models

Mistral: Mistral Small 4

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Small 4

Mistral Small 4 — гибридная модель с текстовым и визуальным входом, возможностями следования инструкциям, рассуждения и программирования. Выпуск со смесью экспертов содержит 119 млрд параметров, активирует 6,5 млрд на токен и поддерживает заявленный разработчиком контекст 256 тыс. токенов, выбор уровня рассуждения, JSON и вызовы функций.

О модели

Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.

Mistral Small 4 объединяет общее следование инструкциям, рассуждение и программирование в одной мультимодальной модели. Разработчик описывает её как объединение семейств Instruct, Magistral для рассуждения и Devstral для программирования. Она принимает текст и изображения и возвращает текст; вызовы функций и вывод JSON доступны для приложений с инструментами.

Архитектура и основные возможности

Выпуск содержит 119 млрд параметров всего и активирует 6,5 млрд на токен. Его архитектура смеси экспертов включает 128 экспертов, из которых активны 4; разработчик документирует контекстное окно 256 тыс. токенов. Число активных параметров и экспертов описывает устройство модели; это отличается от объёма текста или изображений в одной задаче.

Модель предоставляет инструкционную функциональность и рассуждение в одном чекпойнте. Разработчик также указывает зрение, соблюдение системного промпта и поддержку десятков языков, включая английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, нидерландский, китайский, японский, корейский и арабский. Поэтому текстовая инструкция может спрашивать об изображении или объединять письменное требование с видимыми свидетельствами, получая ответ в виде текста.

Визуальная задача может передать страницу документа и запросить значения, относящиеся к названному условию. Сохраняйте подписи и единицы измерения читаемыми и укажите, должен ли результат сохранить исходные формулировки, обобщить их или сравнить с другим источником. Задача по интерфейсу может соединить снимок экрана с целью пользователя и запросить нужный видимый элемент управления и свидетельства, подтверждающие предлагаемый следующий шаг.

Выбор инструкционного режима или рассуждения

Опубликованная карточка документирует уровень рассуждения none для немедленного инструкционного ответа и high для рассуждения, рекомендуя high для сложных промптов. Выбор делается для каждого запроса в пределах одной модели Small 4. Обычная классификация или короткое переписывание могут иметь другой контракт ответа, чем математическая, визуальная или программная задача, требующая развёрнутого объяснения.

Для высокого уровня рассуждения разработчик рекомендует temperature 0.7. Для none он задаёт temperature от 0.0 до 0.7 в зависимости от задачи. Эти настройки описывают документированные режимы и не превращают уровень рассуждения в гарантию правильного результата. Определяйте допущения, форму вывода и соответствующие источники до выбора объёма рассуждения, необходимого задаче.

Для задачи с решением передайте полное условие и запросите существенные обоснованные шаги, затем итоговое выражение. Для задачи по коду передайте требование, затронутую функцию и конкретный вход; запросите предлагаемую реализацию отдельно от объяснения и примеров. Демонстрации разработчика включают следование инструкциям, расчётный инструмент применительно к изображению и визуальное рассуждение, показывая, как текст и визуальные свидетельства входят в эти разные задачи.

Программирование, документы и инструменты

Модель позиционируется для изучения кодовой базы и агентов разработки ПО, общих ассистентов, понимания документов и исследований. Запрос к агенту-программисту может назвать модуль для изменения, интерфейс для сохранения и требуемое поведение. Передайте нужный исходный код и свидетельства сбоя. Модель может предложить следующую операцию или изменение кода, а приложение предоставляет доступ к репозиторию, выполнение и обратную связь.

Для извлечения из документа укажите обязательные поля и способ представления отсутствующей информации. Полезная запись может разделять идентификатор документа, исходное утверждение, интерпретированное требование и неразрешённый вопрос. Карточка сервиса разработчика перечисляет пользовательский структурированный вывод и ответы на вопросы по документам; последние используют обработку документов и OCR для подготовки текста и структуры перед анализом языковой моделью. Прямой вопрос по изображению и документный процесс с OCR должны сохранять собственную подготовку входных данных.

Для вызова функций нужны ясно описанные инструменты. Модель выбирает функцию и создаёт аргументы; приложение выполняет операцию и возвращает результат для последующего ответа. Та же логика действует для поиска, расчёта и операции программирования. Форматирование JSON организует ответ, а вызов инструмента запрашивает внешнее действие; эти результаты нельзя считать взаимозаменяемыми.

Карточка сервиса также перечисляет предсказанные ответы, префиксы ответов, пакетную обработку и диалоги агентов. Предсказанные ответы полезны, когда документ или файл кода нужно создать заново с ограниченной правкой, а остальное содержимое известно. Укажите правку и материал для сохранения. Продолжение префикса использует известное начало ответа, а пакетная обработка относится к отправке работы, а не к дополнительному режиму рассуждения.

Границы контекста и редакции

Планируйте письменную задачу, визуальный материал, диалог и желаемый ответ вокруг документированного контекста 256 тыс. токенов. Опубликованный пример использования настраивает контекст 262 144 токена, а пример генерации 1 024 токенов не является отдельной максимальной ёмкостью вывода. Изученные источники не дают независимого жёсткого ограничения длины ответа, которое можно было бы подставить вместо выбранной длины задачи.

Small 4 имеет собственную архитектуру смеси экспертов со 119 млрд параметров и гибридные режимы. Ей нельзя приписывать плотную архитектуру Medium 3.5 со 128 млрд параметров или отдельные редакции Instruct и Reasoning семейства Ministral 3. Разработчик также выпускает отдельные квантованные материалы и материалы для спекулятивного декодирования; это отдельные артефакты развёртывания, а не разные модальности содержимого. Сохраняйте именованный выпуск Small 4 и режим, запрошенный для фактического объяснения, структурированной записи или результата по коду.

Практическая задача

Практическая задача

Технический пример на английском

Repair a last-line parser

This Python parser loses a final line without a trailing newline: def lines(text):
    return text.split("\n")[:-1]
Return a corrected function that preserves nonempty final lines, avoids an artificial last empty line when text ends in a newline and returns [] for empty text. Include tests for all three cases.

Ожидаемый результат

A corrected Python function, a short explanation and tests for newline, no-newline and empty input.

Проверка результата

Check that the last real line is retained and that only a trailing separator’s artificial empty entry is removed.
Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-small-2603

mistralai/mistral-small-2603

Mistral /mistralai/mistral-small-2603

Начало

Mistral Small 4 — гибридная модель с текстовым и визуальным входом, возможностями следования инструкциям, рассуждения и программирования. Выпуск со смесью экспертов содержит 119 млрд параметров, активирует 6,5 млрд на токен и поддерживает заявленный разработчиком контекст 256 тыс. токенов, выбор уровня рассуждения, JSON и вызовы функций.

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
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
mistralai/mistral-small-2603
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Минимум элементов: 1
По умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения 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[].contentТипstring|content_part[]|nullТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].tool_callsТипtool_call[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].tool_call_idТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID
По умолчанию—
Полеmessages[].nameТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].reasoning_contentТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует
По умолчанию—
Полеmessages[].reasoning_detailsТипobject|arrayТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmax_tokensТипintegerТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум: 1
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmax_completion_tokensТипintegerТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум: 1
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Полеstream_options.include_usageТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеtemperatureТипnumberТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtop_pТипnumberТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеstopТипstring|string[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеtoolsТипfunction_tool[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtools[].typeТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
function
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtools[].function.nameТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: передан инструмент-функция
По умолчанию—
Полеtools[].function.descriptionТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеtools[].function.parametersТипJSON_schemaТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеtool_choiceТипstring|objectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеparallel_tool_callsТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеresponse_formatТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеreasoning_effortТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеreasoningТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеservice_tierТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеinstructionsТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Поле совместимости
По умолчанию—
ПолеfunctionsТипfunction[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеfunction_callТипstring|objectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеprompt_cache_optionsТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеmodalitiesТипstring[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
text
По умолчанию—
ПолеproviderТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra
По умолчанию—
Полеcache_control.ttlТипstringТребованиеНеобязательноЗначения 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
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
ПараметрmessagesКонтрактмассив сообщений со структурой role/content
Параметрfile_materialКонтрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него
Параметрoptional_controlsКонтрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Параметрcontrol_scopeКонтрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса
Параметрoutput_modalitiesКонтрактtext
Параметрhosted_operationsКонтрактfalse
Параметрmultimodal_input_bindingКонтрактnull

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)
Интенсивность рассуждений · высокая (high)
Стандартный тариф При высокой интенсивности рассуждений (high)
Интенсивность рассуждений · none
Стандартный тариф При интенсивности рассуждений none

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

КонфигурацияШкала ставокТокенов контекста большеТокенов контекста не более, включительноПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаТокенов контекста больше—Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0003 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0012 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.00003 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш — / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов
КонфигурацияУровень 1 по длине запросаШкала ставок—Токенов контекста больше0Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0003 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0012 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.00003 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш — / 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 →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

curlPython SDKПоток Python
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-2603", "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-2603',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-2603',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
ПолеТип
Полеchoices[].indexТипinteger
Полеchoices[].message.contentТипstring|null
Полеchoices[].message.tool_callsТипtool_call[]
Полеchoices[].message.reasoning_contentТипstring
Полеchoices[].message.reasoning_detailsТипobject|array
Полеchoices[].finish_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-2603

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

mistralai/mistral-small-2603

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages mistralai/mistral-small-2603

mistralai/mistral-small-2603

Mistral /mistralai/mistral-small-2603

Начало

Mistral Small 4 — гибридная модель с текстовым и визуальным входом, возможностями следования инструкциям, рассуждения и программирования. Выпуск со смесью экспертов содержит 119 млрд параметров, активирует 6,5 млрд на токен и поддерживает заявленный разработчиком контекст 256 тыс. токенов, выбор уровня рассуждения, JSON и вызовы функций.

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
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
mistralai/mistral-small-2603
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
user, assistant
По умолчанию—
Полеmessages[].contentТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmax_tokensТипintegerТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Сочетания входных материалов

Текст · Текст UTF-8

строка messages[].content

Параметры и жизненный цикл метода
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsКонтрактstream
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
Параметрtext_file_materialКонтрактПрочитайте 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)
Интенсивность рассуждений · высокая (high)
Стандартный тариф При высокой интенсивности рассуждений (high)
Интенсивность рассуждений · none
Стандартный тариф При интенсивности рассуждений none

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

КонфигурацияШкала ставокТокенов контекста большеТокенов контекста не более, включительноПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаТокенов контекста больше—Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0003 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0012 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.00003 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш — / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов
КонфигурацияУровень 1 по длине запросаШкала ставок—Токенов контекста больше0Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0003 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0012 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.00003 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш — / 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 →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат
{
  "model": "mistralai/mistral-small-2603",
  "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-2603', '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-2603', '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
ПолеТип
ПолеidТипstring
ПолеmodelТипstring
Полеcontent[]Типtext|thinking|tool_use|other content block
Полеstop_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-2603

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

mistralai/mistral-small-2603

FAQ · Mistral: Mistral Small 4
Какие входные данные и результаты доступны?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-2603: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-small-2603: text → json, sse

Какие поля использует запрос?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-2603: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-small-2603: model, messages, max_tokens, stream

Какие ограничения действуют?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-small-2603: messages.min_items: 1

Подробнее

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 · Посмотреть цены моделей

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 · Оферта и лицензионный договор