Mistral Saba je špecializovaný regionálny textový model Mistral AI vytvorený doladením modelu rodiny Small na vybraných materiáloch z Blízkeho východu a južnej Ázie. Výrobca opisuje model s 24 miliardami parametrov určený na zohľadnenie regionálneho jazyka, kultúrneho kontextu a miestnych foriem vyjadrovania. Prijíma písomnú úlohu a zdrojový materiál a vracia text.
Regionálny jazyk a kontext
Vydanie výslovne identifikuje arabčinu a mnohé jazyky indického pôvodu s osobitnou silou v jazykoch juhoindického pôvodu, napríklad tamilčine. Jeho zameranie je konkrétnejšie než jednoduchá zmena cieľového jazyka univerzálnej odpovede: tréningové materiály sú vybrané pre regionálny jazykový a kultúrny kontext, v ktorom sa odpoveď použije.
Pred žiadosťou o výsledok určite publikum, región, jazyk a požadovaný register. Formálne vysvetlenie, správa pre zákazníka a vzdelávacia pasáž môžu vyžadovať odlišnú terminológiu a formy oslovenia. Dodajte slovník názvov produktov alebo odborných termínov, ktoré musia zostať konzistentné, a uveďte, či má výsledok zachovať zdrojové znenie alebo prispôsobiť vysvetlenie čitateľovi.
Stránka výrobcu uvádza kontextové okno 32k a identifikuje edíciu ako mistral-saba-2502. Kontext používajte na relevantné zdrojové pasáže, konverzáciu a pokyny spolu. Regionálne prispôsobená odpoveď stále potrebuje skutočné podmienky produktu, postup alebo obsah dokumentu dodané ako dôkazy; znalosť kultúry neposkytuje súkromné informácie spoločnosti.
Konverzačná podpora
Výrobca zdôrazňuje arabských konverzačných asistentov ako ústredný spôsob použitia. Praktická požiadavka podpory môže dodať správu používateľa a schválené referenčné materiály a potom žiadať odpoveď v pomenovanom registri. Vyžiadajte si ďalšiu akciu, podmienku, za ktorej je použiteľná, a prípadné podrobnosti, ktoré používateľ ešte musí dodať. Odpoveď tak zostane ukotvená v konkrétnom probléme namiesto všeobecného regionálneho pozdravu.
Pri dvojjazyčnom vysvetlení určite jazyk zdroja a jazyk konečnej správy. Zachovajte názvy, sumy alebo jednotky dodané v materiáli a opíšte publikum, ktoré má odpovedi rozumieť. Nadväzujúca otázka môže žiadať kratšiu verziu alebo objasnenie jedného termínu pri zachovaní rovnakých podmienok.
Prispôsobenie konkrétnej doméne
Oznámenie opisuje dolaďovanie Saba pre konkrétne domény vrátane energetiky a ďalších regionálnych profesionálnych kontextov. Ide o proces prispôsobenia, nie o tvrdenie, že každý špecializovaný dataset je už súčasťou predvoleného modelu. Pri textovej úlohe orientovanej na doménu dodajte terminológiu, zdrojové dokumenty a pravidlá odpovede relevantné pre skutočnú aplikáciu.
Technické vysvetlenie môže žiadať, aby model preformuloval postup pomocou regionálnej terminológie čitateľa pri zachovaní pôvodných krokov a podmienok. Otázka k dokumentu môže identifikovať ustanovenie na vysvetlenie a žiadať stručnú odpoveď s podpornou pasážou. Pri príprave výstupu odlíšte zdrojový fakt, vysvetlenie a prípadný nevyriešený termín.
Tvorba kultúrneho obsahu
Výrobca opisuje aj kultúrne relevantné písanie a vzdelávacie zdroje. Dodajte tému, zamýšľané publikum, jazyk a fakty alebo príklady, ktoré sa majú objaviť. Pri vzdelávacej pasáži určite, čomu má študent na konci rozumieť, a žiadajte vysvetlenie nasledované praktickým príkladom. Pri správe organizácie dodajte účel a informácie, podľa ktorých má čitateľ konať.
Keď sú súčasťou úlohy miestne idiómy alebo kultúrne odkazy, uveďte kontext ich použitia. Vyžiadajte si alternatívne znenie, keď by formálna alebo neutrálnejšia verzia poslúžila inému publiku. Sú to praktické spôsoby využitia regionálnej špecializácie modelu pri zachovaní výslovného obsahu a zamýšľaného použitia.
Hranice edície a výsledku
Zdokumentovanou špecializáciou Saba je regionálna jazyková práca založená na texte s kontextom 32k. Nemal by preberať obrazový vstup, riadenie hybridného uvažovania ani funkcie formátu nástrojov z neskorších modelov Small alebo Medium iba preto, že ide o doladený model rodiny Small. Prečítané zdroje neuvádzajú samostatnú maximálnu kapacitu výstupných tokenov pre túto edíciu.
Pripravte úplnú písomnú úlohu, relevantné zdrojové fakty a požadovaný artefakt: odpoveď podpory, vysvetlenie, prispôsobenú pasáž alebo krátky vzdelávací text. Pomenovanú edíciu Saba a jazyk a register publika ponechajte výslovné, aby výsledný text riešil skutočnú potrebu regionálnej komunikácie.
", "aboutText": "Mistral Saba je špecializovaný regionálny textový model Mistral AI vytvorený doladením modelu rodiny Small na vybraných materiáloch z Blízkeho východu a južnej Ázie. Výrobca opisuje model s 24 miliardami parametrov určený na zohľadnenie regionálneho jazyka, kultúrneho kontextu a miestnych foriem vyjadrovania. Prijíma písomnú úlohu a zdrojový materiál a vracia text.\n\nRegionálny jazyk a kontext\n\nVydanie výslovne identifikuje arabčinu a mnohé jazyky indického pôvodu s osobitnou silou v jazykoch juhoindického pôvodu, napríklad tamilčine. Jeho zameranie je konkrétnejšie než jednoduchá zmena cieľového jazyka univerzálnej odpovede: tréningové materiály sú vybrané pre regionálny jazykový a kultúrny kontext, v ktorom sa odpoveď použije.\n\nPred žiadosťou o výsledok určite publikum, región, jazyk a požadovaný register. Formálne vysvetlenie, správa pre zákazníka a vzdelávacia pasáž môžu vyžadovať odlišnú terminológiu a formy oslovenia. Dodajte slovník názvov produktov alebo odborných termínov, ktoré musia zostať konzistentné, a uveďte, či má výsledok zachovať zdrojové znenie alebo prispôsobiť vysvetlenie čitateľovi.\n\nStránka výrobcu uvádza kontextové okno 32k a identifikuje edíciu ako mistral-saba-2502. Kontext používajte na relevantné zdrojové pasáže, konverzáciu a pokyny spolu. Regionálne prispôsobená odpoveď stále potrebuje skutočné podmienky produktu, postup alebo obsah dokumentu dodané ako dôkazy; znalosť kultúry neposkytuje súkromné informácie spoločnosti.\n\nKonverzačná podpora\n\nVýrobca zdôrazňuje arabských konverzačných asistentov ako ústredný spôsob použitia. Praktická požiadavka podpory môže dodať správu používateľa a schválené referenčné materiály a potom žiadať odpoveď v pomenovanom registri. Vyžiadajte si ďalšiu akciu, podmienku, za ktorej je použiteľná, a prípadné podrobnosti, ktoré používateľ ešte musí dodať. Odpoveď tak zostane ukotvená v konkrétnom probléme namiesto všeobecného regionálneho pozdravu.\n\nPri dvojjazyčnom vysvetlení určite jazyk zdroja a jazyk konečnej správy. Zachovajte názvy, sumy alebo jednotky dodané v materiáli a opíšte publikum, ktoré má odpovedi rozumieť. Nadväzujúca otázka môže žiadať kratšiu verziu alebo objasnenie jedného termínu pri zachovaní rovnakých podmienok.\n\nPrispôsobenie konkrétnej doméne\n\nOznámenie opisuje dolaďovanie Saba pre konkrétne domény vrátane energetiky a ďalších regionálnych profesionálnych kontextov. Ide o proces prispôsobenia, nie o tvrdenie, že každý špecializovaný dataset je už súčasťou predvoleného modelu. Pri textovej úlohe orientovanej na doménu dodajte terminológiu, zdrojové dokumenty a pravidlá odpovede relevantné pre skutočnú aplikáciu.\n\nTechnické vysvetlenie môže žiadať, aby model preformuloval postup pomocou regionálnej terminológie čitateľa pri zachovaní pôvodných krokov a podmienok. Otázka k dokumentu môže identifikovať ustanovenie na vysvetlenie a žiadať stručnú odpoveď s podpornou pasážou. Pri príprave výstupu odlíšte zdrojový fakt, vysvetlenie a prípadný nevyriešený termín.\n\nTvorba kultúrneho obsahu\n\nVýrobca opisuje aj kultúrne relevantné písanie a vzdelávacie zdroje. Dodajte tému, zamýšľané publikum, jazyk a fakty alebo príklady, ktoré sa majú objaviť. Pri vzdelávacej pasáži určite, čomu má študent na konci rozumieť, a žiadajte vysvetlenie nasledované praktickým príkladom. Pri správe organizácie dodajte účel a informácie, podľa ktorých má čitateľ konať.\n\nKeď sú súčasťou úlohy miestne idiómy alebo kultúrne odkazy, uveďte kontext ich použitia. Vyžiadajte si alternatívne znenie, keď by formálna alebo neutrálnejšia verzia poslúžila inému publiku. Sú to praktické spôsoby využitia regionálnej špecializácie modelu pri zachovaní výslovného obsahu a zamýšľaného použitia.\n\nHranice edície a výsledku\n\nZdokumentovanou špecializáciou Saba je regionálna jazyková práca založená na texte s kontextom 32k. Nemal by preberať obrazový vstup, riadenie hybridného uvažovania ani funkcie formátu nástrojov z neskorších modelov Small alebo Medium iba preto, že ide o doladený model rodiny Small. Prečítané zdroje neuvádzajú samostatnú maximálnu kapacitu výstupných tokenov pre túto edíciu.\n\nPripravte úplnú písomnú úlohu, relevantné zdrojové fakty a požadovaný artefakt: odpoveď podpory, vysvetlenie, prispôsobenú pasáž alebo krátky vzdelávací text. Pomenovanú edíciu Saba a jazyk a register publika ponechajte výslovné, aby výsledný text riešil skutočnú potrebu regionálnej komunikácie.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Draft an Arabic service reply\n\nWrite a polite Modern Standard Arabic support reply for customers in the Gulf. Approved facts: service desk hours are Sunday through Thursday, 09:00-17:00; ticket T-46 is received; no appointment has been assigned. Confirm receipt and explain the hours in two sentences. Keep T-46 unchanged and do not promise a visit time.A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.mistralai/mistral-sabaMistral Saba je textový model s 24 miliardami parametrov trénovaný na vybraných materiáloch z Blízkeho východu a južnej Ázie. Zameriava sa na regionálny jazykový a kultúrny kontext vrátane arabčiny a jazykov indického pôvodu, ako je tamilčina, s kontextom 32k uvádzaným výrobcom pre písomné úlohy.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Mistral Saba je špecializovaný regionálny textový model Mistral AI vytvorený doladením modelu rodiny Small na vybraných materiáloch z Blízkeho východu a južnej Ázie. Výrobca opisuje model s 24 miliardami parametrov určený na zohľadnenie regionálneho jazyka, kultúrneho kontextu a miestnych foriem vyjadrovania. Prijíma písomnú úlohu a zdrojový materiál a vracia text.
Regionálny jazyk a kontext
Vydanie výslovne identifikuje arabčinu a mnohé jazyky indického pôvodu s osobitnou silou v jazykoch juhoindického pôvodu, napríklad tamilčine. Jeho zameranie je konkrétnejšie než jednoduchá zmena cieľového jazyka univerzálnej odpovede: tréningové materiály sú vybrané pre regionálny jazykový a kultúrny kontext, v ktorom sa odpoveď použije.
Pred žiadosťou o výsledok určite publikum, región, jazyk a požadovaný register. Formálne vysvetlenie, správa pre zákazníka a vzdelávacia pasáž môžu vyžadovať odlišnú terminológiu a formy oslovenia. Dodajte slovník názvov produktov alebo odborných termínov, ktoré musia zostať konzistentné, a uveďte, či má výsledok zachovať zdrojové znenie alebo prispôsobiť vysvetlenie čitateľovi.
Stránka výrobcu uvádza kontextové okno 32k a identifikuje edíciu ako mistral-saba-2502. Kontext používajte na relevantné zdrojové pasáže, konverzáciu a pokyny spolu. Regionálne prispôsobená odpoveď stále potrebuje skutočné podmienky produktu, postup alebo obsah dokumentu dodané ako dôkazy; znalosť kultúry neposkytuje súkromné informácie spoločnosti.
Konverzačná podpora
Výrobca zdôrazňuje arabských konverzačných asistentov ako ústredný spôsob použitia. Praktická požiadavka podpory môže dodať správu používateľa a schválené referenčné materiály a potom žiadať odpoveď v pomenovanom registri. Vyžiadajte si ďalšiu akciu, podmienku, za ktorej je použiteľná, a prípadné podrobnosti, ktoré používateľ ešte musí dodať. Odpoveď tak zostane ukotvená v konkrétnom probléme namiesto všeobecného regionálneho pozdravu.
Pri dvojjazyčnom vysvetlení určite jazyk zdroja a jazyk konečnej správy. Zachovajte názvy, sumy alebo jednotky dodané v materiáli a opíšte publikum, ktoré má odpovedi rozumieť. Nadväzujúca otázka môže žiadať kratšiu verziu alebo objasnenie jedného termínu pri zachovaní rovnakých podmienok.
Prispôsobenie konkrétnej doméne
Oznámenie opisuje dolaďovanie Saba pre konkrétne domény vrátane energetiky a ďalších regionálnych profesionálnych kontextov. Ide o proces prispôsobenia, nie o tvrdenie, že každý špecializovaný dataset je už súčasťou predvoleného modelu. Pri textovej úlohe orientovanej na doménu dodajte terminológiu, zdrojové dokumenty a pravidlá odpovede relevantné pre skutočnú aplikáciu.
Technické vysvetlenie môže žiadať, aby model preformuloval postup pomocou regionálnej terminológie čitateľa pri zachovaní pôvodných krokov a podmienok. Otázka k dokumentu môže identifikovať ustanovenie na vysvetlenie a žiadať stručnú odpoveď s podpornou pasážou. Pri príprave výstupu odlíšte zdrojový fakt, vysvetlenie a prípadný nevyriešený termín.
Tvorba kultúrneho obsahu
Výrobca opisuje aj kultúrne relevantné písanie a vzdelávacie zdroje. Dodajte tému, zamýšľané publikum, jazyk a fakty alebo príklady, ktoré sa majú objaviť. Pri vzdelávacej pasáži určite, čomu má študent na konci rozumieť, a žiadajte vysvetlenie nasledované praktickým príkladom. Pri správe organizácie dodajte účel a informácie, podľa ktorých má čitateľ konať.
Keď sú súčasťou úlohy miestne idiómy alebo kultúrne odkazy, uveďte kontext ich použitia. Vyžiadajte si alternatívne znenie, keď by formálna alebo neutrálnejšia verzia poslúžila inému publiku. Sú to praktické spôsoby využitia regionálnej špecializácie modelu pri zachovaní výslovného obsahu a zamýšľaného použitia.
Hranice edície a výsledku
Zdokumentovanou špecializáciou Saba je regionálna jazyková práca založená na texte s kontextom 32k. Nemal by preberať obrazový vstup, riadenie hybridného uvažovania ani funkcie formátu nástrojov z neskorších modelov Small alebo Medium iba preto, že ide o doladený model rodiny Small. Prečítané zdroje neuvádzajú samostatnú maximálnu kapacitu výstupných tokenov pre túto edíciu.
Pripravte úplnú písomnú úlohu, relevantné zdrojové fakty a požadovaný artefakt: odpoveď podpory, vysvetlenie, prispôsobenú pasáž alebo krátky vzdelávací text. Pomenovanú edíciu Saba a jazyk a register publika ponechajte výslovné, aby výsledný text riešil skutočnú potrebu regionálnej komunikácie.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity mistralai/mistral-saba | 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 $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-saba", "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-saba',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-saba',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-saba
Použite cesty metód uvedené vyššie.
mistralai/mistral-sabaMistral Saba je textový model s 24 miliardami parametrov trénovaný na vybraných materiáloch z Blízkeho východu a južnej Ázie. Zameriava sa na regionálny jazykový a kultúrny kontext vrátane arabčiny a jazykov indického pôvodu, ako je tamilčina, s kontextom 32k uvádzaným výrobcom pre písomné úlohy.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Mistral Saba je špecializovaný regionálny textový model Mistral AI vytvorený doladením modelu rodiny Small na vybraných materiáloch z Blízkeho východu a južnej Ázie. Výrobca opisuje model s 24 miliardami parametrov určený na zohľadnenie regionálneho jazyka, kultúrneho kontextu a miestnych foriem vyjadrovania. Prijíma písomnú úlohu a zdrojový materiál a vracia text.
Regionálny jazyk a kontext
Vydanie výslovne identifikuje arabčinu a mnohé jazyky indického pôvodu s osobitnou silou v jazykoch juhoindického pôvodu, napríklad tamilčine. Jeho zameranie je konkrétnejšie než jednoduchá zmena cieľového jazyka univerzálnej odpovede: tréningové materiály sú vybrané pre regionálny jazykový a kultúrny kontext, v ktorom sa odpoveď použije.
Pred žiadosťou o výsledok určite publikum, región, jazyk a požadovaný register. Formálne vysvetlenie, správa pre zákazníka a vzdelávacia pasáž môžu vyžadovať odlišnú terminológiu a formy oslovenia. Dodajte slovník názvov produktov alebo odborných termínov, ktoré musia zostať konzistentné, a uveďte, či má výsledok zachovať zdrojové znenie alebo prispôsobiť vysvetlenie čitateľovi.
Stránka výrobcu uvádza kontextové okno 32k a identifikuje edíciu ako mistral-saba-2502. Kontext používajte na relevantné zdrojové pasáže, konverzáciu a pokyny spolu. Regionálne prispôsobená odpoveď stále potrebuje skutočné podmienky produktu, postup alebo obsah dokumentu dodané ako dôkazy; znalosť kultúry neposkytuje súkromné informácie spoločnosti.
Konverzačná podpora
Výrobca zdôrazňuje arabských konverzačných asistentov ako ústredný spôsob použitia. Praktická požiadavka podpory môže dodať správu používateľa a schválené referenčné materiály a potom žiadať odpoveď v pomenovanom registri. Vyžiadajte si ďalšiu akciu, podmienku, za ktorej je použiteľná, a prípadné podrobnosti, ktoré používateľ ešte musí dodať. Odpoveď tak zostane ukotvená v konkrétnom probléme namiesto všeobecného regionálneho pozdravu.
Pri dvojjazyčnom vysvetlení určite jazyk zdroja a jazyk konečnej správy. Zachovajte názvy, sumy alebo jednotky dodané v materiáli a opíšte publikum, ktoré má odpovedi rozumieť. Nadväzujúca otázka môže žiadať kratšiu verziu alebo objasnenie jedného termínu pri zachovaní rovnakých podmienok.
Prispôsobenie konkrétnej doméne
Oznámenie opisuje dolaďovanie Saba pre konkrétne domény vrátane energetiky a ďalších regionálnych profesionálnych kontextov. Ide o proces prispôsobenia, nie o tvrdenie, že každý špecializovaný dataset je už súčasťou predvoleného modelu. Pri textovej úlohe orientovanej na doménu dodajte terminológiu, zdrojové dokumenty a pravidlá odpovede relevantné pre skutočnú aplikáciu.
Technické vysvetlenie môže žiadať, aby model preformuloval postup pomocou regionálnej terminológie čitateľa pri zachovaní pôvodných krokov a podmienok. Otázka k dokumentu môže identifikovať ustanovenie na vysvetlenie a žiadať stručnú odpoveď s podpornou pasážou. Pri príprave výstupu odlíšte zdrojový fakt, vysvetlenie a prípadný nevyriešený termín.
Tvorba kultúrneho obsahu
Výrobca opisuje aj kultúrne relevantné písanie a vzdelávacie zdroje. Dodajte tému, zamýšľané publikum, jazyk a fakty alebo príklady, ktoré sa majú objaviť. Pri vzdelávacej pasáži určite, čomu má študent na konci rozumieť, a žiadajte vysvetlenie nasledované praktickým príkladom. Pri správe organizácie dodajte účel a informácie, podľa ktorých má čitateľ konať.
Keď sú súčasťou úlohy miestne idiómy alebo kultúrne odkazy, uveďte kontext ich použitia. Vyžiadajte si alternatívne znenie, keď by formálna alebo neutrálnejšia verzia poslúžila inému publiku. Sú to praktické spôsoby využitia regionálnej špecializácie modelu pri zachovaní výslovného obsahu a zamýšľaného použitia.
Hranice edície a výsledku
Zdokumentovanou špecializáciou Saba je regionálna jazyková práca založená na texte s kontextom 32k. Nemal by preberať obrazový vstup, riadenie hybridného uvažovania ani funkcie formátu nástrojov z neskorších modelov Small alebo Medium iba preto, že ide o doladený model rodiny Small. Prečítané zdroje neuvádzajú samostatnú maximálnu kapacitu výstupných tokenov pre túto edíciu.
Pripravte úplnú písomnú úlohu, relevantné zdrojové fakty a požadovaný artefakt: odpoveď podpory, vysvetlenie, prispôsobenú pasáž alebo krátky vzdelávací text. Pomenovanú edíciu Saba a jazyk a register publika ponechajte výslovné, aby výsledný text riešil skutočnú potrebu regionálnej komunikácie.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity mistralai/mistral-saba | 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 $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.00004 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "mistralai/mistral-saba",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-saba', '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-saba', '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-saba
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
Draft an Arabic service reply\n\nWrite a polite Modern Standard Arabic support reply for customers in the Gulf. Approved facts: service desk hours are Sunday through Thursday, 09:00-17:00; ticket T-46 is received; no appointment has been assigned. Confirm receipt and explain the hours in two sentences. Keep T-46 unchanged and do not promise a visit time.A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.