboarding policies Compare onboarding policies. A section 1 requires manager approval and identity verification before access. B section 3 requires manager approval before access and identity verification within seven days afterward. List the shared requirement, the conflict and a question for the policy owner. Keep the source section beside each finding. ``` #### Ожидаемый результат ``` A source-linked comparison of shared and conflicting requirements plus one policy decision question. ``` #### Проверка результата ``` Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative. ``` **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-large-2512` [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=chat) Mistral /`mistralai/mistral-large-2512` ### Начало Mistral Large 3 2512 — многоязычная модель с текстовым и визуальным входом для длинных документов, корпоративных знаний, программирования и работы с инструментами. Контекст 256 тыс. токенов, встроенный вызов функций и структурированный вывод помогают преобразовывать переданные свидетельства в ответы, записи и предлагаемые действия. Допустимые входные данные Текст Результаты Текст ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Входные данные `text` Результат `text` Выходной формат json или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения mistralai/mistral-large-2512 | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | 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— | | Поле`messages[].content` | Тип`string\|content_part[]\|null` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].tool_calls` | Тип`tool_call[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].tool_call_id` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— | | Поле`messages[].name` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].reasoning_content` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— | | Поле`messages[].reasoning_details` | Тип`object\|array` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`max_completion_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | | Поле`stream_options.include_usage` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`temperature` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`top_p` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`stop` | Тип`string\|string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`tools` | Тип`function_tool[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`tools[].type` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`tools[].function.name` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— | | Поле`tools[].function.description` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`tools[].function.parameters` | Тип`JSON_schema` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`tool_choice` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`parallel_tool_calls` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`response_format` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`reasoning_effort` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`reasoning` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`service_tier` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`instructions` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— | | Поле`functions` | Тип`function[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`function_call` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`prompt_cache_options` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— | | Поле`modalities` | Тип`string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— | | Поле`provider` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— | | Поле`cache_control.ttl` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF8 `messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`messages` | Контрактмассив сообщений со структурой role/content | | Параметр`file_material` | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Параметр`control_scope` | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса | | Параметр`output_modalities` | Контрактtext | | Параметр`hosted_operations` | Контрактfalse | | Параметр`multimodal_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. ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Стандартный тариф При выборе быстрого режима Режим flex Стандартный тариф При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку. | Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата | | --- | --- | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.0022** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.0066** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | | КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.0022** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.0066** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI curlPython SDKПоток Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-large-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/mistral-large-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/mistral-large-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") ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI json или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты 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. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`choices[].index` | Типinteger | | Поле`choices[].message.content` | Типstring\|null | | Поле`choices[].message.tool_calls` | Типtool\_call\[\] | | Поле`choices[].message.reasoning_content` | Типstring | | Поле`choices[].message.reasoning_details` | Типobject\|array | | Поле`choices[].finish_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | 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. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=chat) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-large-2512` [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=messages) Mistral /`mistralai/mistral-large-2512` ### Начало Mistral Large 3 2512 — многоязычная модель с текстовым и визуальным входом для длинных документов, корпоративных знаний, программирования и работы с инструментами. Контекст 256 тыс. токенов, встроенный вызов функций и структурированный вывод помогают преобразовывать переданные свидетельства в ответы, записи и предлагаемые действия. Допустимые входные данные Текст Результаты json · sse ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` Входные данные `text` Результат `json`, `sse` Выходной формат JSON или SSE | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения mistralai/mistral-large-2512 | По умолчанию— | | Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— | | Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | | Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse | Сочетания входных материалов **Текст** · Текст UTF-8 `строка messages[].content` Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, messages, max\_tokens | | Параметр`optional_controls` | Контрактstream | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`text_file_material` | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. | Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed` ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Стандартный тариф При выборе быстрого режима Режим flex Стандартный тариф При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку. | Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата | | --- | --- | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.0022** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.0066** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | | КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.0022** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.0066** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0.0001** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат ```json { "model": "mistralai/mistral-large-2512", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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/mistral-large-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/mistral-large-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)) ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic JSON или SSE ##### Сохраняйте все готовые результаты 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. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`id` | Типstring | | Поле`model` | Типstring | | Поле`content[]` | Типtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Поле`stop_reason` | Типstring\|null | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | 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. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=messages) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`mistralai/mistral-large-2512`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512&fmt=messages) FAQ · Mistral: Mistral Large 3 2512 Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-2512`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-large-2512`: `text` → `json`, `sse` Какие поля использует запрос? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-2512`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-large-2512`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Какие ограничения действуют? `POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-2512`: `messages.min_items`: `1` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.