Devstral Small 2505 je prva izdaja Devstral Small, ki jo je Mistral AI skupaj z All Hands AI razvil za agente programskega inženirstva. Je model s 24 milijardami parametrov, zgrajen za raziskovanje kode, uporabo orodij in spremembe v več datotekah. Proizvajalčeva kartica ga opisuje kot izključno besedilnega s kontekstnim oknom 128K; vidni kodirnik je bil odstranjen iz modela Mistral Small 3.1, uporabljenega za fino prilagajanje.
Opišite zahtevano vedenje in repozitorij ali ustrezno kodo, s katero mora delati. Uporabna naloga določi funkcionalnost, datoteke ali področje aplikacije ter pogoje, ki dokazujejo dokončanje. Pri odpravljanju napake vključite opaženo napako, pri novi funkcionalnosti pa pričakovana uporabniška dejanja in vedenje podatkov.
Proizvajalčev primer zgradi enostransko aplikacijo za opravila s FastAPI, React in SQLite. Njegov poziv našteva dodajanje, brisanje in dokončevanje opravil ter prikaz seznama opravil. Te zahteve ustvarjeni vmesnik povezujejo z vedenjem aplikacije in shranjevanjem, ki ju potrebuje. Nadaljnja zahteva nato zahteva konkretno izboljšavo dokončane aplikacije.
Dokumentirani potek dela uporablja agentsko ogrodje, ki lahko pregleduje datoteke repozitorija, izvaja spremembe in poganja razvojna orodja. Devstral zagotovi odločitve in kodo; okoliški agent izvede dejanja orodij in vrne ugotovitve. Predložite navodila za pripravo projekta in pojasnite, katera preverjanja naj potrdijo, da sprememba deluje.
Pri spremembi, ki zajema več datotek, naj agent pred urejanjem prepozna ustrezne odvisnosti. Ugotovitve orodij ohranite ob nastalem popravku, da je mogoče predlagani popravek primerjati s tem, kar je bilo dejansko izvedeno. Ustvarjena izvedba postane delujoč izdelek, ko jo aplikacija shrani in izvede v predvidenem okolju.
Drug proizvajalčev primer agentu naroči, naj pregleda pokritost s testi in pripravi grafe. Potek dela najprej razišče repozitorij in njegove testne nastavitve, nato izmeri pokritost in ustvari vizualizacijo. Podobna zahteva naj določi repozitorij, mero za pregled in izhodni izdelek, na primer graf in datoteke, ki jih povzema.
Razlika med izhodom modela in dokazi izvedbe je tukaj pomembna. Zahtevajte nastale datoteke in ugotovitve razvojnih orodij skupaj z razlago, potrebno za njihovo razumevanje. Poznejšo predelavo osredotočite na opaženo vedenje ali konkreten del izdelka.
Ta vnos ohranja izdajo 2505, opisano v proizvajalčevi kartici. Poznejše izdaje Devstral Small imajo svoje identitete. Uporabite obliko pogovora in orodij izbranega modela, vključite ustrezno izvorno gradivo znotraj delovnega konteksta in pustite prostor za zahtevani rezultat. Kartica objavlja primere lokalnega izvajanja in agentov; njihovi vzorčni obsegi ustvarjanja so nastavitve nalog, ne univerzalna zgornja meja izhoda.
", "aboutText": "Devstral Small 2505 je prva izdaja Devstral Small, ki jo je Mistral AI skupaj z All Hands AI razvil za agente programskega inženirstva. Je model s 24 milijardami parametrov, zgrajen za raziskovanje kode, uporabo orodij in spremembe v več datotekah. Proizvajalčeva kartica ga opisuje kot izključno besedilnega s kontekstnim oknom 128K; vidni kodirnik je bil odstranjen iz modela Mistral Small 3.1, uporabljenega za fino prilagajanje.\n\n### Agentu podajte konkretno razvojno nalogo\n\nOpišite zahtevano vedenje in repozitorij ali ustrezno kodo, s katero mora delati. Uporabna naloga določi funkcionalnost, datoteke ali področje aplikacije ter pogoje, ki dokazujejo dokončanje. Pri odpravljanju napake vključite opaženo napako, pri novi funkcionalnosti pa pričakovana uporabniška dejanja in vedenje podatkov.\n\nProizvajalčev primer zgradi enostransko aplikacijo za opravila s FastAPI, React in SQLite. Njegov poziv našteva dodajanje, brisanje in dokončevanje opravil ter prikaz seznama opravil. Te zahteve ustvarjeni vmesnik povezujejo z vedenjem aplikacije in shranjevanjem, ki ju potrebuje. Nadaljnja zahteva nato zahteva konkretno izboljšavo dokončane aplikacije.\n\n### Raziskujte, urejajte in izvajajte prek aplikacije\n\nDokumentirani potek dela uporablja agentsko ogrodje, ki lahko pregleduje datoteke repozitorija, izvaja spremembe in poganja razvojna orodja. Devstral zagotovi odločitve in kodo; okoliški agent izvede dejanja orodij in vrne ugotovitve. Predložite navodila za pripravo projekta in pojasnite, katera preverjanja naj potrdijo, da sprememba deluje.\n\nPri spremembi, ki zajema več datotek, naj agent pred urejanjem prepozna ustrezne odvisnosti. Ugotovitve orodij ohranite ob nastalem popravku, da je mogoče predlagani popravek primerjati s tem, kar je bilo dejansko izvedeno. Ustvarjena izvedba postane delujoč izdelek, ko jo aplikacija shrani in izvede v predvidenem okolju.\n\n### Analizo repozitorija uporabite kot osredotočeno nalogo\n\nDrug proizvajalčev primer agentu naroči, naj pregleda pokritost s testi in pripravi grafe. Potek dela najprej razišče repozitorij in njegove testne nastavitve, nato izmeri pokritost in ustvari vizualizacijo. Podobna zahteva naj določi repozitorij, mero za pregled in izhodni izdelek, na primer graf in datoteke, ki jih povzema.\n\nRazlika med izhodom modela in dokazi izvedbe je tukaj pomembna. Zahtevajte nastale datoteke in ugotovitve razvojnih orodij skupaj z razlago, potrebno za njihovo razumevanje. Poznejšo predelavo osredotočite na opaženo vedenje ali konkreten del izdelka.\n\n### Ohranite izdajo in delovni kontekst\n\nTa vnos ohranja izdajo 2505, opisano v proizvajalčevi kartici. Poznejše izdaje Devstral Small imajo svoje identitete. Uporabite obliko pogovora in orodij izbranega modela, vključite ustrezno izvorno gradivo znotraj delovnega konteksta in pustite prostor za zahtevani rezultat. Kartica objavlja primere lokalnega izvajanja in agentov; njihovi vzorčni obsegi ustvarjanja so nastavitve nalog, ne univerzalna zgornja meja izhoda.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Plan a deletion fix across two files\n\nGiven these repository excerpts, propose a coordinated patch: api.py deletes a task by ID and always returns 204; store.py remove(id) silently ignores missing IDs. Requirement: an existing task returns 204 and a missing task returns 404. Show changes to both files and tests; preserve the DELETE route and successful deletion behavior.A patch split by api.py and store.py plus tests for existing and missing task IDs.The storage result reaches the handler so a missing task returns 404 without changing the successful status.devstral-small-2505Devstral Small 2505 je izključno besedilni model za programiranje, ki sta ga razvila Mistral AI in All Hands AI. Zasnovan je za programske agente, ki raziskujejo kodo, urejajo več datotek in uporabljajo razvojna orodja, z objavljenim kontekstnim oknom 128K.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Devstral Small 2505 je prva izdaja Devstral Small, ki jo je Mistral AI skupaj z All Hands AI razvil za agente programskega inženirstva. Je model s 24 milijardami parametrov, zgrajen za raziskovanje kode, uporabo orodij in spremembe v več datotekah. Proizvajalčeva kartica ga opisuje kot izključno besedilnega s kontekstnim oknom 128K; vidni kodirnik je bil odstranjen iz modela Mistral Small 3.1, uporabljenega za fino prilagajanje.
Opišite zahtevano vedenje in repozitorij ali ustrezno kodo, s katero mora delati. Uporabna naloga določi funkcionalnost, datoteke ali področje aplikacije ter pogoje, ki dokazujejo dokončanje. Pri odpravljanju napake vključite opaženo napako, pri novi funkcionalnosti pa pričakovana uporabniška dejanja in vedenje podatkov.
Proizvajalčev primer zgradi enostransko aplikacijo za opravila s FastAPI, React in SQLite. Njegov poziv našteva dodajanje, brisanje in dokončevanje opravil ter prikaz seznama opravil. Te zahteve ustvarjeni vmesnik povezujejo z vedenjem aplikacije in shranjevanjem, ki ju potrebuje. Nadaljnja zahteva nato zahteva konkretno izboljšavo dokončane aplikacije.
Dokumentirani potek dela uporablja agentsko ogrodje, ki lahko pregleduje datoteke repozitorija, izvaja spremembe in poganja razvojna orodja. Devstral zagotovi odločitve in kodo; okoliški agent izvede dejanja orodij in vrne ugotovitve. Predložite navodila za pripravo projekta in pojasnite, katera preverjanja naj potrdijo, da sprememba deluje.
Pri spremembi, ki zajema več datotek, naj agent pred urejanjem prepozna ustrezne odvisnosti. Ugotovitve orodij ohranite ob nastalem popravku, da je mogoče predlagani popravek primerjati s tem, kar je bilo dejansko izvedeno. Ustvarjena izvedba postane delujoč izdelek, ko jo aplikacija shrani in izvede v predvidenem okolju.
Drug proizvajalčev primer agentu naroči, naj pregleda pokritost s testi in pripravi grafe. Potek dela najprej razišče repozitorij in njegove testne nastavitve, nato izmeri pokritost in ustvari vizualizacijo. Podobna zahteva naj določi repozitorij, mero za pregled in izhodni izdelek, na primer graf in datoteke, ki jih povzema.
Razlika med izhodom modela in dokazi izvedbe je tukaj pomembna. Zahtevajte nastale datoteke in ugotovitve razvojnih orodij skupaj z razlago, potrebno za njihovo razumevanje. Poznejšo predelavo osredotočite na opaženo vedenje ali konkreten del izdelka.
Ta vnos ohranja izdajo 2505, opisano v proizvajalčevi kartici. Poznejše izdaje Devstral Small imajo svoje identitete. Uporabite obliko pogovora in orodij izbranega modela, vključite ustrezno izvorno gradivo znotraj delovnega konteksta in pustite prostor za zahtevani rezultat. Kartica objavlja primere lokalnega izvajanja in agentov; njihovi vzorčni obsegi ustvarjanja so nastavitve nalog, ne univerzalna zgornja meja izhoda.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve devstral-small-2505 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00022 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00066 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "devstral-small-2505", "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='devstral-small-2505',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='devstral-small-2505',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra devstral-small-2505
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
devstral-small-2505Devstral Small 2505 je izključno besedilni model za programiranje, ki sta ga razvila Mistral AI in All Hands AI. Zasnovan je za programske agente, ki raziskujejo kodo, urejajo več datotek in uporabljajo razvojna orodja, z objavljenim kontekstnim oknom 128K.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Devstral Small 2505 je prva izdaja Devstral Small, ki jo je Mistral AI skupaj z All Hands AI razvil za agente programskega inženirstva. Je model s 24 milijardami parametrov, zgrajen za raziskovanje kode, uporabo orodij in spremembe v več datotekah. Proizvajalčeva kartica ga opisuje kot izključno besedilnega s kontekstnim oknom 128K; vidni kodirnik je bil odstranjen iz modela Mistral Small 3.1, uporabljenega za fino prilagajanje.
Opišite zahtevano vedenje in repozitorij ali ustrezno kodo, s katero mora delati. Uporabna naloga določi funkcionalnost, datoteke ali področje aplikacije ter pogoje, ki dokazujejo dokončanje. Pri odpravljanju napake vključite opaženo napako, pri novi funkcionalnosti pa pričakovana uporabniška dejanja in vedenje podatkov.
Proizvajalčev primer zgradi enostransko aplikacijo za opravila s FastAPI, React in SQLite. Njegov poziv našteva dodajanje, brisanje in dokončevanje opravil ter prikaz seznama opravil. Te zahteve ustvarjeni vmesnik povezujejo z vedenjem aplikacije in shranjevanjem, ki ju potrebuje. Nadaljnja zahteva nato zahteva konkretno izboljšavo dokončane aplikacije.
Dokumentirani potek dela uporablja agentsko ogrodje, ki lahko pregleduje datoteke repozitorija, izvaja spremembe in poganja razvojna orodja. Devstral zagotovi odločitve in kodo; okoliški agent izvede dejanja orodij in vrne ugotovitve. Predložite navodila za pripravo projekta in pojasnite, katera preverjanja naj potrdijo, da sprememba deluje.
Pri spremembi, ki zajema več datotek, naj agent pred urejanjem prepozna ustrezne odvisnosti. Ugotovitve orodij ohranite ob nastalem popravku, da je mogoče predlagani popravek primerjati s tem, kar je bilo dejansko izvedeno. Ustvarjena izvedba postane delujoč izdelek, ko jo aplikacija shrani in izvede v predvidenem okolju.
Drug proizvajalčev primer agentu naroči, naj pregleda pokritost s testi in pripravi grafe. Potek dela najprej razišče repozitorij in njegove testne nastavitve, nato izmeri pokritost in ustvari vizualizacijo. Podobna zahteva naj določi repozitorij, mero za pregled in izhodni izdelek, na primer graf in datoteke, ki jih povzema.
Razlika med izhodom modela in dokazi izvedbe je tukaj pomembna. Zahtevajte nastale datoteke in ugotovitve razvojnih orodij skupaj z razlago, potrebno za njihovo razumevanje. Poznejšo predelavo osredotočite na opaženo vedenje ali konkreten del izdelka.
Ta vnos ohranja izdajo 2505, opisano v proizvajalčevi kartici. Poznejše izdaje Devstral Small imajo svoje identitete. Uporabite obliko pogovora in orodij izbranega modela, vključite ustrezno izvorno gradivo znotraj delovnega konteksta in pustite prostor za zahtevani rezultat. Kartica objavlja primere lokalnega izvajanja in agentov; njihovi vzorčni obsegi ustvarjanja so nastavitve nalog, ne univerzalna zgornja meja izhoda.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve devstral-small-2505 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.00022 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00066 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "devstral-small-2505",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'devstral-small-2505', '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': 'devstral-small-2505', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra devstral-small-2505
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Plan a deletion fix across two files\n\nGiven these repository excerpts, propose a coordinated patch: api.py deletes a task by ID and always returns 204; store.py remove(id) silently ignores missing IDs. Requirement: an existing task returns 204 and a missing task returns 404. Show changes to both files and tests; preserve the DELETE route and successful deletion behavior.A patch split by api.py and store.py plus tests for existing and missing task IDs.The storage result reaches the handler so a missing task returns 404 without changing the successful status.