Devstral Small 1.1 je Mistral AI-jev fiksni izključno besedilni model za agente programskega inženirstva. Fino prilagojen je iz Mistral Small 3.1 z odstranjenim vidnim kodirnikom, s čimer se model osredotoči na raziskovanje repozitorija, orodja in spremembe kode v več datotekah. Izdaja ima 24 milijard parametrov in kontekstno okno do 128K žetonov. Njen izhod sestavljajo besedilo, koda ali navodila za funkcije, ki jih omogoča agentska aplikacija.
Različica 1.1 ohranja arhitekturo prejšnje izdaje Small in razširja način dela s pozivi ter programskimi okolji. Proizvajalec opisuje boljše posploševanje v različnih agentskih ogrodjih in dodaja podporo Mistralovi obliki klicanja funkcij poleg oblik na podlagi XML. To so načini izražanja in razlage agentskih interakcij; predložena orodja in izvajalno okolje določajo, katera dejanja v repozitoriju so na voljo.
Ključne lastnosti modela vključujejo velikost 24B, uteži pod licenco Apache 2.0 in tokenizator Tekken z besediščem približno 131K vnosov. Fiksna izdaja 1.1 je določena z lastnim imenom izdaje in ohranja kontekst 128K. Besedilno projektno gradivo lahko vsebuje izvorne datoteke, zahteve naloge, prejšnja dejanja in vrnjene rezultate iskanj ali ukazov. To omogoča, da naslednja predlagana sprememba temelji na tem, kar je agent izvedel o projektu.
Praktičen potek dela se začne s konkretnim inženirskim ciljem. Agentu naročite, naj poišče pot, ki obdeluje zahtevo, prepozna ustrezne funkcije in predlaga usklajene spremembe v zadevnih datotekah. Predložite pričakovano vedenje, zahteve združljivosti in primere, ki razlikujejo pravilen rezultat. Pri napaki vključite opaženo napako in vhod, ki jo ponovi. Pri preoblikovanju kode navedite vmesnike in vedenje, ki morajo ostati stabilni. Uporaben izdelek je predlagani popravek skupaj z razlago njegovih odvisnosti in preverjanj, potrebnih za njegovo potrditev.
Model podpira tudi strukturirane odgovore in vprašanja o dokumentih. Naloga pregleda kode lahko vrne ločena polja za prizadete sestavne dele, predlagane spremembe in nadaljnja preverjanja. Naloga s tehničnim dokumentom lahko prepozna zahteve, pomembne za izvedbo. Nadaljevanje predpone lahko določi začetek odgovora, asinhroni paketni poteki dela pa obravnavajo neodvisne naloge analize kode. Te funkcije dopolnjujejo glavno specializacijo za repozitorije in orodja.
Pri agentu z Ailoot API skupaj z nalogo predložite opise orodij in njihove sheme argumentov. Devstral lahko izbere funkcijo in pripravi argumente; aplikacija funkcijo izvede, vrne njen izhod in nadaljuje pogovor. Model ne pridobi samostojno dostopa do datotek in ne izvede predlagane kode. Z vrnjenimi rezultati orodij izboljšajte predlagane spremembe in zaključite s kodo, razlago ter dokazi, ki jih poda okolje. Identiteta Small 1.1 ostaja ločena od poznejših izdaj Devstral in izdaj Mistral Small za splošno uporabo.
", "aboutText": "Devstral Small 1.1 je Mistral AI-jev fiksni izključno besedilni model za agente programskega inženirstva. Fino prilagojen je iz Mistral Small 3.1 z odstranjenim vidnim kodirnikom, s čimer se model osredotoči na raziskovanje repozitorija, orodja in spremembe kode v več datotekah. Izdaja ima 24 milijard parametrov in kontekstno okno do 128K žetonov. Njen izhod sestavljajo besedilo, koda ali navodila za funkcije, ki jih omogoča agentska aplikacija.\n\nRazličica 1.1 ohranja arhitekturo prejšnje izdaje Small in razširja način dela s pozivi ter programskimi okolji. Proizvajalec opisuje boljše posploševanje v različnih agentskih ogrodjih in dodaja podporo Mistralovi obliki klicanja funkcij poleg oblik na podlagi XML. To so načini izražanja in razlage agentskih interakcij; predložena orodja in izvajalno okolje določajo, katera dejanja v repozitoriju so na voljo.\n\nKljučne lastnosti modela vključujejo velikost 24B, uteži pod licenco Apache 2.0 in tokenizator Tekken z besediščem približno 131K vnosov. Fiksna izdaja 1.1 je določena z lastnim imenom izdaje in ohranja kontekst 128K. Besedilno projektno gradivo lahko vsebuje izvorne datoteke, zahteve naloge, prejšnja dejanja in vrnjene rezultate iskanj ali ukazov. To omogoča, da naslednja predlagana sprememba temelji na tem, kar je agent izvedel o projektu.\n\nPraktičen potek dela se začne s konkretnim inženirskim ciljem. Agentu naročite, naj poišče pot, ki obdeluje zahtevo, prepozna ustrezne funkcije in predlaga usklajene spremembe v zadevnih datotekah. Predložite pričakovano vedenje, zahteve združljivosti in primere, ki razlikujejo pravilen rezultat. Pri napaki vključite opaženo napako in vhod, ki jo ponovi. Pri preoblikovanju kode navedite vmesnike in vedenje, ki morajo ostati stabilni. Uporaben izdelek je predlagani popravek skupaj z razlago njegovih odvisnosti in preverjanj, potrebnih za njegovo potrditev.\n\nModel podpira tudi strukturirane odgovore in vprašanja o dokumentih. Naloga pregleda kode lahko vrne ločena polja za prizadete sestavne dele, predlagane spremembe in nadaljnja preverjanja. Naloga s tehničnim dokumentom lahko prepozna zahteve, pomembne za izvedbo. Nadaljevanje predpone lahko določi začetek odgovora, asinhroni paketni poteki dela pa obravnavajo neodvisne naloge analize kode. Te funkcije dopolnjujejo glavno specializacijo za repozitorije in orodja.\n\nPri agentu z Ailoot API skupaj z nalogo predložite opise orodij in njihove sheme argumentov. Devstral lahko izbere funkcijo in pripravi argumente; aplikacija funkcijo izvede, vrne njen izhod in nadaljuje pogovor. Model ne pridobi samostojno dostopa do datotek in ne izvede predlagane kode. Z vrnjenimi rezultati orodij izboljšajte predlagane spremembe in zaključite s kodo, razlago ter dokazi, ki jih poda okolje. Identiteta Small 1.1 ostaja ločena od poznejših izdaj Devstral in izdaj Mistral Small za splošno uporabo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Coordinate a renamed function\n\nTwo Python files contain: service.py: def load_user(uid): return {'id': uid}; handler.py: from service import load_user; def handle(uid): return load_user(uid). Rename load_user to fetch_user in both files while preserving handle's interface and returned value. Return separate changed file blocks and one regression assertion for handle(7).Two named Python file blocks and an assertion preserving handle behavior.The import, definition and call must all use fetch_user while handle remains callable by its original name.devstral-small-2507Devstral Small 1.1 je Mistral AI-jev izključno besedilni model 24B za programske agente, ki raziskujejo repozitorije in pripravljajo usklajene spremembe v več datotekah. Različica 1.1 doda širšo združljivost pozivov in podpira klicanje funkcij ter agentske oblike na podlagi XML, s 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 1.1 je Mistral AI-jev fiksni izključno besedilni model za agente programskega inženirstva. Fino prilagojen je iz Mistral Small 3.1 z odstranjenim vidnim kodirnikom, s čimer se model osredotoči na raziskovanje repozitorija, orodja in spremembe kode v več datotekah. Izdaja ima 24 milijard parametrov in kontekstno okno do 128K žetonov. Njen izhod sestavljajo besedilo, koda ali navodila za funkcije, ki jih omogoča agentska aplikacija.
Različica 1.1 ohranja arhitekturo prejšnje izdaje Small in razširja način dela s pozivi ter programskimi okolji. Proizvajalec opisuje boljše posploševanje v različnih agentskih ogrodjih in dodaja podporo Mistralovi obliki klicanja funkcij poleg oblik na podlagi XML. To so načini izražanja in razlage agentskih interakcij; predložena orodja in izvajalno okolje določajo, katera dejanja v repozitoriju so na voljo.
Ključne lastnosti modela vključujejo velikost 24B, uteži pod licenco Apache 2.0 in tokenizator Tekken z besediščem približno 131K vnosov. Fiksna izdaja 1.1 je določena z lastnim imenom izdaje in ohranja kontekst 128K. Besedilno projektno gradivo lahko vsebuje izvorne datoteke, zahteve naloge, prejšnja dejanja in vrnjene rezultate iskanj ali ukazov. To omogoča, da naslednja predlagana sprememba temelji na tem, kar je agent izvedel o projektu.
Praktičen potek dela se začne s konkretnim inženirskim ciljem. Agentu naročite, naj poišče pot, ki obdeluje zahtevo, prepozna ustrezne funkcije in predlaga usklajene spremembe v zadevnih datotekah. Predložite pričakovano vedenje, zahteve združljivosti in primere, ki razlikujejo pravilen rezultat. Pri napaki vključite opaženo napako in vhod, ki jo ponovi. Pri preoblikovanju kode navedite vmesnike in vedenje, ki morajo ostati stabilni. Uporaben izdelek je predlagani popravek skupaj z razlago njegovih odvisnosti in preverjanj, potrebnih za njegovo potrditev.
Model podpira tudi strukturirane odgovore in vprašanja o dokumentih. Naloga pregleda kode lahko vrne ločena polja za prizadete sestavne dele, predlagane spremembe in nadaljnja preverjanja. Naloga s tehničnim dokumentom lahko prepozna zahteve, pomembne za izvedbo. Nadaljevanje predpone lahko določi začetek odgovora, asinhroni paketni poteki dela pa obravnavajo neodvisne naloge analize kode. Te funkcije dopolnjujejo glavno specializacijo za repozitorije in orodja.
Pri agentu z Ailoot API skupaj z nalogo predložite opise orodij in njihove sheme argumentov. Devstral lahko izbere funkcijo in pripravi argumente; aplikacija funkcijo izvede, vrne njen izhod in nadaljuje pogovor. Model ne pridobi samostojno dostopa do datotek in ne izvede predlagane kode. Z vrnjenimi rezultati orodij izboljšajte predlagane spremembe in zaključite s kodo, razlago ter dokazi, ki jih poda okolje. Identiteta Small 1.1 ostaja ločena od poznejših izdaj Devstral in izdaj Mistral Small za splošno uporabo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve devstral-small-2507 | 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-2507", "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-2507',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-2507',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-2507
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
devstral-small-2507Devstral Small 1.1 je Mistral AI-jev izključno besedilni model 24B za programske agente, ki raziskujejo repozitorije in pripravljajo usklajene spremembe v več datotekah. Različica 1.1 doda širšo združljivost pozivov in podpira klicanje funkcij ter agentske oblike na podlagi XML, s 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 1.1 je Mistral AI-jev fiksni izključno besedilni model za agente programskega inženirstva. Fino prilagojen je iz Mistral Small 3.1 z odstranjenim vidnim kodirnikom, s čimer se model osredotoči na raziskovanje repozitorija, orodja in spremembe kode v več datotekah. Izdaja ima 24 milijard parametrov in kontekstno okno do 128K žetonov. Njen izhod sestavljajo besedilo, koda ali navodila za funkcije, ki jih omogoča agentska aplikacija.
Različica 1.1 ohranja arhitekturo prejšnje izdaje Small in razširja način dela s pozivi ter programskimi okolji. Proizvajalec opisuje boljše posploševanje v različnih agentskih ogrodjih in dodaja podporo Mistralovi obliki klicanja funkcij poleg oblik na podlagi XML. To so načini izražanja in razlage agentskih interakcij; predložena orodja in izvajalno okolje določajo, katera dejanja v repozitoriju so na voljo.
Ključne lastnosti modela vključujejo velikost 24B, uteži pod licenco Apache 2.0 in tokenizator Tekken z besediščem približno 131K vnosov. Fiksna izdaja 1.1 je določena z lastnim imenom izdaje in ohranja kontekst 128K. Besedilno projektno gradivo lahko vsebuje izvorne datoteke, zahteve naloge, prejšnja dejanja in vrnjene rezultate iskanj ali ukazov. To omogoča, da naslednja predlagana sprememba temelji na tem, kar je agent izvedel o projektu.
Praktičen potek dela se začne s konkretnim inženirskim ciljem. Agentu naročite, naj poišče pot, ki obdeluje zahtevo, prepozna ustrezne funkcije in predlaga usklajene spremembe v zadevnih datotekah. Predložite pričakovano vedenje, zahteve združljivosti in primere, ki razlikujejo pravilen rezultat. Pri napaki vključite opaženo napako in vhod, ki jo ponovi. Pri preoblikovanju kode navedite vmesnike in vedenje, ki morajo ostati stabilni. Uporaben izdelek je predlagani popravek skupaj z razlago njegovih odvisnosti in preverjanj, potrebnih za njegovo potrditev.
Model podpira tudi strukturirane odgovore in vprašanja o dokumentih. Naloga pregleda kode lahko vrne ločena polja za prizadete sestavne dele, predlagane spremembe in nadaljnja preverjanja. Naloga s tehničnim dokumentom lahko prepozna zahteve, pomembne za izvedbo. Nadaljevanje predpone lahko določi začetek odgovora, asinhroni paketni poteki dela pa obravnavajo neodvisne naloge analize kode. Te funkcije dopolnjujejo glavno specializacijo za repozitorije in orodja.
Pri agentu z Ailoot API skupaj z nalogo predložite opise orodij in njihove sheme argumentov. Devstral lahko izbere funkcijo in pripravi argumente; aplikacija funkcijo izvede, vrne njen izhod in nadaljuje pogovor. Model ne pridobi samostojno dostopa do datotek in ne izvede predlagane kode. Z vrnjenimi rezultati orodij izboljšajte predlagane spremembe in zaključite s kodo, razlago ter dokazi, ki jih poda okolje. Identiteta Small 1.1 ostaja ločena od poznejših izdaj Devstral in izdaj Mistral Small za splošno uporabo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve devstral-small-2507 | 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 $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "devstral-small-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2507', '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-2507', '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-2507
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Coordinate a renamed function\n\nTwo Python files contain: service.py: def load_user(uid): return {'id': uid}; handler.py: from service import load_user; def handle(uid): return load_user(uid). Rename load_user to fetch_user in both files while preserving handle's interface and returned value. Return separate changed file blocks and one regression assertion for handle(7).Two named Python file blocks and an assertion preserving handle behavior.The import, definition and call must all use fetch_user while handle remains callable by its original name.