modely

Mistral: Mistral Small 4

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Small 4

Mistral Small 4 je hybridný model na prácu s textom a obrázkami so schopnosťami plnenia pokynov, uvažovania a programovania. Jeho vydanie zmesi expertov so 119 miliardami parametrov aktivuje 6,5 miliardy parametrov na token a podporuje kontext 256k uvádzaný výrobcom, voliteľnú intenzitu uvažovania, JSON a volania funkcií.

O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

Mistral Small 4 spája všeobecné dodržiavanie pokynov, uvažovanie a programovanie v jedinom multimodálnom modeli. Výrobca ho opisuje ako zjednotenie rodín Instruct, Magistral na uvažovanie a Devstral na programovanie. Prijíma text a obrázky a vracia text, pričom pre aplikácie s nástrojmi sú dostupné volania funkcií a výstup JSON.

Architektúra a hlavné funkcie

Vydanie má celkovo 119 miliárd parametrov a aktivuje 6,5 miliardy na token. Jeho architektúra zmesi expertov obsahuje 128 expertov, z toho 4 aktívnych, a výrobca dokumentuje kontextové okno 256k. Počet aktívnych parametrov a počet expertov opisujú organizáciu modelu; odlišujú sa od množstva textového alebo obrazového obsahu zahrnutého v jednej úlohe.

Model poskytuje plnenie pokynov a uvažovanie v tom istom kontrolnom bode. Výrobca identifikuje aj vizuálne schopnosti, dodržiavanie systémového promptu a viacjazyčnú podporu desiatok jazykov vrátane angličtiny, francúzštiny, španielčiny, nemčiny, taliančiny, portugalčiny, holandčiny, čínštiny, japončiny, kórejčiny a arabčiny. Textový pokyn sa preto môže pýtať na obrázok alebo spájať písomnú požiadavku s viditeľnými dôkazmi, pričom odpoveď sa vráti ako text.

Vizuálna úloha môže dodať stránku dokumentu a žiadať hodnoty relevantné pre pomenovanú podmienku. Označenia a jednotky ponechajte čitateľné a uveďte, či má výsledok zachovať pôvodné znenie, zhrnúť ho alebo porovnať s iným zdrojom. Úloha s rozhraním môže spojiť snímku obrazovky s cieľom používateľa a žiadať relevantný viditeľný ovládací prvok a dôkazy podporujúce navrhovaný ďalší krok.

Výber režimu pokynov alebo uvažovania

Vydaná karta dokumentuje intenzitu uvažovania none pre okamžitú odpoveď v štýle plnenia pokynov a high pre uvažovanie, pričom high odporúča pre zložité prompty. Výber sa vykonáva pre každú požiadavku v rámci toho istého modelu Small 4. Bežná klasifikácia alebo krátke preformulovanie môže mať iné požiadavky na odpoveď než matematický, vizuálny alebo programovací problém, ktorý potrebuje rozvinuté vysvetlenie.

Výrobca odporúča temperature 0.7 pri vysokej intenzite uvažovania. Pri none určuje teploty od 0.0 do 0.7 podľa úlohy. Tieto nastavenia opisujú zdokumentované režimy a nemenia intenzitu uvažovania na záruku správneho výsledku. Pred výberom potrebnej miery uvažovania definujte predpoklady, podobu výstupu a relevantné zdrojové materiály.

Pri riešenom probléme dodajte úplné zadanie a žiadajte dôležité odôvodnené kroky nasledované konečným výrazom. Pri úlohe s kódom dodajte požiadavku, dotknutú funkciu a konkrétny vstup; navrhovanú implementáciu žiadajte oddelene od vysvetlenia a príkladov. Ukážky použitia výrobcu zahŕňajú dodržiavanie pokynov, výpočtový nástroj použitý na obrázok a vizuálne uvažovanie, čím ilustrujú, ako môžu textové a vizuálne dôkazy vstupovať do týchto rôznych úloh.

Programovanie, dokumenty a nástroje

Model je určený na skúmanie kódovej základne a agentov softvérového inžinierstva, všeobecných asistentov, porozumenie dokumentom a výskum. Požiadavka pre programovacieho agenta môže pomenovať modul na zmenu, rozhranie na zachovanie a správanie, ktoré má nastať. Dodajte relevantné zdroje a dôkazy zlyhania. Model môže navrhnúť ďalšiu operáciu alebo zmenu kódu, zatiaľ čo aplikácia poskytuje prístup k repozitáru, vykonávanie a spätnú väzbu.

Pri extrakcii z dokumentu identifikujte povinné polia a spôsob zápisu chýbajúcich informácií. Užitočný záznam môže oddeliť identifikátor dokumentu, zdrojové tvrdenie, interpretovanú požiadavku a nevyriešenú otázku. Karta služby výrobcu uvádza vlastný štruktúrovaný výstup a odpovedanie na otázky o dokumentoch; druhá funkcia používa spracovanie dokumentu a OCR na prípravu textu a štruktúry pred analýzou jazykovým modelom. Priama otázka k obrázku a dokumentový postup s pomocou OCR by si mali zachovať vlastnú prípravu vstupu.

Volanie funkcií vyžaduje jasne opísané nástroje. Model vyberie funkciu a vytvorí argumenty; aplikácia vykoná operáciu a vráti jej výsledok pre nasledujúcu odpoveď. Rovnaká logika platí pri vyhľadávaní, výpočte aj programovacej operácii. Formátovanie JSON usporadúva odpoveď, zatiaľ čo volanie nástroja žiada externú akciu; tieto dva výsledky nemožno považovať za zameniteľné.

Karta služby uvádza aj predikované výstupy, prefixy odpovedí, dávkovanie a agentové konverzácie. Predikované výstupy sú užitočné, keď treba dokument alebo súbor kódu znovu vygenerovať iba s obmedzenou zmenou a zvyšok obsahu je známy. Určite úpravu a materiál na zachovanie. Pokračovanie prefixu používa známy začiatok odpovede, zatiaľ čo dávkovanie sa týka odosielania práce, nie ďalšieho režimu uvažovania.

Hranice kontextu a edície

Písomnú úlohu, vizuálne materiály, konverzáciu a požadovanú odpoveď plánujte podľa zdokumentovaného kontextu 256k. Vydaný príklad použitia nastavuje kontext 262 144 tokenov, zatiaľ čo jeho príklad generovania s 1 024 tokenmi nie je samostatnou maximálnou kapacitou výstupu. Prečítané zdroje neposkytujú nezávislý pevný limit dĺžky odpovede, ktorým by sa nahradila zvolená dĺžka úlohy.

Small 4 má vlastnú architektúru zmesi expertov so 119 miliardami parametrov a hybridné režimy. Nemal by preberať hustú architektúru 128B modelu Medium 3.5 ani samostatné edície Instruct a Reasoning modelu Ministral 3. Výrobca vydáva aj samostatné kvantizované artefakty a artefakty špekulatívneho dekódovania; ide o samostatné artefakty nasadenia, nie odlišné modality obsahu. Zachovajte pomenované vydanie Small 4 a režim požadovaný pre skutočné vysvetlenie, štruktúrovaný záznam alebo výsledný kód.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický príklad v angličtine

Repair a last-line parser

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

Očakávaný výsledok

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

Overenie výsledku

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

mistralai/mistral-small-2603

Mistral /mistralai/mistral-small-2603

Úvod

Mistral Small 4 je hybridný model na prácu s textom a obrázkami so schopnosťami plnenia pokynov, uvažovania a programovania. Jeho vydanie zmesi expertov so 119 miliardami parametrov aktivuje 6,5 miliardy parametrov na token a podporuje kontext 256k uvádzaný výrobcom, voliteľnú intenzitu uvažovania, JSON a volania funkcií.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupný formát
json alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
mistralai/mistral-small-2603
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Minimálny počet položiek: 1
Predvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty 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[].contentTypstring|content_part[]|nullPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID
Predvolené—
Polemessages[].nameTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa
Predvolené—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletemperatureTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletop_pTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestopTypstring|string[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].typeTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
function
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].function.nameTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia
Predvolené—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletool_choiceTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleresponse_formatTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polereasoning_effortTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolereasoningTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleservice_tierTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoleinstructionsTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Predvolené—
PolefunctionsTypfunction[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polefunction_callTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolemodalitiesTypstring[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
text
Predvolené—
PoleproviderTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta
Predvolené—
Polecache_control.ttlTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta
Predvolené—
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF8

messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
ParametermessagesŠpecifikáciapole správ so štruktúrou role/content
Parameterfile_materialŠpecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeŠpecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou
Parameteroutput_modalitiesŠpecifikáciatext
Parameterhosted_operationsŠpecifikáciafalse
Parametermultimodal_input_bindingŠpecifikácianull

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.

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
Úroveň uvažovania · vysoká
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania vysoká
Úroveň uvažovania · žiadna
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania nastavená na žiadnu

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00003 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00003 / 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 →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamovanie v jazyku Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-2603", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-small-2603',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-small-2603',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

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.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-2603

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

mistralai/mistral-small-2603

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

mistralai/mistral-small-2603

Mistral /mistralai/mistral-small-2603

Úvod

Mistral Small 4 je hybridný model na prácu s textom a obrázkami so schopnosťami plnenia pokynov, uvažovania a programovania. Jeho vydanie zmesi expertov so 119 miliardami parametrov aktivuje 6,5 miliardy parametrov na token a podporuje kontext 256k uvádzaný výrobcom, voliteľnú intenzitu uvažovania, JSON a volania funkcií.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupný formát
JSON alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
mistralai/mistral-small-2603
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF-8

reťazec messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
Parametertext_file_materialŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy.

Životný cyklus: synchronous_or_streamed

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
Úroveň uvažovania · vysoká
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania vysoká
Úroveň uvažovania · žiadna
Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania nastavená na žiadnu

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00003 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00003 / 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 →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimálne telo požiadavky vo formáte JSONcurl · použite svoj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledok
{
  "model": "mistralai/mistral-small-2603",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-2603', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-2603', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

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.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-2603

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

mistralai/mistral-small-2603

FAQ · Mistral: Mistral Small 4
Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

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

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

Aké polia používa požiadavka?

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

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

Aké limity platia?

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

Viac podrobností

Pripojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes alebo vlastnej aplikácii.

Spoločnosť a jej portfólio projektov

Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny so zľavou.

Zľava predplatného na pravidelnú prácu. Promo kódy až 50% na nákup tokenov.

Predplatné
Na pravidelné požiadavky vyberte tarifu so zľavou.
Promo kód až 50%
Pri nákupe zadajte kód. Cena sa prepočíta podľa prebiehajúcej akcie.
Výdavky v histórii
Pri každej požiadavke sa uloží model, tokeny a suma.

Vybrať predplatné · Zobraziť ceny modelov

Pripojte API k produktu, ktorý predávate.

SaaS, aplikácie a boti podľa ponuky a licenčnej zmluvy Ailoot. Na ďalší predaj požiadajte o licenciu predajcu.

Komerčná aplikácia
Začleňte generovanie textu, obrázkov, videa a zvuku do platených funkcií svojej služby.
Licencia pre predajcu
Pošlite popis projektu a spôsob poskytovania prístupu. Vyžiadajte písomné podmienky použitia a ďalšieho predaja.
Dokumenty na webe
Ponuka, licenčná zmluva a zásady spracovania dát sú dostupné pred pripojením.

Požiadať o licenciu predajcu · Ponuka a licenčná zmluva