Mistral Large 3 2512 je različica podjetja Mistral AI, prilagojena sledenju navodilom, za splošen pogovor, vizualno razumevanje in poslovno delo. Njegova redka arhitektura mešanice ekspertov ima skupno 675 milijard parametrov, od tega 41 milijard aktivnih, in kontekstno okno 256k. Besedilo in slike lahko prispevajo k isti nalogi, odgovor pa je besedilo, koda ali strukturiran rezultat.
Zmogljivosti in priprava vhoda
Model združuje jezikovno komponento z vidnim kodirnikom. Sliki določite jasno vlogo: stran za branje, diagram za razlago ali zaslon za pojasnilo. Pri natrpanem zaslonu podajte izrez z ustreznimi kontrolami in ohranite okoliške oznake, potrebne za njihovo razumevanje. Mistral priporoča oblike slik blizu kvadratu; izjemno ozek ali širok vir razdelite na uporabna območja, namesto da bi pomembne podrobnosti pomanjšali v neberljiv pas.
Proizvajalec navaja večjezični pogovor v več deset jezikih, vključno z angleščino, francoščino, španščino, nemščino, italijanščino, portugalščino, nizozemščino, kitajščino, japonščino, korejščino in arabščino. Navedite jezik izhoda, predvidenega bralca in terminologijo, ki jo je treba ohraniti. Za članek podpore zahtevajte lokalizirano razlago z nespremenjenimi imeni izdelkov in kratek seznam negotovih prevodov, ki jih je treba razrešiti pred objavo.
Dolgi dokumenti in poslovno znanje
Kontekst uporabite za združitev povezanega gradiva: besedila pravilnika, specifikacije, obstoječih odločitev in vprašanja, ki potrebuje odgovor. Označite vsak vir in njegovo revizijo. Uporabna zahteva je: »Primerjaj te tri pravilnike uvajanja. Vrni tabelo skupnih zahtev, nasprotij in neodgovorjenih vprašanj, z izvornim razdelkom za vsako ugotovitev.« Nastali izdelek je primerjava, utemeljena na podanih odlomkih, ne splošen povzetek teme.
Pri vprašanju o dokumentu določite želeno raven podrobnosti in ob sklepu zahtevajte podporni odlomek. Mistralov postopek Document QnA najprej izlušči besedilo in strukturo dokumenta z OCR, nato uporabi jezikovni model za razlago tega gradiva. Pri pripravi izluščenega besedila ohranite številke strani in naslove, da se odgovor lahko sklicuje na izvirnik. URL dokumenta, izluščeno besedilo in slikovni dokazi imajo različne zahteve priprave; izberite obliko vhoda, ki jo podpira uporabljena aplikacija.
Programiranje in vsakdanja pomoč
Mistral Large 3 namenja programski pomoči in vsakdanjemu pogovoru. Podajte ustrezne funkcije, pričakovano vedenje in opaženo napako. Na primer: »Ta razčlenjevalnik izpusti zadnje polje, kadar se vhod konča brez znaka za novo vrstico. Pojasni vejo z napako, predlagaj najmanjšo spremembo in vrni popravljeno funkcijo s tremi reprezentativnimi primeri vhoda in izhoda.« Uporaben rezultat je predlagana sprememba, vezana na dejansko kodo, in nabor primerov, ki jih razvijalec lahko zažene.
Pri poslovnem osnutku podajte dejstva skupaj z želenim izdelkom. Zahteva za pretvorbo zapiskov sestanka v odločitveni memorandum naj navede odločitev, alternative, nerešene predpostavke in naslednje dejanje. Model prosite, naj loči izvorna dejstva od priporočil ter v ustreznem razdelku označi manjkajoče podatke. Tak izhod je lažje spreminjati kot nerazčlenjeno pripoved.
Orodja in strukturirani rezultati
Izvorno klicanje funkcij modelu omogoča, da izbere podano funkcijo in pripravi njene argumente. Aplikacija funkcijo zažene in vrne rezultat; model nato vrnjene podatke uporabi v odgovoru. Orodja naj bodo specifična, izpostavite pa le tista, ki jih naloga potrebuje. Pomočnik za preverjanje zaloge lahko prejme referenco izdelka, zahteva poizvedbo o zalogi in pojasni vrnjeno količino ter skladišče. Pred izvedbo zahteve preverite izbrano funkcijo in argumente ter odgovor orodja ohranite ob končnem odgovoru.
Pri izluščevanju določite polja, tipe in obravnavo manjkajočih vrednosti. Mistral dokumentira način JSON in strukturiran izhod po meri; njegov način JSON zahteva izrecno navodilo za vračanje JSON, shema po meri pa zagotavlja strožji nadzor oblike. Povzetek računa lahko zahteva dobavitelja, številko računa, datum zapadlosti, valuto in postavke, z dosledno predstavitvijo manjkajočih vrednosti. Izluščene vrednosti preverite ob dokumentu, tudi kadar odgovor ustreza zahtevani strukturi.
Nastavitve in razlike med različicami
V sistemskih navodilih opredelite vlogo, nalogo in pravila orodij. Mistral za produkcijsko in vsakdanjo uporabo te kontrolne točke priporoča temperaturo pod 0.1, pri ustvarjalnih nalogah pa dopušča raziskovanje višjih vrednosti. Zahtevo za raznolike ideje ločite od zahteve za ponovljivo izluščevanje: prvi pustite prostor za alternative, drugi pa podajte izrecna polja in omejitve virov.
Ta različica za sledenje navodilom je ločena od osnovne kontrolne točke Large 3 in od namenskih modelov za sklepanje. Proizvajalec natančno sklepanje in specializirano vizualno delo označuje kot področji, na katerih je lahko primernejši model, zasnovan posebej zanju. Pri zahtevnem izračunu podajte predpostavke in enote, zahtevajte vmesna preverjanja ter za preverjanje rezultata uporabite razpoložljivo računsko orodje. Pri gostem vizualnem gradivu pripravite razločna območja in odgovor pred uporabo v poročilu primerjajte z virom.
", "aboutText": "Mistral Large 3 2512 je različica podjetja Mistral AI, prilagojena sledenju navodilom, za splošen pogovor, vizualno razumevanje in poslovno delo. Njegova redka arhitektura mešanice ekspertov ima skupno 675 milijard parametrov, od tega 41 milijard aktivnih, in kontekstno okno 256k. Besedilo in slike lahko prispevajo k isti nalogi, odgovor pa je besedilo, koda ali strukturiran rezultat.\n\nZmogljivosti in priprava vhoda\n\nModel združuje jezikovno komponento z vidnim kodirnikom. Sliki določite jasno vlogo: stran za branje, diagram za razlago ali zaslon za pojasnilo. Pri natrpanem zaslonu podajte izrez z ustreznimi kontrolami in ohranite okoliške oznake, potrebne za njihovo razumevanje. Mistral priporoča oblike slik blizu kvadratu; izjemno ozek ali širok vir razdelite na uporabna območja, namesto da bi pomembne podrobnosti pomanjšali v neberljiv pas.\n\nProizvajalec navaja večjezični pogovor v več deset jezikih, vključno z angleščino, francoščino, španščino, nemščino, italijanščino, portugalščino, nizozemščino, kitajščino, japonščino, korejščino in arabščino. Navedite jezik izhoda, predvidenega bralca in terminologijo, ki jo je treba ohraniti. Za članek podpore zahtevajte lokalizirano razlago z nespremenjenimi imeni izdelkov in kratek seznam negotovih prevodov, ki jih je treba razrešiti pred objavo.\n\nDolgi dokumenti in poslovno znanje\n\nKontekst uporabite za združitev povezanega gradiva: besedila pravilnika, specifikacije, obstoječih odločitev in vprašanja, ki potrebuje odgovor. Označite vsak vir in njegovo revizijo. Uporabna zahteva je: »Primerjaj te tri pravilnike uvajanja. Vrni tabelo skupnih zahtev, nasprotij in neodgovorjenih vprašanj, z izvornim razdelkom za vsako ugotovitev.« Nastali izdelek je primerjava, utemeljena na podanih odlomkih, ne splošen povzetek teme.\n\nPri vprašanju o dokumentu določite želeno raven podrobnosti in ob sklepu zahtevajte podporni odlomek. Mistralov postopek Document QnA najprej izlušči besedilo in strukturo dokumenta z OCR, nato uporabi jezikovni model za razlago tega gradiva. Pri pripravi izluščenega besedila ohranite številke strani in naslove, da se odgovor lahko sklicuje na izvirnik. URL dokumenta, izluščeno besedilo in slikovni dokazi imajo različne zahteve priprave; izberite obliko vhoda, ki jo podpira uporabljena aplikacija.\n\nProgramiranje in vsakdanja pomoč\n\nMistral Large 3 namenja programski pomoči in vsakdanjemu pogovoru. Podajte ustrezne funkcije, pričakovano vedenje in opaženo napako. Na primer: »Ta razčlenjevalnik izpusti zadnje polje, kadar se vhod konča brez znaka za novo vrstico. Pojasni vejo z napako, predlagaj najmanjšo spremembo in vrni popravljeno funkcijo s tremi reprezentativnimi primeri vhoda in izhoda.« Uporaben rezultat je predlagana sprememba, vezana na dejansko kodo, in nabor primerov, ki jih razvijalec lahko zažene.\n\nPri poslovnem osnutku podajte dejstva skupaj z želenim izdelkom. Zahteva za pretvorbo zapiskov sestanka v odločitveni memorandum naj navede odločitev, alternative, nerešene predpostavke in naslednje dejanje. Model prosite, naj loči izvorna dejstva od priporočil ter v ustreznem razdelku označi manjkajoče podatke. Tak izhod je lažje spreminjati kot nerazčlenjeno pripoved.\n\nOrodja in strukturirani rezultati\n\nIzvorno klicanje funkcij modelu omogoča, da izbere podano funkcijo in pripravi njene argumente. Aplikacija funkcijo zažene in vrne rezultat; model nato vrnjene podatke uporabi v odgovoru. Orodja naj bodo specifična, izpostavite pa le tista, ki jih naloga potrebuje. Pomočnik za preverjanje zaloge lahko prejme referenco izdelka, zahteva poizvedbo o zalogi in pojasni vrnjeno količino ter skladišče. Pred izvedbo zahteve preverite izbrano funkcijo in argumente ter odgovor orodja ohranite ob končnem odgovoru.\n\nPri izluščevanju določite polja, tipe in obravnavo manjkajočih vrednosti. Mistral dokumentira način JSON in strukturiran izhod po meri; njegov način JSON zahteva izrecno navodilo za vračanje JSON, shema po meri pa zagotavlja strožji nadzor oblike. Povzetek računa lahko zahteva dobavitelja, številko računa, datum zapadlosti, valuto in postavke, z dosledno predstavitvijo manjkajočih vrednosti. Izluščene vrednosti preverite ob dokumentu, tudi kadar odgovor ustreza zahtevani strukturi.\n\nNastavitve in razlike med različicami\n\nV sistemskih navodilih opredelite vlogo, nalogo in pravila orodij. Mistral za produkcijsko in vsakdanjo uporabo te kontrolne točke priporoča temperaturo pod 0.1, pri ustvarjalnih nalogah pa dopušča raziskovanje višjih vrednosti. Zahtevo za raznolike ideje ločite od zahteve za ponovljivo izluščevanje: prvi pustite prostor za alternative, drugi pa podajte izrecna polja in omejitve virov.\n\nTa različica za sledenje navodilom je ločena od osnovne kontrolne točke Large 3 in od namenskih modelov za sklepanje. Proizvajalec natančno sklepanje in specializirano vizualno delo označuje kot področji, na katerih je lahko primernejši model, zasnovan posebej zanju. Pri zahtevnem izračunu podajte predpostavke in enote, zahtevajte vmesna preverjanja ter za preverjanje rezultata uporabite razpoložljivo računsko orodje. Pri gostem vizualnem gradivu pripravite razločna območja in odgovor pred uporabo v poročilu primerjajte z virom.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Compare onboarding policies\n\nCompare onboarding policies. A section 1 requires manager approval and identity verification before access. B section 3 requires manager approval before access and identity verification within seven days afterward. List the shared requirement, the conflict and a question for the policy owner. Keep the source section beside each finding.A source-linked comparison of shared and conflicting requirements plus one policy decision question.Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative.mistralai/mistral-large-2512Mistral Large 3 2512 je večjezični model za besedilo in slike, namenjen dolgim dokumentom, poslovnemu znanju, programiranju in delu z orodji. Njegov kontekst 256k, izvorno klicanje funkcij in strukturiran izhod pomagajo pretvoriti podane dokaze v odgovore, zapise in predlagana dejanja.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Large 3 2512 je različica podjetja Mistral AI, prilagojena sledenju navodilom, za splošen pogovor, vizualno razumevanje in poslovno delo. Njegova redka arhitektura mešanice ekspertov ima skupno 675 milijard parametrov, od tega 41 milijard aktivnih, in kontekstno okno 256k. Besedilo in slike lahko prispevajo k isti nalogi, odgovor pa je besedilo, koda ali strukturiran rezultat.
Zmogljivosti in priprava vhoda
Model združuje jezikovno komponento z vidnim kodirnikom. Sliki določite jasno vlogo: stran za branje, diagram za razlago ali zaslon za pojasnilo. Pri natrpanem zaslonu podajte izrez z ustreznimi kontrolami in ohranite okoliške oznake, potrebne za njihovo razumevanje. Mistral priporoča oblike slik blizu kvadratu; izjemno ozek ali širok vir razdelite na uporabna območja, namesto da bi pomembne podrobnosti pomanjšali v neberljiv pas.
Proizvajalec navaja večjezični pogovor v več deset jezikih, vključno z angleščino, francoščino, španščino, nemščino, italijanščino, portugalščino, nizozemščino, kitajščino, japonščino, korejščino in arabščino. Navedite jezik izhoda, predvidenega bralca in terminologijo, ki jo je treba ohraniti. Za članek podpore zahtevajte lokalizirano razlago z nespremenjenimi imeni izdelkov in kratek seznam negotovih prevodov, ki jih je treba razrešiti pred objavo.
Dolgi dokumenti in poslovno znanje
Kontekst uporabite za združitev povezanega gradiva: besedila pravilnika, specifikacije, obstoječih odločitev in vprašanja, ki potrebuje odgovor. Označite vsak vir in njegovo revizijo. Uporabna zahteva je: »Primerjaj te tri pravilnike uvajanja. Vrni tabelo skupnih zahtev, nasprotij in neodgovorjenih vprašanj, z izvornim razdelkom za vsako ugotovitev.« Nastali izdelek je primerjava, utemeljena na podanih odlomkih, ne splošen povzetek teme.
Pri vprašanju o dokumentu določite želeno raven podrobnosti in ob sklepu zahtevajte podporni odlomek. Mistralov postopek Document QnA najprej izlušči besedilo in strukturo dokumenta z OCR, nato uporabi jezikovni model za razlago tega gradiva. Pri pripravi izluščenega besedila ohranite številke strani in naslove, da se odgovor lahko sklicuje na izvirnik. URL dokumenta, izluščeno besedilo in slikovni dokazi imajo različne zahteve priprave; izberite obliko vhoda, ki jo podpira uporabljena aplikacija.
Programiranje in vsakdanja pomoč
Mistral Large 3 namenja programski pomoči in vsakdanjemu pogovoru. Podajte ustrezne funkcije, pričakovano vedenje in opaženo napako. Na primer: »Ta razčlenjevalnik izpusti zadnje polje, kadar se vhod konča brez znaka za novo vrstico. Pojasni vejo z napako, predlagaj najmanjšo spremembo in vrni popravljeno funkcijo s tremi reprezentativnimi primeri vhoda in izhoda.« Uporaben rezultat je predlagana sprememba, vezana na dejansko kodo, in nabor primerov, ki jih razvijalec lahko zažene.
Pri poslovnem osnutku podajte dejstva skupaj z želenim izdelkom. Zahteva za pretvorbo zapiskov sestanka v odločitveni memorandum naj navede odločitev, alternative, nerešene predpostavke in naslednje dejanje. Model prosite, naj loči izvorna dejstva od priporočil ter v ustreznem razdelku označi manjkajoče podatke. Tak izhod je lažje spreminjati kot nerazčlenjeno pripoved.
Orodja in strukturirani rezultati
Izvorno klicanje funkcij modelu omogoča, da izbere podano funkcijo in pripravi njene argumente. Aplikacija funkcijo zažene in vrne rezultat; model nato vrnjene podatke uporabi v odgovoru. Orodja naj bodo specifična, izpostavite pa le tista, ki jih naloga potrebuje. Pomočnik za preverjanje zaloge lahko prejme referenco izdelka, zahteva poizvedbo o zalogi in pojasni vrnjeno količino ter skladišče. Pred izvedbo zahteve preverite izbrano funkcijo in argumente ter odgovor orodja ohranite ob končnem odgovoru.
Pri izluščevanju določite polja, tipe in obravnavo manjkajočih vrednosti. Mistral dokumentira način JSON in strukturiran izhod po meri; njegov način JSON zahteva izrecno navodilo za vračanje JSON, shema po meri pa zagotavlja strožji nadzor oblike. Povzetek računa lahko zahteva dobavitelja, številko računa, datum zapadlosti, valuto in postavke, z dosledno predstavitvijo manjkajočih vrednosti. Izluščene vrednosti preverite ob dokumentu, tudi kadar odgovor ustreza zahtevani strukturi.
Nastavitve in razlike med različicami
V sistemskih navodilih opredelite vlogo, nalogo in pravila orodij. Mistral za produkcijsko in vsakdanjo uporabo te kontrolne točke priporoča temperaturo pod 0.1, pri ustvarjalnih nalogah pa dopušča raziskovanje višjih vrednosti. Zahtevo za raznolike ideje ločite od zahteve za ponovljivo izluščevanje: prvi pustite prostor za alternative, drugi pa podajte izrecna polja in omejitve virov.
Ta različica za sledenje navodilom je ločena od osnovne kontrolne točke Large 3 in od namenskih modelov za sklepanje. Proizvajalec natančno sklepanje in specializirano vizualno delo označuje kot področji, na katerih je lahko primernejši model, zasnovan posebej zanju. Pri zahtevnem izračunu podajte predpostavke in enote, zahtevajte vmesna preverjanja ter za preverjanje rezultata uporabite razpoložljivo računsko orodje. Pri gostem vizualnem gradivu pripravite razločna območja in odgovor pred uporabo v poročilu primerjajte z virom.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-large-2512 | 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.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0066 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0066 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 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": "mistralai/mistral-large-2512", "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='mistralai/mistral-large-2512',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='mistralai/mistral-large-2512',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 mistralai/mistral-large-2512
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
mistralai/mistral-large-2512Mistral Large 3 2512 je večjezični model za besedilo in slike, namenjen dolgim dokumentom, poslovnemu znanju, programiranju in delu z orodji. Njegov kontekst 256k, izvorno klicanje funkcij in strukturiran izhod pomagajo pretvoriti podane dokaze v odgovore, zapise in predlagana dejanja.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Large 3 2512 je različica podjetja Mistral AI, prilagojena sledenju navodilom, za splošen pogovor, vizualno razumevanje in poslovno delo. Njegova redka arhitektura mešanice ekspertov ima skupno 675 milijard parametrov, od tega 41 milijard aktivnih, in kontekstno okno 256k. Besedilo in slike lahko prispevajo k isti nalogi, odgovor pa je besedilo, koda ali strukturiran rezultat.
Zmogljivosti in priprava vhoda
Model združuje jezikovno komponento z vidnim kodirnikom. Sliki določite jasno vlogo: stran za branje, diagram za razlago ali zaslon za pojasnilo. Pri natrpanem zaslonu podajte izrez z ustreznimi kontrolami in ohranite okoliške oznake, potrebne za njihovo razumevanje. Mistral priporoča oblike slik blizu kvadratu; izjemno ozek ali širok vir razdelite na uporabna območja, namesto da bi pomembne podrobnosti pomanjšali v neberljiv pas.
Proizvajalec navaja večjezični pogovor v več deset jezikih, vključno z angleščino, francoščino, španščino, nemščino, italijanščino, portugalščino, nizozemščino, kitajščino, japonščino, korejščino in arabščino. Navedite jezik izhoda, predvidenega bralca in terminologijo, ki jo je treba ohraniti. Za članek podpore zahtevajte lokalizirano razlago z nespremenjenimi imeni izdelkov in kratek seznam negotovih prevodov, ki jih je treba razrešiti pred objavo.
Dolgi dokumenti in poslovno znanje
Kontekst uporabite za združitev povezanega gradiva: besedila pravilnika, specifikacije, obstoječih odločitev in vprašanja, ki potrebuje odgovor. Označite vsak vir in njegovo revizijo. Uporabna zahteva je: »Primerjaj te tri pravilnike uvajanja. Vrni tabelo skupnih zahtev, nasprotij in neodgovorjenih vprašanj, z izvornim razdelkom za vsako ugotovitev.« Nastali izdelek je primerjava, utemeljena na podanih odlomkih, ne splošen povzetek teme.
Pri vprašanju o dokumentu določite želeno raven podrobnosti in ob sklepu zahtevajte podporni odlomek. Mistralov postopek Document QnA najprej izlušči besedilo in strukturo dokumenta z OCR, nato uporabi jezikovni model za razlago tega gradiva. Pri pripravi izluščenega besedila ohranite številke strani in naslove, da se odgovor lahko sklicuje na izvirnik. URL dokumenta, izluščeno besedilo in slikovni dokazi imajo različne zahteve priprave; izberite obliko vhoda, ki jo podpira uporabljena aplikacija.
Programiranje in vsakdanja pomoč
Mistral Large 3 namenja programski pomoči in vsakdanjemu pogovoru. Podajte ustrezne funkcije, pričakovano vedenje in opaženo napako. Na primer: »Ta razčlenjevalnik izpusti zadnje polje, kadar se vhod konča brez znaka za novo vrstico. Pojasni vejo z napako, predlagaj najmanjšo spremembo in vrni popravljeno funkcijo s tremi reprezentativnimi primeri vhoda in izhoda.« Uporaben rezultat je predlagana sprememba, vezana na dejansko kodo, in nabor primerov, ki jih razvijalec lahko zažene.
Pri poslovnem osnutku podajte dejstva skupaj z želenim izdelkom. Zahteva za pretvorbo zapiskov sestanka v odločitveni memorandum naj navede odločitev, alternative, nerešene predpostavke in naslednje dejanje. Model prosite, naj loči izvorna dejstva od priporočil ter v ustreznem razdelku označi manjkajoče podatke. Tak izhod je lažje spreminjati kot nerazčlenjeno pripoved.
Orodja in strukturirani rezultati
Izvorno klicanje funkcij modelu omogoča, da izbere podano funkcijo in pripravi njene argumente. Aplikacija funkcijo zažene in vrne rezultat; model nato vrnjene podatke uporabi v odgovoru. Orodja naj bodo specifična, izpostavite pa le tista, ki jih naloga potrebuje. Pomočnik za preverjanje zaloge lahko prejme referenco izdelka, zahteva poizvedbo o zalogi in pojasni vrnjeno količino ter skladišče. Pred izvedbo zahteve preverite izbrano funkcijo in argumente ter odgovor orodja ohranite ob končnem odgovoru.
Pri izluščevanju določite polja, tipe in obravnavo manjkajočih vrednosti. Mistral dokumentira način JSON in strukturiran izhod po meri; njegov način JSON zahteva izrecno navodilo za vračanje JSON, shema po meri pa zagotavlja strožji nadzor oblike. Povzetek računa lahko zahteva dobavitelja, številko računa, datum zapadlosti, valuto in postavke, z dosledno predstavitvijo manjkajočih vrednosti. Izluščene vrednosti preverite ob dokumentu, tudi kadar odgovor ustreza zahtevani strukturi.
Nastavitve in razlike med različicami
V sistemskih navodilih opredelite vlogo, nalogo in pravila orodij. Mistral za produkcijsko in vsakdanjo uporabo te kontrolne točke priporoča temperaturo pod 0.1, pri ustvarjalnih nalogah pa dopušča raziskovanje višjih vrednosti. Zahtevo za raznolike ideje ločite od zahteve za ponovljivo izluščevanje: prvi pustite prostor za alternative, drugi pa podajte izrecna polja in omejitve virov.
Ta različica za sledenje navodilom je ločena od osnovne kontrolne točke Large 3 in od namenskih modelov za sklepanje. Proizvajalec natančno sklepanje in specializirano vizualno delo označuje kot področji, na katerih je lahko primernejši model, zasnovan posebej zanju. Pri zahtevnem izračunu podajte predpostavke in enote, zahtevajte vmesna preverjanja ter za preverjanje rezultata uporabite razpoložljivo računsko orodje. Pri gostem vizualnem gradivu pripravite razločna območja in odgovor pred uporabo v poročilu primerjajte z virom.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-large-2512 | 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.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0066 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0022 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0066 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0001 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "mistralai/mistral-large-2512",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'mistralai/mistral-large-2512', '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': 'mistralai/mistral-large-2512', '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 mistralai/mistral-large-2512
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Compare onboarding policies\n\nCompare onboarding policies. A section 1 requires manager approval and identity verification before access. B section 3 requires manager approval before access and identity verification within seven days afterward. List the shared requirement, the conflict and a question for the policy owner. Keep the source section beside each finding.A source-linked comparison of shared and conflicting requirements plus one policy decision question.Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative.