Mistral Saba je specializirani regionalni besedilni model podjetja Mistral AI, ustvarjen z dodatnim učenjem modela družine Small na skrbno izbranem gradivu z Bližnjega vzhoda in iz Južne Azije. Proizvajalec opisuje model s 24 milijardami parametrov, namenjen odražanju regionalnega jezika, kulturnega konteksta in lokalnih oblik izražanja. Prejema pisno nalogo in izvorno gradivo ter vrača besedilo.
Regionalni jezik in kontekst
Izdaja izrecno navaja arabščino in številne jezike indijskega izvora, s posebno močjo pri jezikih južnoindijskega izvora, kot je tamilščina. Poudarek je natančnejši od zgolj spremembe končnega jezika splošnonamenskega odgovora: učno gradivo je izbrano za regionalni jezikovni in kulturni kontekst, v katerem bo odgovor uporabljen.
Pred zahtevo za rezultat določite občinstvo, regijo, jezik in želeni register. Formalna razlaga, sporočilo za stranko in izobraževalni odlomek lahko zahtevajo različno terminologijo in načine nagovarjanja. Podajte slovar imen izdelkov ali strokovnih izrazov, ki morajo ostati dosledni, ter navedite, ali naj rezultat ohrani izvirno besedilo ali razlago prilagodi bralcu.
Proizvajalčeva stran navaja kontekstno okno 32k in različico označuje kot mistral-saba-2502. Kontekst uporabite za ustrezne izvorne odlomke, pogovor in navodila skupaj. Regionalno prilagojen odgovor še vedno potrebuje dejanske pogoje izdelka, postopek ali vsebino dokumenta kot dokaze; kulturno poznavanje ne zagotavlja zasebnih podatkov podjetja.
Pogovorna podpora
Proizvajalec poudarja arabske pogovorne pomočnike kot osrednji primer uporabe. Praktična zahteva podpore lahko poda uporabnikovo sporočilo in odobreno referenčno gradivo, nato pa zahteva odgovor v navedenem registru. Zahtevajte naslednje dejanje, pogoj, pod katerim je ustrezno, in podrobnosti, ki jih mora uporabnik še podati. Tako odgovor ostane vezan na konkretno težavo, namesto da ustvari splošen regionalni pozdrav.
Pri dvojezični razlagi določite jezik vira in jezik končnega sporočila. Ohranite imena, zneske ali enote iz gradiva in opišite občinstvo, ki mora odgovor razumeti. Nadaljnje vprašanje lahko zahteva krajšo različico ali pojasnilo enega izraza, pri čemer ohrani enake pogoje.
Področno specifično prilagajanje
Napoved opisuje dodatno učenje Saba za konkretna področja, vključno z energetiko in drugimi regionalnimi strokovnimi konteksti. To je postopek prilagajanja, ne trditev, da je vsak specializirani podatkovni nabor že del privzetega modela. Pri področni besedilni nalogi podajte terminologijo, izvorne dokumente in pravila odgovora, pomembna za dejansko aplikacijo.
Tehnična razlaga lahko modelu naroči, naj postopek preoblikuje z bralčevo regionalno terminologijo in ohrani izvirne korake ter pogoje. Vprašanje o dokumentu lahko določi določbo za razlago in zahteva jedrnat odgovor s podpornim odlomkom. Pri pripravi izhoda razlikujte izvorno dejstvo, razlago in morebiten nerešen izraz.
Ustvarjanje kulturnih vsebin
Proizvajalec opisuje tudi kulturno ustrezno pisanje in izobraževalne vire. Podajte temo, predvideno občinstvo, jezik in dejstva ali primere, ki naj se pojavijo. Pri izobraževalnem odlomku določite, kaj naj učenec na koncu razume, ter zahtevajte razlago in nato praktičen primer. Pri organizacijskem sporočilu podajte namen in podatke, na podlagi katerih mora bralec ukrepati.
Kadar so del naloge lokalni idiomi ali kulturne reference, navedite kontekst njihove uporabe. Zahtevajte alternativno ubeseditev, kadar bi formalna ali bolj nevtralna različica ustrezala drugemu občinstvu. To so praktični načini uporabe regionalne specializacije modela ob izrecno določeni vsebini in predvideni uporabi.
Meje različice in rezultata
Dokumentirana specializacija Saba je besedilno delo z regionalnimi jeziki s kontekstom 32k. Ne sme podedovati slikovnega vhoda, kontrol hibridnega sklepanja ali funkcij oblikovanja orodij od poznejših modelov Small ali Medium zgolj zato, ker je dodatno naučen model družine Small. Pregledani viri za to različico ne navajajo ločene največje zmogljivosti izhodnih žetonov.
Pripravite celotno pisno nalogo, ustrezna izvorna dejstva in želeni izdelek: odgovor podpore, razlago, prilagojen odlomek ali kratko izobraževalno besedilo. Poimenovana različica Saba ter jezik in register občinstva naj bodo izrecni, da nastalo besedilo odgovori na dejansko potrebo regionalnega sporazumevanja.
", "aboutText": "Mistral Saba je specializirani regionalni besedilni model podjetja Mistral AI, ustvarjen z dodatnim učenjem modela družine Small na skrbno izbranem gradivu z Bližnjega vzhoda in iz Južne Azije. Proizvajalec opisuje model s 24 milijardami parametrov, namenjen odražanju regionalnega jezika, kulturnega konteksta in lokalnih oblik izražanja. Prejema pisno nalogo in izvorno gradivo ter vrača besedilo.\n\nRegionalni jezik in kontekst\n\nIzdaja izrecno navaja arabščino in številne jezike indijskega izvora, s posebno močjo pri jezikih južnoindijskega izvora, kot je tamilščina. Poudarek je natančnejši od zgolj spremembe končnega jezika splošnonamenskega odgovora: učno gradivo je izbrano za regionalni jezikovni in kulturni kontekst, v katerem bo odgovor uporabljen.\n\nPred zahtevo za rezultat določite občinstvo, regijo, jezik in želeni register. Formalna razlaga, sporočilo za stranko in izobraževalni odlomek lahko zahtevajo različno terminologijo in načine nagovarjanja. Podajte slovar imen izdelkov ali strokovnih izrazov, ki morajo ostati dosledni, ter navedite, ali naj rezultat ohrani izvirno besedilo ali razlago prilagodi bralcu.\n\nProizvajalčeva stran navaja kontekstno okno 32k in različico označuje kot mistral-saba-2502. Kontekst uporabite za ustrezne izvorne odlomke, pogovor in navodila skupaj. Regionalno prilagojen odgovor še vedno potrebuje dejanske pogoje izdelka, postopek ali vsebino dokumenta kot dokaze; kulturno poznavanje ne zagotavlja zasebnih podatkov podjetja.\n\nPogovorna podpora\n\nProizvajalec poudarja arabske pogovorne pomočnike kot osrednji primer uporabe. Praktična zahteva podpore lahko poda uporabnikovo sporočilo in odobreno referenčno gradivo, nato pa zahteva odgovor v navedenem registru. Zahtevajte naslednje dejanje, pogoj, pod katerim je ustrezno, in podrobnosti, ki jih mora uporabnik še podati. Tako odgovor ostane vezan na konkretno težavo, namesto da ustvari splošen regionalni pozdrav.\n\nPri dvojezični razlagi določite jezik vira in jezik končnega sporočila. Ohranite imena, zneske ali enote iz gradiva in opišite občinstvo, ki mora odgovor razumeti. Nadaljnje vprašanje lahko zahteva krajšo različico ali pojasnilo enega izraza, pri čemer ohrani enake pogoje.\n\nPodročno specifično prilagajanje\n\nNapoved opisuje dodatno učenje Saba za konkretna področja, vključno z energetiko in drugimi regionalnimi strokovnimi konteksti. To je postopek prilagajanja, ne trditev, da je vsak specializirani podatkovni nabor že del privzetega modela. Pri področni besedilni nalogi podajte terminologijo, izvorne dokumente in pravila odgovora, pomembna za dejansko aplikacijo.\n\nTehnična razlaga lahko modelu naroči, naj postopek preoblikuje z bralčevo regionalno terminologijo in ohrani izvirne korake ter pogoje. Vprašanje o dokumentu lahko določi določbo za razlago in zahteva jedrnat odgovor s podpornim odlomkom. Pri pripravi izhoda razlikujte izvorno dejstvo, razlago in morebiten nerešen izraz.\n\nUstvarjanje kulturnih vsebin\n\nProizvajalec opisuje tudi kulturno ustrezno pisanje in izobraževalne vire. Podajte temo, predvideno občinstvo, jezik in dejstva ali primere, ki naj se pojavijo. Pri izobraževalnem odlomku določite, kaj naj učenec na koncu razume, ter zahtevajte razlago in nato praktičen primer. Pri organizacijskem sporočilu podajte namen in podatke, na podlagi katerih mora bralec ukrepati.\n\nKadar so del naloge lokalni idiomi ali kulturne reference, navedite kontekst njihove uporabe. Zahtevajte alternativno ubeseditev, kadar bi formalna ali bolj nevtralna različica ustrezala drugemu občinstvu. To so praktični načini uporabe regionalne specializacije modela ob izrecno določeni vsebini in predvideni uporabi.\n\nMeje različice in rezultata\n\nDokumentirana specializacija Saba je besedilno delo z regionalnimi jeziki s kontekstom 32k. Ne sme podedovati slikovnega vhoda, kontrol hibridnega sklepanja ali funkcij oblikovanja orodij od poznejših modelov Small ali Medium zgolj zato, ker je dodatno naučen model družine Small. Pregledani viri za to različico ne navajajo ločene največje zmogljivosti izhodnih žetonov.\n\nPripravite celotno pisno nalogo, ustrezna izvorna dejstva in želeni izdelek: odgovor podpore, razlago, prilagojen odlomek ali kratko izobraževalno besedilo. Poimenovana različica Saba ter jezik in register občinstva naj bodo izrecni, da nastalo besedilo odgovori na dejansko potrebo regionalnega sporazumevanja.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Draft an Arabic service reply\n\nWrite a polite Modern Standard Arabic support reply for customers in the Gulf. Approved facts: service desk hours are Sunday through Thursday, 09:00-17:00; ticket T-46 is received; no appointment has been assigned. Confirm receipt and explain the hours in two sentences. Keep T-46 unchanged and do not promise a visit time.A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.mistralai/mistral-sabaMistral Saba je besedilni model s 24 milijardami parametrov, naučen s skrbno izbranim gradivom z Bližnjega vzhoda in iz Južne Azije. Osredotoča se na regionalni jezikovni in kulturni kontekst, vključno z arabščino in jeziki indijskega izvora, kot je tamilščina, s kontekstom 32k po navedbah proizvajalca za pisne naloge.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Saba je specializirani regionalni besedilni model podjetja Mistral AI, ustvarjen z dodatnim učenjem modela družine Small na skrbno izbranem gradivu z Bližnjega vzhoda in iz Južne Azije. Proizvajalec opisuje model s 24 milijardami parametrov, namenjen odražanju regionalnega jezika, kulturnega konteksta in lokalnih oblik izražanja. Prejema pisno nalogo in izvorno gradivo ter vrača besedilo.
Regionalni jezik in kontekst
Izdaja izrecno navaja arabščino in številne jezike indijskega izvora, s posebno močjo pri jezikih južnoindijskega izvora, kot je tamilščina. Poudarek je natančnejši od zgolj spremembe končnega jezika splošnonamenskega odgovora: učno gradivo je izbrano za regionalni jezikovni in kulturni kontekst, v katerem bo odgovor uporabljen.
Pred zahtevo za rezultat določite občinstvo, regijo, jezik in želeni register. Formalna razlaga, sporočilo za stranko in izobraževalni odlomek lahko zahtevajo različno terminologijo in načine nagovarjanja. Podajte slovar imen izdelkov ali strokovnih izrazov, ki morajo ostati dosledni, ter navedite, ali naj rezultat ohrani izvirno besedilo ali razlago prilagodi bralcu.
Proizvajalčeva stran navaja kontekstno okno 32k in različico označuje kot mistral-saba-2502. Kontekst uporabite za ustrezne izvorne odlomke, pogovor in navodila skupaj. Regionalno prilagojen odgovor še vedno potrebuje dejanske pogoje izdelka, postopek ali vsebino dokumenta kot dokaze; kulturno poznavanje ne zagotavlja zasebnih podatkov podjetja.
Pogovorna podpora
Proizvajalec poudarja arabske pogovorne pomočnike kot osrednji primer uporabe. Praktična zahteva podpore lahko poda uporabnikovo sporočilo in odobreno referenčno gradivo, nato pa zahteva odgovor v navedenem registru. Zahtevajte naslednje dejanje, pogoj, pod katerim je ustrezno, in podrobnosti, ki jih mora uporabnik še podati. Tako odgovor ostane vezan na konkretno težavo, namesto da ustvari splošen regionalni pozdrav.
Pri dvojezični razlagi določite jezik vira in jezik končnega sporočila. Ohranite imena, zneske ali enote iz gradiva in opišite občinstvo, ki mora odgovor razumeti. Nadaljnje vprašanje lahko zahteva krajšo različico ali pojasnilo enega izraza, pri čemer ohrani enake pogoje.
Področno specifično prilagajanje
Napoved opisuje dodatno učenje Saba za konkretna področja, vključno z energetiko in drugimi regionalnimi strokovnimi konteksti. To je postopek prilagajanja, ne trditev, da je vsak specializirani podatkovni nabor že del privzetega modela. Pri področni besedilni nalogi podajte terminologijo, izvorne dokumente in pravila odgovora, pomembna za dejansko aplikacijo.
Tehnična razlaga lahko modelu naroči, naj postopek preoblikuje z bralčevo regionalno terminologijo in ohrani izvirne korake ter pogoje. Vprašanje o dokumentu lahko določi določbo za razlago in zahteva jedrnat odgovor s podpornim odlomkom. Pri pripravi izhoda razlikujte izvorno dejstvo, razlago in morebiten nerešen izraz.
Ustvarjanje kulturnih vsebin
Proizvajalec opisuje tudi kulturno ustrezno pisanje in izobraževalne vire. Podajte temo, predvideno občinstvo, jezik in dejstva ali primere, ki naj se pojavijo. Pri izobraževalnem odlomku določite, kaj naj učenec na koncu razume, ter zahtevajte razlago in nato praktičen primer. Pri organizacijskem sporočilu podajte namen in podatke, na podlagi katerih mora bralec ukrepati.
Kadar so del naloge lokalni idiomi ali kulturne reference, navedite kontekst njihove uporabe. Zahtevajte alternativno ubeseditev, kadar bi formalna ali bolj nevtralna različica ustrezala drugemu občinstvu. To so praktični načini uporabe regionalne specializacije modela ob izrecno določeni vsebini in predvideni uporabi.
Meje različice in rezultata
Dokumentirana specializacija Saba je besedilno delo z regionalnimi jeziki s kontekstom 32k. Ne sme podedovati slikovnega vhoda, kontrol hibridnega sklepanja ali funkcij oblikovanja orodij od poznejših modelov Small ali Medium zgolj zato, ker je dodatno naučen model družine Small. Pregledani viri za to različico ne navajajo ločene največje zmogljivosti izhodnih žetonov.
Pripravite celotno pisno nalogo, ustrezna izvorna dejstva in želeni izdelek: odgovor podpore, razlago, prilagojen odlomek ali kratko izobraževalno besedilo. Poimenovana različica Saba ter jezik in register občinstva naj bodo izrecni, da nastalo besedilo odgovori na dejansko potrebo regionalnega sporazumevanja.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-saba | 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 $0.0004 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00004 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 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 $0.0004 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00004 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-saba", "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-saba',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-saba',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-saba
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
mistralai/mistral-sabaMistral Saba je besedilni model s 24 milijardami parametrov, naučen s skrbno izbranim gradivom z Bližnjega vzhoda in iz Južne Azije. Osredotoča se na regionalni jezikovni in kulturni kontekst, vključno z arabščino in jeziki indijskega izvora, kot je tamilščina, s kontekstom 32k po navedbah proizvajalca za pisne naloge.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Saba je specializirani regionalni besedilni model podjetja Mistral AI, ustvarjen z dodatnim učenjem modela družine Small na skrbno izbranem gradivu z Bližnjega vzhoda in iz Južne Azije. Proizvajalec opisuje model s 24 milijardami parametrov, namenjen odražanju regionalnega jezika, kulturnega konteksta in lokalnih oblik izražanja. Prejema pisno nalogo in izvorno gradivo ter vrača besedilo.
Regionalni jezik in kontekst
Izdaja izrecno navaja arabščino in številne jezike indijskega izvora, s posebno močjo pri jezikih južnoindijskega izvora, kot je tamilščina. Poudarek je natančnejši od zgolj spremembe končnega jezika splošnonamenskega odgovora: učno gradivo je izbrano za regionalni jezikovni in kulturni kontekst, v katerem bo odgovor uporabljen.
Pred zahtevo za rezultat določite občinstvo, regijo, jezik in želeni register. Formalna razlaga, sporočilo za stranko in izobraževalni odlomek lahko zahtevajo različno terminologijo in načine nagovarjanja. Podajte slovar imen izdelkov ali strokovnih izrazov, ki morajo ostati dosledni, ter navedite, ali naj rezultat ohrani izvirno besedilo ali razlago prilagodi bralcu.
Proizvajalčeva stran navaja kontekstno okno 32k in različico označuje kot mistral-saba-2502. Kontekst uporabite za ustrezne izvorne odlomke, pogovor in navodila skupaj. Regionalno prilagojen odgovor še vedno potrebuje dejanske pogoje izdelka, postopek ali vsebino dokumenta kot dokaze; kulturno poznavanje ne zagotavlja zasebnih podatkov podjetja.
Pogovorna podpora
Proizvajalec poudarja arabske pogovorne pomočnike kot osrednji primer uporabe. Praktična zahteva podpore lahko poda uporabnikovo sporočilo in odobreno referenčno gradivo, nato pa zahteva odgovor v navedenem registru. Zahtevajte naslednje dejanje, pogoj, pod katerim je ustrezno, in podrobnosti, ki jih mora uporabnik še podati. Tako odgovor ostane vezan na konkretno težavo, namesto da ustvari splošen regionalni pozdrav.
Pri dvojezični razlagi določite jezik vira in jezik končnega sporočila. Ohranite imena, zneske ali enote iz gradiva in opišite občinstvo, ki mora odgovor razumeti. Nadaljnje vprašanje lahko zahteva krajšo različico ali pojasnilo enega izraza, pri čemer ohrani enake pogoje.
Področno specifično prilagajanje
Napoved opisuje dodatno učenje Saba za konkretna področja, vključno z energetiko in drugimi regionalnimi strokovnimi konteksti. To je postopek prilagajanja, ne trditev, da je vsak specializirani podatkovni nabor že del privzetega modela. Pri področni besedilni nalogi podajte terminologijo, izvorne dokumente in pravila odgovora, pomembna za dejansko aplikacijo.
Tehnična razlaga lahko modelu naroči, naj postopek preoblikuje z bralčevo regionalno terminologijo in ohrani izvirne korake ter pogoje. Vprašanje o dokumentu lahko določi določbo za razlago in zahteva jedrnat odgovor s podpornim odlomkom. Pri pripravi izhoda razlikujte izvorno dejstvo, razlago in morebiten nerešen izraz.
Ustvarjanje kulturnih vsebin
Proizvajalec opisuje tudi kulturno ustrezno pisanje in izobraževalne vire. Podajte temo, predvideno občinstvo, jezik in dejstva ali primere, ki naj se pojavijo. Pri izobraževalnem odlomku določite, kaj naj učenec na koncu razume, ter zahtevajte razlago in nato praktičen primer. Pri organizacijskem sporočilu podajte namen in podatke, na podlagi katerih mora bralec ukrepati.
Kadar so del naloge lokalni idiomi ali kulturne reference, navedite kontekst njihove uporabe. Zahtevajte alternativno ubeseditev, kadar bi formalna ali bolj nevtralna različica ustrezala drugemu občinstvu. To so praktični načini uporabe regionalne specializacije modela ob izrecno določeni vsebini in predvideni uporabi.
Meje različice in rezultata
Dokumentirana specializacija Saba je besedilno delo z regionalnimi jeziki s kontekstom 32k. Ne sme podedovati slikovnega vhoda, kontrol hibridnega sklepanja ali funkcij oblikovanja orodij od poznejših modelov Small ali Medium zgolj zato, ker je dodatno naučen model družine Small. Pregledani viri za to različico ne navajajo ločene največje zmogljivosti izhodnih žetonov.
Pripravite celotno pisno nalogo, ustrezna izvorna dejstva in želeni izdelek: odgovor podpore, razlago, prilagojen odlomek ali kratko izobraževalno besedilo. Poimenovana različica Saba ter jezik in register občinstva naj bodo izrecni, da nastalo besedilo odgovori na dejansko potrebo regionalnega sporazumevanja.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-saba | 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 $0.0004 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00004 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 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 $0.0004 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00004 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "mistralai/mistral-saba",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-saba', '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-saba', '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-saba
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Draft an Arabic service reply\n\nWrite a polite Modern Standard Arabic support reply for customers in the Gulf. Approved facts: service desk hours are Sunday through Thursday, 09:00-17:00; ticket T-46 is received; no appointment has been assigned. Confirm receipt and explain the hours in two sentences. Keep T-46 unchanged and do not promise a visit time.A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.