Mistral Medium je družina podjetja Mistral AI za aplikacijske pomočnike, delo z dokumenti in programske agente. Različica Medium 3.5 združuje sledenje navodilom, sklepanje in programiranje v gostem modelu s 128 milijardami parametrov in kontekstnim oknom 256K. Razume besedilo in vizualno gradivo ter ustvarja besedilo, kodo ali strukturirane rezultate. Njegov vidni kodirnik je bil naučen obdelave različnih velikosti in razmerij stranic slik, zato lahko naloga združuje pisne zahteve s posnetki zaslona, stranmi dokumentov ali drugimi vizualnimi dokazi.
Funkcije modela se začnejo s strukturiranim izhodom in klicanjem funkcij. Izhod JSON je uporaben, kadar mora odgovor ohraniti strojno berljivo strukturo; shema po meri določa zahtevana polja in njihove tipe. Naloga z dokumentom lahko vrne tabelo izluščenih dejstev, primerjavo razdelkov ali povzetek z odprtimi vprašanji. Odgovarjanje na vprašanja o dokumentih združuje izluščevanje besedila in strukture dokumenta z razumevanjem jezikovnega modela, zato je vprašanje mogoče povezati z ustrezno vsebino namesto s prosto ugibanim odgovorom.
Pri nalogi s pomočjo orodij aplikacija opiše svoje funkcije in argumente, ki jih sprejemajo. Model izbere funkcijo, pripravi argumente in po tem, ko aplikacija izvede dejanje, prejme rezultat. Pogovor se lahko nadaljuje z drugim klicem orodja ali končnim odgovorom. Vzporedna uporaba orodij omogoča skupno zahtevanje neodvisnih klicev, kadar aplikacija to dopušča. Kontrole izbire orodij lahko modelu prepustijo odločitev, zahtevajo orodje ali nalogo omejijo na besedilni odgovor.
Medium 3.5 prilagaja intenzivnost sklepanja za vsako zahtevo. Nastavitev z minimalnim razmišljanjem vrne odgovor neposredno; visoka intenzivnost pred končnim odgovorom vključi segment sklepanja in je priporočena za agentske in programske naloge. V večizmenjavnem pogovoru s sklepanjem celotna sporočila pomočnika ohranjajo podatke, potrebne za nadaljnje delo. Predvideni izhodi pomagajo pri spreminjanju kode ali dokumenta z znanimi odlomki, podana predpona pa lahko določi začetek odgovora. Paketni postopki lahko asinhrono obdelajo zbirko neodvisnih zahtev.
Različica je zasnovana za delo, ki se nadaljuje skozi več korakov. Programski primeri vključujejo preoblikovanje modulov, odpravljanje napak, ustvarjanje preverjanj, posodabljanje odvisnosti in raziskovanje neuspešnih razvojnih postopkov. Uporabna naloga poda prizadete datoteke, zahtevano vedenje in jasno merilo dokončanja. Model lahko uporabi rezultate raziskovanja repozitorija in preverjanj, ki jih izvede aplikacija, za popravljanje predlagane rešitve; orodja in dostop do datotek nadzira okoliško agentsko okolje.
Pri delu z znanjem proizvajalec opisuje raziskovanje, sintezo in postopke prek povezanih orodij. Naloga prek Ailoot API lahko zahteva strukturiran opis, sestavljen iz podanih dokumentov, primerjavo tehničnih možnosti ali osnutek na podlagi pridobljenih podatkov. Določite, katera opažanja podpirajo sklep in kateri izdelek naj zaključi nalogo. Model pripravi sklepanje in rezultat; aplikacija omogoča dostop do podatkov, izvede dejanja in predstavi izdelek. Ime družine Medium ostaja izbira, ki se posodablja, opisane številčne lastnosti arhitekture, vizualna obdelava in načini sklepanja pa pripadajo izrecno navedeni različici Medium 3.5.
", "aboutText": "Mistral Medium je družina podjetja Mistral AI za aplikacijske pomočnike, delo z dokumenti in programske agente. Različica Medium 3.5 združuje sledenje navodilom, sklepanje in programiranje v gostem modelu s 128 milijardami parametrov in kontekstnim oknom 256K. Razume besedilo in vizualno gradivo ter ustvarja besedilo, kodo ali strukturirane rezultate. Njegov vidni kodirnik je bil naučen obdelave različnih velikosti in razmerij stranic slik, zato lahko naloga združuje pisne zahteve s posnetki zaslona, stranmi dokumentov ali drugimi vizualnimi dokazi.\n\nFunkcije modela se začnejo s strukturiranim izhodom in klicanjem funkcij. Izhod JSON je uporaben, kadar mora odgovor ohraniti strojno berljivo strukturo; shema po meri določa zahtevana polja in njihove tipe. Naloga z dokumentom lahko vrne tabelo izluščenih dejstev, primerjavo razdelkov ali povzetek z odprtimi vprašanji. Odgovarjanje na vprašanja o dokumentih združuje izluščevanje besedila in strukture dokumenta z razumevanjem jezikovnega modela, zato je vprašanje mogoče povezati z ustrezno vsebino namesto s prosto ugibanim odgovorom.\n\nPri nalogi s pomočjo orodij aplikacija opiše svoje funkcije in argumente, ki jih sprejemajo. Model izbere funkcijo, pripravi argumente in po tem, ko aplikacija izvede dejanje, prejme rezultat. Pogovor se lahko nadaljuje z drugim klicem orodja ali končnim odgovorom. Vzporedna uporaba orodij omogoča skupno zahtevanje neodvisnih klicev, kadar aplikacija to dopušča. Kontrole izbire orodij lahko modelu prepustijo odločitev, zahtevajo orodje ali nalogo omejijo na besedilni odgovor.\n\nMedium 3.5 prilagaja intenzivnost sklepanja za vsako zahtevo. Nastavitev z minimalnim razmišljanjem vrne odgovor neposredno; visoka intenzivnost pred končnim odgovorom vključi segment sklepanja in je priporočena za agentske in programske naloge. V večizmenjavnem pogovoru s sklepanjem celotna sporočila pomočnika ohranjajo podatke, potrebne za nadaljnje delo. Predvideni izhodi pomagajo pri spreminjanju kode ali dokumenta z znanimi odlomki, podana predpona pa lahko določi začetek odgovora. Paketni postopki lahko asinhrono obdelajo zbirko neodvisnih zahtev.\n\nRazličica je zasnovana za delo, ki se nadaljuje skozi več korakov. Programski primeri vključujejo preoblikovanje modulov, odpravljanje napak, ustvarjanje preverjanj, posodabljanje odvisnosti in raziskovanje neuspešnih razvojnih postopkov. Uporabna naloga poda prizadete datoteke, zahtevano vedenje in jasno merilo dokončanja. Model lahko uporabi rezultate raziskovanja repozitorija in preverjanj, ki jih izvede aplikacija, za popravljanje predlagane rešitve; orodja in dostop do datotek nadzira okoliško agentsko okolje.\n\nPri delu z znanjem proizvajalec opisuje raziskovanje, sintezo in postopke prek povezanih orodij. Naloga prek Ailoot API lahko zahteva strukturiran opis, sestavljen iz podanih dokumentov, primerjavo tehničnih možnosti ali osnutek na podlagi pridobljenih podatkov. Določite, katera opažanja podpirajo sklep in kateri izdelek naj zaključi nalogo. Model pripravi sklepanje in rezultat; aplikacija omogoča dostop do podatkov, izvede dejanja in predstavi izdelek. Ime družine Medium ostaja izbira, ki se posodablja, opisane številčne lastnosti arhitekture, vizualna obdelava in načini sklepanja pa pripadajo izrecno navedeni različici Medium 3.5.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Extract obligations from a supplier note\n\nPrepare a document brief from this note: 'The supplier will send samples by 6 June. The buyer must approve the color before production starts. The production lead time is 20 business days after approval. No shipping date has been agreed.' Return obligations, dependency and unresolved information, preserving the distinction between sample delivery and production timing.A concise obligation table and a separate list of unresolved scheduling information.The brief does not calculate an agreed shipping date from a production lead time alone.mistral-medium-latestDružina Medium podjetja Mistral AI podpira razumevanje dokumentov, programiranje in agente, ki opravijo več korakov s pomočjo orodij. Njena različica Medium 3.5 združuje sledenje navodilom in prilagodljivo sklepanje v večmodalnem modelu s kontekstnim oknom 256K.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Medium je družina podjetja Mistral AI za aplikacijske pomočnike, delo z dokumenti in programske agente. Različica Medium 3.5 združuje sledenje navodilom, sklepanje in programiranje v gostem modelu s 128 milijardami parametrov in kontekstnim oknom 256K. Razume besedilo in vizualno gradivo ter ustvarja besedilo, kodo ali strukturirane rezultate. Njegov vidni kodirnik je bil naučen obdelave različnih velikosti in razmerij stranic slik, zato lahko naloga združuje pisne zahteve s posnetki zaslona, stranmi dokumentov ali drugimi vizualnimi dokazi.
Funkcije modela se začnejo s strukturiranim izhodom in klicanjem funkcij. Izhod JSON je uporaben, kadar mora odgovor ohraniti strojno berljivo strukturo; shema po meri določa zahtevana polja in njihove tipe. Naloga z dokumentom lahko vrne tabelo izluščenih dejstev, primerjavo razdelkov ali povzetek z odprtimi vprašanji. Odgovarjanje na vprašanja o dokumentih združuje izluščevanje besedila in strukture dokumenta z razumevanjem jezikovnega modela, zato je vprašanje mogoče povezati z ustrezno vsebino namesto s prosto ugibanim odgovorom.
Pri nalogi s pomočjo orodij aplikacija opiše svoje funkcije in argumente, ki jih sprejemajo. Model izbere funkcijo, pripravi argumente in po tem, ko aplikacija izvede dejanje, prejme rezultat. Pogovor se lahko nadaljuje z drugim klicem orodja ali končnim odgovorom. Vzporedna uporaba orodij omogoča skupno zahtevanje neodvisnih klicev, kadar aplikacija to dopušča. Kontrole izbire orodij lahko modelu prepustijo odločitev, zahtevajo orodje ali nalogo omejijo na besedilni odgovor.
Medium 3.5 prilagaja intenzivnost sklepanja za vsako zahtevo. Nastavitev z minimalnim razmišljanjem vrne odgovor neposredno; visoka intenzivnost pred končnim odgovorom vključi segment sklepanja in je priporočena za agentske in programske naloge. V večizmenjavnem pogovoru s sklepanjem celotna sporočila pomočnika ohranjajo podatke, potrebne za nadaljnje delo. Predvideni izhodi pomagajo pri spreminjanju kode ali dokumenta z znanimi odlomki, podana predpona pa lahko določi začetek odgovora. Paketni postopki lahko asinhrono obdelajo zbirko neodvisnih zahtev.
Različica je zasnovana za delo, ki se nadaljuje skozi več korakov. Programski primeri vključujejo preoblikovanje modulov, odpravljanje napak, ustvarjanje preverjanj, posodabljanje odvisnosti in raziskovanje neuspešnih razvojnih postopkov. Uporabna naloga poda prizadete datoteke, zahtevano vedenje in jasno merilo dokončanja. Model lahko uporabi rezultate raziskovanja repozitorija in preverjanj, ki jih izvede aplikacija, za popravljanje predlagane rešitve; orodja in dostop do datotek nadzira okoliško agentsko okolje.
Pri delu z znanjem proizvajalec opisuje raziskovanje, sintezo in postopke prek povezanih orodij. Naloga prek Ailoot API lahko zahteva strukturiran opis, sestavljen iz podanih dokumentov, primerjavo tehničnih možnosti ali osnutek na podlagi pridobljenih podatkov. Določite, katera opažanja podpirajo sklep in kateri izdelek naj zaključi nalogo. Model pripravi sklepanje in rezultat; aplikacija omogoča dostop do podatkov, izvede dejanja in predstavi izdelek. Ime družine Medium ostaja izbira, ki se posodablja, opisane številčne lastnosti arhitekture, vizualna obdelava in načini sklepanja pa pripadajo izrecno navedeni različici Medium 3.5.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistral-medium-latest | 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 $0.00088 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0132 / 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": "mistral-medium-latest", "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='mistral-medium-latest',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='mistral-medium-latest',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 mistral-medium-latest
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
mistral-medium-latestDružina Medium podjetja Mistral AI podpira razumevanje dokumentov, programiranje in agente, ki opravijo več korakov s pomočjo orodij. Njena različica Medium 3.5 združuje sledenje navodilom in prilagodljivo sklepanje v večmodalnem modelu s kontekstnim oknom 256K.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Medium je družina podjetja Mistral AI za aplikacijske pomočnike, delo z dokumenti in programske agente. Različica Medium 3.5 združuje sledenje navodilom, sklepanje in programiranje v gostem modelu s 128 milijardami parametrov in kontekstnim oknom 256K. Razume besedilo in vizualno gradivo ter ustvarja besedilo, kodo ali strukturirane rezultate. Njegov vidni kodirnik je bil naučen obdelave različnih velikosti in razmerij stranic slik, zato lahko naloga združuje pisne zahteve s posnetki zaslona, stranmi dokumentov ali drugimi vizualnimi dokazi.
Funkcije modela se začnejo s strukturiranim izhodom in klicanjem funkcij. Izhod JSON je uporaben, kadar mora odgovor ohraniti strojno berljivo strukturo; shema po meri določa zahtevana polja in njihove tipe. Naloga z dokumentom lahko vrne tabelo izluščenih dejstev, primerjavo razdelkov ali povzetek z odprtimi vprašanji. Odgovarjanje na vprašanja o dokumentih združuje izluščevanje besedila in strukture dokumenta z razumevanjem jezikovnega modela, zato je vprašanje mogoče povezati z ustrezno vsebino namesto s prosto ugibanim odgovorom.
Pri nalogi s pomočjo orodij aplikacija opiše svoje funkcije in argumente, ki jih sprejemajo. Model izbere funkcijo, pripravi argumente in po tem, ko aplikacija izvede dejanje, prejme rezultat. Pogovor se lahko nadaljuje z drugim klicem orodja ali končnim odgovorom. Vzporedna uporaba orodij omogoča skupno zahtevanje neodvisnih klicev, kadar aplikacija to dopušča. Kontrole izbire orodij lahko modelu prepustijo odločitev, zahtevajo orodje ali nalogo omejijo na besedilni odgovor.
Medium 3.5 prilagaja intenzivnost sklepanja za vsako zahtevo. Nastavitev z minimalnim razmišljanjem vrne odgovor neposredno; visoka intenzivnost pred končnim odgovorom vključi segment sklepanja in je priporočena za agentske in programske naloge. V večizmenjavnem pogovoru s sklepanjem celotna sporočila pomočnika ohranjajo podatke, potrebne za nadaljnje delo. Predvideni izhodi pomagajo pri spreminjanju kode ali dokumenta z znanimi odlomki, podana predpona pa lahko določi začetek odgovora. Paketni postopki lahko asinhrono obdelajo zbirko neodvisnih zahtev.
Različica je zasnovana za delo, ki se nadaljuje skozi več korakov. Programski primeri vključujejo preoblikovanje modulov, odpravljanje napak, ustvarjanje preverjanj, posodabljanje odvisnosti in raziskovanje neuspešnih razvojnih postopkov. Uporabna naloga poda prizadete datoteke, zahtevano vedenje in jasno merilo dokončanja. Model lahko uporabi rezultate raziskovanja repozitorija in preverjanj, ki jih izvede aplikacija, za popravljanje predlagane rešitve; orodja in dostop do datotek nadzira okoliško agentsko okolje.
Pri delu z znanjem proizvajalec opisuje raziskovanje, sintezo in postopke prek povezanih orodij. Naloga prek Ailoot API lahko zahteva strukturiran opis, sestavljen iz podanih dokumentov, primerjavo tehničnih možnosti ali osnutek na podlagi pridobljenih podatkov. Določite, katera opažanja podpirajo sklep in kateri izdelek naj zaključi nalogo. Model pripravi sklepanje in rezultat; aplikacija omogoča dostop do podatkov, izvede dejanja in predstavi izdelek. Ime družine Medium ostaja izbira, ki se posodablja, opisane številčne lastnosti arhitekture, vizualna obdelava in načini sklepanja pa pripadajo izrecno navedeni različici Medium 3.5.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistral-medium-latest | 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 $0.00088 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0132 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "mistral-medium-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'mistral-medium-latest', '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': 'mistral-medium-latest', '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 mistral-medium-latest
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Extract obligations from a supplier note\n\nPrepare a document brief from this note: 'The supplier will send samples by 6 June. The buyer must approve the color before production starts. The production lead time is 20 business days after approval. No shipping date has been agreed.' Return obligations, dependency and unresolved information, preserving the distinction between sample delivery and production timing.A concise obligation table and a separate list of unresolved scheduling information.The brief does not calculate an agreed shipping date from a production lead time alone.