Source: https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-mistral-small-2603/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-mistral-small-2603/
Language: sk

# Mistral: Mistral Small 4

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-mistral-small-2603/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-mistral-small-2603/facts.json)

## [Mistral: Mistral Small 4](https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-mistral-small-2603/)

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.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-mistral-small-2603/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-mistral-small-2603/#method-1)

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`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=chat)

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

| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity mistralai/mistral-small-2603 | Predvolené— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | 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— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
| Pole`provider` | Typ`object` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty 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

| Parameter | Špecifikácia |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Špecifikáciaapplication/json |
| Parameter`required` | Špecifikáciamodel, messages |
| Parameter`material_types` | Špecifikáciatext |
| Parameter`messages` | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
| Parameter`file_material` | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
| Parameter`optional_controls` | Špecifikáciastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
| Parameter`output_modalities` | Špecifikáciatext |
| Parameter`hosted_operations` | Špecifikáciafalse |
| Parameter`multimodal_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.

### 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.

| 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 **$0.0003** / 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 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok 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 →](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/reserve/)

### Príklady požiadaviek

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamovanie v jazyku Python

```bash
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
```

```python
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"))
```

```python
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

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a ďalšie kroky

| 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. |

### Aliasy

#### Aliasy modelov

**Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=chat)

#### Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

#### Súvisiace ID na volanie

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=chat)

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

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=messages)

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

| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity mistralai/mistral-small-2603 | Predvolené— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |

Kombinácie vstupných podkladov

**Text** · Text UTF-8

`reťazec messages[].content`

Parametre a životný cyklus metódy

| Parameter | Špecifikácia |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Špecifikáciaapplication/json |
| Parameter`required` | Špecifikáciamodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Špecifikáciastream |
| Parameter`material_types` | Špecifikáciatext |
| Parameter`text_file_material` | ŠpecifikáciaPrečítajte 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.

| 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 **$0.0003** / 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 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok 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 →](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/reserve/)

### Príklady požiadaviek

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimálne telo požiadavky vo formáte JSONcurl · použite svoj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledok

```json
{
  "model": "mistralai/mistral-small-2603",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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
```

```python
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

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Chyby a ďalšie kroky

| 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. |

### Aliasy

#### Aliasy modelov

**Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=messages)

#### Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

#### Súvisiace ID na volanie

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/sk/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=messages)

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`

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](https://ailoot.ai/docs/sk/billing/subscriptions/) · [Zobraziť ceny modelov](https://ailoot.ai/models/sk/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Ponuka a licenčná zmluva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sk)

## Ailoot · Spoločnosť a jej portfólio projektov





Ailoot stavia na dlhodobých prevádzkových skúsenostiach, širokej klientskej základni, stabilných službách a priebežnom sledovaní KPI.





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





Ailoot využíva tieto prevádzkové skúsenosti na poskytovanie prístupu cez API k funkciám AI v produktoch zákazníkov, agentoch, aplikáciách a automatizáciách.