Mistral Large 4 je univerzálny multimodálny model Mistral AI spájajúci dodržiavanie pokynov, uvažovanie, programovanie a agentovú prácu. Prijíma text a obrázky a vytvára text vrátane vysvetlení, kódu a štruktúrovaných polí. Jeho jemne členená architektúra zmesi expertov používa pre každý token vybrané komponenty namiesto aktivácie celej sady parametrov naraz.
Architektúra a kontext
Aktuálna stránka modelu uvádza 1,05 bilióna parametrov celkovo, 52 miliárd aktívnych parametrov a vizuálny enkodér s 1,6 miliardy parametrov. Stránka vydania výrobcu objasňuje spôsob počítania: 49 miliárd aktívnych parametrov na token alebo 52 miliárd vrátane embeddingov a výstupných vrstiev. Tieto čísla opisujú štruktúru modelu, nie dĺžku odpovede.
Výrobca dokumentuje kontextové okno s miliónom tokenov. Využite ho na spojenie rozsiahlych zdrojových materiálov, konverzácie a pokynov a zároveň definujte účel konečného artefaktu. Pri otázke k viacerým dokumentom identifikujte každý dokument a jeho úlohu a pri každom zistení žiadajte zdrojové umiestnenie. Veľký kontext je užitočný, keď treba spoločne zvažovať požiadavky, diagramy a súvisiace vysvetlenia.
Štruktúrované odpovede a otázky k dokumentom
Karta modelu uvádza štruktúrované výstupy, volanie funkcií, odpovedanie na otázky o dokumentoch, prefixy odpovedí, dávkové odosielanie a agentové konverzácie. Dokumentácia Mistral k štruktúrovanému výstupu odlišuje režim JSON od vlastnej schémy. Požadovaný formát JSON určite v prompte; definovanú schému použite, keď pripojené rozhranie potrebuje konkrétnu štruktúru polí. Záznam môže oddeľovať zdrojové fakty, interpretácie a otvorené otázky namiesto ich spojenia v jednom odseku.
Odpovedanie na otázky o dokumentoch je postup spájajúci spracovanie dokumentu s porozumením jazykového modelu. OCR pripraví text, štruktúru a formátovanie a model následne odpovie na otázku o tomto materiáli. Požiadavka môže nájsť požiadavku, porovnať tvrdenia naprieč dokumentmi alebo zhrnúť dôkazy relevantné pre rozhodnutie. Priame porozumenie obrázku a dokumentový postup s pomocou OCR sú súvisiace spôsoby prípravy dôkazov; krok spracovania dokumentu zostáva odlišný od obrazového vstupu.
Napríklad dodajte technickú špecifikáciu a výkresy, označte posudzovanú revíziu a vyžiadajte si maticu požiadaviek. Každý riadok môže obsahovať požiadavku, podporný dokument alebo výkres, pozorovaný rozdiel a objasnenie, ktoré ešte treba získať. Zachovajte označenia, jednotky a oblasti obrázka, ktoré určujú porovnanie, aby výsledok zostal prepojený so zdrojovým materiálom.
Programovanie, agenti a vizuálne uvažovanie
Vydanie opisuje analýzu kybernetickej bezpečnosti, softvérové inžinierstvo, porozumenie repozitárom a postupy orientované na terminál. Pri obrannej revízii kódu dodajte relevantnú vetvu kódu, očakávané správanie a dôkazy zlyhania. Žiadajte príčinu, navrhovanú opravu a príklady, ktoré odlíšia staré správanie od zamýšľaného. Pri otázke o repozitári zahrňte moduly a vzťahy volaní potrebné na vysvetlenie vybraného správania.
Volanie funkcií prepája uvažovanie s nástrojmi poskytovanými aplikáciou. Postup výrobcu definuje funkcie, poskytne otázku používateľa, nechá model pripraviť argumenty, vykoná zvolenú funkciu v aplikácii a vráti jej výsledok pre ďalšiu odpoveď. Navrhované volanie sa odlišuje od vykonania. Karta uvádza aj vstavané nástroje v agentovom či konverzačnom rozhraní výrobcu; patria tomuto prepojenému postupu a nepridávajú modelu novú vstupnú alebo výstupnú modalitu.
Vizuálne porozumenie zahŕňa dokumenty, grafy, prirodzené scény a technické výkresy. Úloha s výkresom sa môže pýtať, ktorý označený komponent spĺňa dodanú požiadavku, ktorý rozmer alebo anotácia podporuje zistenie a ktorú oblasť treba preskúmať podrobnejšie. Príklady vizuálnych agentov vo vydaní spájajú interpretáciu s krokmi kontroly; približovanie, vyhľadávanie a ďalšie akcie potrebujú okolité prostredie nástrojov.
Veda, matematika a profesionálne výstupy
Výrobca medzi zamýšľanými použitiami opisuje vedecké programovanie, analýzu údajov, modelovanie a matematické uvažovanie. Dodajte rovnice, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu výsledku. Požiadavka na vedecké programovanie môže žiadať implementáciu, význam každej premennej a plán porovnania jej výstupu s referenčnými podmienkami. Vytvorenie tejto implementácie je textový výsledok; spustenie simulácie alebo vytvorenie súboru vyžaduje aplikačné prostredie.
Pri profesionálnej práci s dokumentmi dodajte zdrojové správy a definujte artefakt: porovnávaciu tabuľku, vysvetlenie, upravenú pasáž alebo obsah tabuľkového dokumentu. Uveďte základ výpočtov a zachovajte podporné umiestnenia v dokumentoch. Vydanie opisuje aj viacjazyčné trénovanie vo viac než 160 jazykoch vrátane všetkých úradných jazykov Európskej únie; pri príprave viacjazyčnej úlohy určite požadovaný jazyk výstupu a terminológiu.
Užitočné hranice
Zdokumentované modality sú textový a obrazový vstup s textovým výstupom. Kontext s miliónom tokenov uvádzaný výrobcom nie je samostatnou špecifikáciou maximálnej dĺžky odpovede a prečítané zdroje nestanovujú nezávislý pevný limit výstupu pre túto položku. Presnú edíciu Large 4, pripravené dôkazy a prepojené nástroje ponechajte výslovné. Štruktúrovaný záznam, vysvetlenie alebo navrhovaná akcia sú najužitočnejšie, keď sú ich polia, podporné zdroje a ďalší aplikačný krok definované pred požiadavkou.
", "aboutText": "Mistral Large 4 je univerzálny multimodálny model Mistral AI spájajúci dodržiavanie pokynov, uvažovanie, programovanie a agentovú prácu. Prijíma text a obrázky a vytvára text vrátane vysvetlení, kódu a štruktúrovaných polí. Jeho jemne členená architektúra zmesi expertov používa pre každý token vybrané komponenty namiesto aktivácie celej sady parametrov naraz.\n\nArchitektúra a kontext\n\nAktuálna stránka modelu uvádza 1,05 bilióna parametrov celkovo, 52 miliárd aktívnych parametrov a vizuálny enkodér s 1,6 miliardy parametrov. Stránka vydania výrobcu objasňuje spôsob počítania: 49 miliárd aktívnych parametrov na token alebo 52 miliárd vrátane embeddingov a výstupných vrstiev. Tieto čísla opisujú štruktúru modelu, nie dĺžku odpovede.\n\nVýrobca dokumentuje kontextové okno s miliónom tokenov. Využite ho na spojenie rozsiahlych zdrojových materiálov, konverzácie a pokynov a zároveň definujte účel konečného artefaktu. Pri otázke k viacerým dokumentom identifikujte každý dokument a jeho úlohu a pri každom zistení žiadajte zdrojové umiestnenie. Veľký kontext je užitočný, keď treba spoločne zvažovať požiadavky, diagramy a súvisiace vysvetlenia.\n\nŠtruktúrované odpovede a otázky k dokumentom\n\nKarta modelu uvádza štruktúrované výstupy, volanie funkcií, odpovedanie na otázky o dokumentoch, prefixy odpovedí, dávkové odosielanie a agentové konverzácie. Dokumentácia Mistral k štruktúrovanému výstupu odlišuje režim JSON od vlastnej schémy. Požadovaný formát JSON určite v prompte; definovanú schému použite, keď pripojené rozhranie potrebuje konkrétnu štruktúru polí. Záznam môže oddeľovať zdrojové fakty, interpretácie a otvorené otázky namiesto ich spojenia v jednom odseku.\n\nOdpovedanie na otázky o dokumentoch je postup spájajúci spracovanie dokumentu s porozumením jazykového modelu. OCR pripraví text, štruktúru a formátovanie a model následne odpovie na otázku o tomto materiáli. Požiadavka môže nájsť požiadavku, porovnať tvrdenia naprieč dokumentmi alebo zhrnúť dôkazy relevantné pre rozhodnutie. Priame porozumenie obrázku a dokumentový postup s pomocou OCR sú súvisiace spôsoby prípravy dôkazov; krok spracovania dokumentu zostáva odlišný od obrazového vstupu.\n\nNapríklad dodajte technickú špecifikáciu a výkresy, označte posudzovanú revíziu a vyžiadajte si maticu požiadaviek. Každý riadok môže obsahovať požiadavku, podporný dokument alebo výkres, pozorovaný rozdiel a objasnenie, ktoré ešte treba získať. Zachovajte označenia, jednotky a oblasti obrázka, ktoré určujú porovnanie, aby výsledok zostal prepojený so zdrojovým materiálom.\n\nProgramovanie, agenti a vizuálne uvažovanie\n\nVydanie opisuje analýzu kybernetickej bezpečnosti, softvérové inžinierstvo, porozumenie repozitárom a postupy orientované na terminál. Pri obrannej revízii kódu dodajte relevantnú vetvu kódu, očakávané správanie a dôkazy zlyhania. Žiadajte príčinu, navrhovanú opravu a príklady, ktoré odlíšia staré správanie od zamýšľaného. Pri otázke o repozitári zahrňte moduly a vzťahy volaní potrebné na vysvetlenie vybraného správania.\n\nVolanie funkcií prepája uvažovanie s nástrojmi poskytovanými aplikáciou. Postup výrobcu definuje funkcie, poskytne otázku používateľa, nechá model pripraviť argumenty, vykoná zvolenú funkciu v aplikácii a vráti jej výsledok pre ďalšiu odpoveď. Navrhované volanie sa odlišuje od vykonania. Karta uvádza aj vstavané nástroje v agentovom či konverzačnom rozhraní výrobcu; patria tomuto prepojenému postupu a nepridávajú modelu novú vstupnú alebo výstupnú modalitu.\n\nVizuálne porozumenie zahŕňa dokumenty, grafy, prirodzené scény a technické výkresy. Úloha s výkresom sa môže pýtať, ktorý označený komponent spĺňa dodanú požiadavku, ktorý rozmer alebo anotácia podporuje zistenie a ktorú oblasť treba preskúmať podrobnejšie. Príklady vizuálnych agentov vo vydaní spájajú interpretáciu s krokmi kontroly; približovanie, vyhľadávanie a ďalšie akcie potrebujú okolité prostredie nástrojov.\n\nVeda, matematika a profesionálne výstupy\n\nVýrobca medzi zamýšľanými použitiami opisuje vedecké programovanie, analýzu údajov, modelovanie a matematické uvažovanie. Dodajte rovnice, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu výsledku. Požiadavka na vedecké programovanie môže žiadať implementáciu, význam každej premennej a plán porovnania jej výstupu s referenčnými podmienkami. Vytvorenie tejto implementácie je textový výsledok; spustenie simulácie alebo vytvorenie súboru vyžaduje aplikačné prostredie.\n\nPri profesionálnej práci s dokumentmi dodajte zdrojové správy a definujte artefakt: porovnávaciu tabuľku, vysvetlenie, upravenú pasáž alebo obsah tabuľkového dokumentu. Uveďte základ výpočtov a zachovajte podporné umiestnenia v dokumentoch. Vydanie opisuje aj viacjazyčné trénovanie vo viac než 160 jazykoch vrátane všetkých úradných jazykov Európskej únie; pri príprave viacjazyčnej úlohy určite požadovaný jazyk výstupu a terminológiu.\n\nUžitočné hranice\n\nZdokumentované modality sú textový a obrazový vstup s textovým výstupom. Kontext s miliónom tokenov uvádzaný výrobcom nie je samostatnou špecifikáciou maximálnej dĺžky odpovede a prečítané zdroje nestanovujú nezávislý pevný limit výstupu pre túto položku. Presnú edíciu Large 4, pripravené dôkazy a prepojené nástroje ponechajte výslovné. Štruktúrovaný záznam, vysvetlenie alebo navrhovaná akcia sú najužitočnejšie, keď sú ich polia, podporné zdroje a ďalší aplikačný krok definované pred požiadavkou.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Build an engineering requirement matrix\n\nCreate a requirements matrix from these text excerpts. Spec S1: the enclosure must fit a 60 mm cable bend radius. Drawing D2: available internal clearance is 45 mm. Note N3: exterior width is 120 mm. For each relevant requirement, show the source evidence, the mismatch and the clarification needed. Do not use exterior width as proof of internal clearance.A source-linked matrix identifying the bend-radius/clearance conflict and the information needed for an engineering decision.The comparison keeps millimetres consistent and does not treat the unrelated exterior dimension as resolving the conflict.mistralai/mistral-large-4-0Mistral Large 4 je model na prácu s textom a obrázkami určený na uvažovanie, programovanie, analýzu dokumentov a agentov riadených nástrojmi. Kontext s miliónom tokenov uvádzaný výrobcom podporuje rozsiahle zbierky zdrojov so štruktúrovanými odpoveďami, volaním funkcií a jemne členenou architektúrou zmesi expertov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Mistral Large 4 je univerzálny multimodálny model Mistral AI spájajúci dodržiavanie pokynov, uvažovanie, programovanie a agentovú prácu. Prijíma text a obrázky a vytvára text vrátane vysvetlení, kódu a štruktúrovaných polí. Jeho jemne členená architektúra zmesi expertov používa pre každý token vybrané komponenty namiesto aktivácie celej sady parametrov naraz.
Architektúra a kontext
Aktuálna stránka modelu uvádza 1,05 bilióna parametrov celkovo, 52 miliárd aktívnych parametrov a vizuálny enkodér s 1,6 miliardy parametrov. Stránka vydania výrobcu objasňuje spôsob počítania: 49 miliárd aktívnych parametrov na token alebo 52 miliárd vrátane embeddingov a výstupných vrstiev. Tieto čísla opisujú štruktúru modelu, nie dĺžku odpovede.
Výrobca dokumentuje kontextové okno s miliónom tokenov. Využite ho na spojenie rozsiahlych zdrojových materiálov, konverzácie a pokynov a zároveň definujte účel konečného artefaktu. Pri otázke k viacerým dokumentom identifikujte každý dokument a jeho úlohu a pri každom zistení žiadajte zdrojové umiestnenie. Veľký kontext je užitočný, keď treba spoločne zvažovať požiadavky, diagramy a súvisiace vysvetlenia.
Štruktúrované odpovede a otázky k dokumentom
Karta modelu uvádza štruktúrované výstupy, volanie funkcií, odpovedanie na otázky o dokumentoch, prefixy odpovedí, dávkové odosielanie a agentové konverzácie. Dokumentácia Mistral k štruktúrovanému výstupu odlišuje režim JSON od vlastnej schémy. Požadovaný formát JSON určite v prompte; definovanú schému použite, keď pripojené rozhranie potrebuje konkrétnu štruktúru polí. Záznam môže oddeľovať zdrojové fakty, interpretácie a otvorené otázky namiesto ich spojenia v jednom odseku.
Odpovedanie na otázky o dokumentoch je postup spájajúci spracovanie dokumentu s porozumením jazykového modelu. OCR pripraví text, štruktúru a formátovanie a model následne odpovie na otázku o tomto materiáli. Požiadavka môže nájsť požiadavku, porovnať tvrdenia naprieč dokumentmi alebo zhrnúť dôkazy relevantné pre rozhodnutie. Priame porozumenie obrázku a dokumentový postup s pomocou OCR sú súvisiace spôsoby prípravy dôkazov; krok spracovania dokumentu zostáva odlišný od obrazového vstupu.
Napríklad dodajte technickú špecifikáciu a výkresy, označte posudzovanú revíziu a vyžiadajte si maticu požiadaviek. Každý riadok môže obsahovať požiadavku, podporný dokument alebo výkres, pozorovaný rozdiel a objasnenie, ktoré ešte treba získať. Zachovajte označenia, jednotky a oblasti obrázka, ktoré určujú porovnanie, aby výsledok zostal prepojený so zdrojovým materiálom.
Programovanie, agenti a vizuálne uvažovanie
Vydanie opisuje analýzu kybernetickej bezpečnosti, softvérové inžinierstvo, porozumenie repozitárom a postupy orientované na terminál. Pri obrannej revízii kódu dodajte relevantnú vetvu kódu, očakávané správanie a dôkazy zlyhania. Žiadajte príčinu, navrhovanú opravu a príklady, ktoré odlíšia staré správanie od zamýšľaného. Pri otázke o repozitári zahrňte moduly a vzťahy volaní potrebné na vysvetlenie vybraného správania.
Volanie funkcií prepája uvažovanie s nástrojmi poskytovanými aplikáciou. Postup výrobcu definuje funkcie, poskytne otázku používateľa, nechá model pripraviť argumenty, vykoná zvolenú funkciu v aplikácii a vráti jej výsledok pre ďalšiu odpoveď. Navrhované volanie sa odlišuje od vykonania. Karta uvádza aj vstavané nástroje v agentovom či konverzačnom rozhraní výrobcu; patria tomuto prepojenému postupu a nepridávajú modelu novú vstupnú alebo výstupnú modalitu.
Vizuálne porozumenie zahŕňa dokumenty, grafy, prirodzené scény a technické výkresy. Úloha s výkresom sa môže pýtať, ktorý označený komponent spĺňa dodanú požiadavku, ktorý rozmer alebo anotácia podporuje zistenie a ktorú oblasť treba preskúmať podrobnejšie. Príklady vizuálnych agentov vo vydaní spájajú interpretáciu s krokmi kontroly; približovanie, vyhľadávanie a ďalšie akcie potrebujú okolité prostredie nástrojov.
Veda, matematika a profesionálne výstupy
Výrobca medzi zamýšľanými použitiami opisuje vedecké programovanie, analýzu údajov, modelovanie a matematické uvažovanie. Dodajte rovnice, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu výsledku. Požiadavka na vedecké programovanie môže žiadať implementáciu, význam každej premennej a plán porovnania jej výstupu s referenčnými podmienkami. Vytvorenie tejto implementácie je textový výsledok; spustenie simulácie alebo vytvorenie súboru vyžaduje aplikačné prostredie.
Pri profesionálnej práci s dokumentmi dodajte zdrojové správy a definujte artefakt: porovnávaciu tabuľku, vysvetlenie, upravenú pasáž alebo obsah tabuľkového dokumentu. Uveďte základ výpočtov a zachovajte podporné umiestnenia v dokumentoch. Vydanie opisuje aj viacjazyčné trénovanie vo viac než 160 jazykoch vrátane všetkých úradných jazykov Európskej únie; pri príprave viacjazyčnej úlohy určite požadovaný jazyk výstupu a terminológiu.
Užitočné hranice
Zdokumentované modality sú textový a obrazový vstup s textovým výstupom. Kontext s miliónom tokenov uvádzaný výrobcom nie je samostatnou špecifikáciou maximálnej dĺžky odpovede a prečítané zdroje nestanovujú nezávislý pevný limit výstupu pre túto položku. Presnú edíciu Large 4, pripravené dôkazy a prepojené nástroje ponechajte výslovné. Štruktúrovaný záznam, vysvetlenie alebo navrhovaná akcia sú najužitočnejšie, keď sú ich polia, podporné zdroje a ďalší aplikačný krok definované pred požiadavkou.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity mistralai/mistral-large-4-0 | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00272 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00836 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00028 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00272 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00836 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00028 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-large-4-0", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-large-4-0',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-large-4-0',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-4-0
Použite cesty metód uvedené vyššie.
mistralai/mistral-large-4-0Mistral Large 4 je model na prácu s textom a obrázkami určený na uvažovanie, programovanie, analýzu dokumentov a agentov riadených nástrojmi. Kontext s miliónom tokenov uvádzaný výrobcom podporuje rozsiahle zbierky zdrojov so štruktúrovanými odpoveďami, volaním funkcií a jemne členenou architektúrou zmesi expertov.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Mistral Large 4 je univerzálny multimodálny model Mistral AI spájajúci dodržiavanie pokynov, uvažovanie, programovanie a agentovú prácu. Prijíma text a obrázky a vytvára text vrátane vysvetlení, kódu a štruktúrovaných polí. Jeho jemne členená architektúra zmesi expertov používa pre každý token vybrané komponenty namiesto aktivácie celej sady parametrov naraz.
Architektúra a kontext
Aktuálna stránka modelu uvádza 1,05 bilióna parametrov celkovo, 52 miliárd aktívnych parametrov a vizuálny enkodér s 1,6 miliardy parametrov. Stránka vydania výrobcu objasňuje spôsob počítania: 49 miliárd aktívnych parametrov na token alebo 52 miliárd vrátane embeddingov a výstupných vrstiev. Tieto čísla opisujú štruktúru modelu, nie dĺžku odpovede.
Výrobca dokumentuje kontextové okno s miliónom tokenov. Využite ho na spojenie rozsiahlych zdrojových materiálov, konverzácie a pokynov a zároveň definujte účel konečného artefaktu. Pri otázke k viacerým dokumentom identifikujte každý dokument a jeho úlohu a pri každom zistení žiadajte zdrojové umiestnenie. Veľký kontext je užitočný, keď treba spoločne zvažovať požiadavky, diagramy a súvisiace vysvetlenia.
Štruktúrované odpovede a otázky k dokumentom
Karta modelu uvádza štruktúrované výstupy, volanie funkcií, odpovedanie na otázky o dokumentoch, prefixy odpovedí, dávkové odosielanie a agentové konverzácie. Dokumentácia Mistral k štruktúrovanému výstupu odlišuje režim JSON od vlastnej schémy. Požadovaný formát JSON určite v prompte; definovanú schému použite, keď pripojené rozhranie potrebuje konkrétnu štruktúru polí. Záznam môže oddeľovať zdrojové fakty, interpretácie a otvorené otázky namiesto ich spojenia v jednom odseku.
Odpovedanie na otázky o dokumentoch je postup spájajúci spracovanie dokumentu s porozumením jazykového modelu. OCR pripraví text, štruktúru a formátovanie a model následne odpovie na otázku o tomto materiáli. Požiadavka môže nájsť požiadavku, porovnať tvrdenia naprieč dokumentmi alebo zhrnúť dôkazy relevantné pre rozhodnutie. Priame porozumenie obrázku a dokumentový postup s pomocou OCR sú súvisiace spôsoby prípravy dôkazov; krok spracovania dokumentu zostáva odlišný od obrazového vstupu.
Napríklad dodajte technickú špecifikáciu a výkresy, označte posudzovanú revíziu a vyžiadajte si maticu požiadaviek. Každý riadok môže obsahovať požiadavku, podporný dokument alebo výkres, pozorovaný rozdiel a objasnenie, ktoré ešte treba získať. Zachovajte označenia, jednotky a oblasti obrázka, ktoré určujú porovnanie, aby výsledok zostal prepojený so zdrojovým materiálom.
Programovanie, agenti a vizuálne uvažovanie
Vydanie opisuje analýzu kybernetickej bezpečnosti, softvérové inžinierstvo, porozumenie repozitárom a postupy orientované na terminál. Pri obrannej revízii kódu dodajte relevantnú vetvu kódu, očakávané správanie a dôkazy zlyhania. Žiadajte príčinu, navrhovanú opravu a príklady, ktoré odlíšia staré správanie od zamýšľaného. Pri otázke o repozitári zahrňte moduly a vzťahy volaní potrebné na vysvetlenie vybraného správania.
Volanie funkcií prepája uvažovanie s nástrojmi poskytovanými aplikáciou. Postup výrobcu definuje funkcie, poskytne otázku používateľa, nechá model pripraviť argumenty, vykoná zvolenú funkciu v aplikácii a vráti jej výsledok pre ďalšiu odpoveď. Navrhované volanie sa odlišuje od vykonania. Karta uvádza aj vstavané nástroje v agentovom či konverzačnom rozhraní výrobcu; patria tomuto prepojenému postupu a nepridávajú modelu novú vstupnú alebo výstupnú modalitu.
Vizuálne porozumenie zahŕňa dokumenty, grafy, prirodzené scény a technické výkresy. Úloha s výkresom sa môže pýtať, ktorý označený komponent spĺňa dodanú požiadavku, ktorý rozmer alebo anotácia podporuje zistenie a ktorú oblasť treba preskúmať podrobnejšie. Príklady vizuálnych agentov vo vydaní spájajú interpretáciu s krokmi kontroly; približovanie, vyhľadávanie a ďalšie akcie potrebujú okolité prostredie nástrojov.
Veda, matematika a profesionálne výstupy
Výrobca medzi zamýšľanými použitiami opisuje vedecké programovanie, analýzu údajov, modelovanie a matematické uvažovanie. Dodajte rovnice, predpoklady, jednotky a požadovanú podobu výsledku. Požiadavka na vedecké programovanie môže žiadať implementáciu, význam každej premennej a plán porovnania jej výstupu s referenčnými podmienkami. Vytvorenie tejto implementácie je textový výsledok; spustenie simulácie alebo vytvorenie súboru vyžaduje aplikačné prostredie.
Pri profesionálnej práci s dokumentmi dodajte zdrojové správy a definujte artefakt: porovnávaciu tabuľku, vysvetlenie, upravenú pasáž alebo obsah tabuľkového dokumentu. Uveďte základ výpočtov a zachovajte podporné umiestnenia v dokumentoch. Vydanie opisuje aj viacjazyčné trénovanie vo viac než 160 jazykoch vrátane všetkých úradných jazykov Európskej únie; pri príprave viacjazyčnej úlohy určite požadovaný jazyk výstupu a terminológiu.
Užitočné hranice
Zdokumentované modality sú textový a obrazový vstup s textovým výstupom. Kontext s miliónom tokenov uvádzaný výrobcom nie je samostatnou špecifikáciou maximálnej dĺžky odpovede a prečítané zdroje nestanovujú nezávislý pevný limit výstupu pre túto položku. Presnú edíciu Large 4, pripravené dôkazy a prepojené nástroje ponechajte výslovné. Štruktúrovaný záznam, vysvetlenie alebo navrhovaná akcia sú najužitočnejšie, keď sú ich polia, podporné zdroje a ďalší aplikačný krok definované pred požiadavkou.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity mistralai/mistral-large-4-0 | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00272 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00836 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00028 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.00272 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.00836 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00028 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "mistralai/mistral-large-4-0",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-large-4-0', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-large-4-0', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-4-0
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
Build an engineering requirement matrix\n\nCreate a requirements matrix from these text excerpts. Spec S1: the enclosure must fit a 60 mm cable bend radius. Drawing D2: available internal clearance is 45 mm. Note N3: exterior width is 120 mm. For each relevant requirement, show the source evidence, the mismatch and the clarification needed. Do not use exterior width as proof of internal clearance.A source-linked matrix identifying the bend-radius/clearance conflict and the information needed for an engineering decision.The comparison keeps millimetres consistent and does not treat the unrelated exterior dimension as resolving the conflict.