models

Mistral: Mistral Small 3.1 24B

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Small 3.1 24B

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 добавляет понимание изображений и заявленный разработчиком контекст 128 тыс. токенов в линейку Small 3. Она объединяет многоязычный текст, программирование и математическое рассуждение с системными инструкциями, JSON и встроенным вызовом функций в отдельном инструкционном выпуске.

О модели

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

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 развивает Small 3 2501, добавляя понимание визуальных материалов и расширяя поддержку длинного контекста до 128 тыс. токенов. Она имеет 24 млрд параметров и дообучена следованию инструкциям на основе отдельно названного выпуска Small 3.1 Base. Модель принимает текст и изображения и создаёт текст, включая объяснение, код или структурированную запись.

Основные возможности

Зрение позволяет модели анализировать видимый материал вместе с вопросом пользователя. Изображение документа может предоставить поле или утверждение для проверки, схема — связь для объяснения, а график — данные для сравнения. Сохраняйте подписи, единицы измерения и нужное окружающее содержимое читаемыми, чтобы вопрос относился к свидетельствам, действительно присутствующим на изображении.

Разработчик перечисляет поддержку десятков языков, включая русский, английский, французский, немецкий, греческий, хинди, индонезийский, итальянский, японский, корейский, малайский, непальский, польский, португальский, румынский, сербский, испанский, шведский, турецкий, украинский, вьетнамский, арабский, бенгальский, китайский и фарси. Определите итоговый язык, читателя и терминологию многоязычного ответа. Имена, процитированные подписи, идентификаторы переменных и единицы измерения могут оставаться неизменными при адаптации окружающего текста.

Карточка также описывает диалоговые возможности и рассуждение, встроенный вызов функций, вывод JSON и соблюдение системных промптов. Её токенизатор — Tekken со словарём, обозначенным как 131 тыс. Это возможности названного инструкционного выпуска; редакция Base выполняет другую роль, а более поздние Small 3.2 и Small 4 сохраняют собственные изменения и режимы.

Подготовка задач по документам, коду и математике

Для задачи по длинным документам укажите документы и задайте один определённый вопрос. Сравнение может запрашивать матрицу требований с утверждением, разделом источника и расхождениями между документами. Резюме может запрашивать только материал, относящийся к названному изменению. Длинный контекст удерживает эти источники вместе, а итоговый ответ может оставаться кратким.

Для объяснения кода передайте функцию и вход, поведение которого нужно проследить. Включите нужные вспомогательные функции или объявления и спросите, как меняется состояние до возврата значения. Для предлагаемого изменения укажите требование, публичный интерфейс для сохранения и ожидаемый вывод. Запросите исправленный код отдельно от объяснения и примеров.

Для математической задачи определите символы и допущения об области значений до запроса вывода. Укажите, должен ли итог быть точным, округлённым или доказательством утверждения. Если условие дано на изображении, сохраняйте формулу и связанные подписи чёткими и попросите модель сохранить обозначения в ответе. Такая подготовка превращает документированный акцент на программировании и математическом рассуждении в проверяемый результат.

Формат инструкций и рекомендуемое использование

Разработчик публикует шаблон диалога V7-Tekken, различающий роли system, user и assistant, и рекомендует считать соответствующую реализацию токенизатора источником истины. Системная инструкция должна определять роль ассистента и правила ответа, а сообщение пользователя — содержать саму задачу и исходный материал. Правильное форматирование диалога отличается от помещения похожих на роли меток внутрь цитируемого документа.

Карточка рекомендует сравнительно низкую temperature, например 0.15, и системный промпт под конкретный сценарий. Определяйте поля или разделы результата и условия, которые должны сохраниться при переписывании. Для повторяющегося извлечения запрашивайте JSON с заданными именами и типами и представлением отсутствующих в источнике значений. Поясняющий абзац можно вернуть отдельно, когда человеку нужно проверить интерпретацию.

Процесс вызова функций

Модель может выбрать функцию из инструментов, описанных приложением, и сгенерировать её аргументы. Приложение выполняет функцию, возвращает результат с соответствующим вызовом инструмента, а модель использует его в следующем ответе. Пример разработчика показывает этот цикл диалога, включая предыдущее использование инструментов и новый вопрос пользователя. Поэтому предложенный поиск отличается от данных, фактически возвращённых поиском.

Практический ассистент может сначала извлечь вопрос из документа, а затем использовать переданную справочную функцию для получения недостающего условия. Ясно опишите функцию, включите её обязательные аргументы и сохраняйте связь возвращённого результата с исходной операцией. JSON организует текстовый результат; вызов функции запрашивает подключённую операцию, а не незаметно выполняет код или читает базу данных.

Существенные ограничения

Документированная визуальная возможность читает изображения; она не создаёт их. Рекомендации ассистенту в опубликованной карточке также отделяют эту модель от транскрипции аудио и видео, поэтому для устного вопроса или вопроса по видео нужно передать нужное содержимое через подходящий отдельный этап подготовки. Доступ к интернету и внешние действия также обеспечиваются подключёнными инструментами, а не одной моделью текста и изображений.

Контекст 128 тыс. токенов относится к входу задачи и сгенерированному диалогу, а пример генерации 512 токенов в карточке — лишь пример настройки. В изученных источниках отдельная жёсткая ёмкость длины ответа не указана. Сохраняйте точную редакцию Instruct 2503, её формат диалога и запрошенное объяснение, запись или код.

Практическая задача

Практическая задача

Технический пример на английском

Trace an accumulator function

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

Ожидаемый результат

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

Проверка результата

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

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

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

Начало

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 добавляет понимание изображений и заявленный разработчиком контекст 128 тыс. токенов в линейку Small 3. Она объединяет многоязычный текст, программирование и математическое рассуждение с системными инструкциями, JSON и встроенным вызовом функций в отдельном инструкционном выпуске.

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-3.1-24b-instruct
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)

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 $0.0011 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00111 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 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 $0.0011 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00111 / 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 →

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-3.1-24b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

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

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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-3.1-24b-instruct

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

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

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

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

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

Начало

Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 добавляет понимание изображений и заявленный разработчиком контекст 128 тыс. токенов в линейку Small 3. Она объединяет многоязычный текст, программирование и математическое рассуждение с системными инструкциями, JSON и встроенным вызовом функций в отдельном инструкционном выпуске.

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-3.1-24b-instruct
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)

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 $0.0011 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00111 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 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 $0.0011 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00111 / 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 →

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-3.1-24b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

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

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-3.1-24b-instruct

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

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

FAQ · Mistral: Mistral Small 3.1 24B
Какие входные данные и результаты доступны?

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

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

Какие поля использует запрос?

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

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

Какие ограничения действуют?

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