Source: https://ailoot.ai/models/sl/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sl/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/
Language: sl

# Mistral: Mistral Small 3

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sl/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sl/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/facts.json)

## [Mistral: Mistral Small 3](https://ailoot.ai/models/sl/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/)

Mistral Small 3 Instruct 2501 je besedilni model s 24 milijardami parametrov za pogovorna navodila, strukturirano izluščevanje in aplikacije z orodji. V samostojni izključno besedilni izdaji zagotavlja kontekst 32k po navedbah proizvajalca, večjezične odgovore, podporo sistemskemu pozivu, JSON in izvorno klicanje funkcij.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/sl/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/sl/mistralai-mistral-small-24b-instruct-2501/#method-1)

O modelu

Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.

Mistral Small 3 Instruct 2501 je izdaja Mistral Small 3 s 24 milijardami parametrov, prilagojena sledenju navodilom. Dodatno je naučena iz posebej poimenovanega modela Small 24B Base 2501. Proizvajalec jo namenja odzivni pogovorni pomoči, klicanju funkcij in prilagajanju posameznim področjem, pri čemer je besedilo tako vhod kot ustvarjeni rezultat.

Osnovne funkcije in razlika v učenju

Kartica modela dokumentira večjezično podporo, pogovorne in sklepne zmogljivosti, izvorno klicanje funkcij, izhod JSON in upoštevanje sistemskih pozivov. Njegovo kontekstno okno je 32k, uporablja pa razčlenjevalnik žetonov Tekken z besediščem, označenim kot 131k. Oznaka konteksta zadeva besedilo, ohranjeno za nalogo, oznaka besedišča pa opisuje razčlenjevanje na žetone; gre za različni specifikaciji.

Proizvajalec navaja jezike, med drugim angleščino, francoščino, nemščino, španščino, italijanščino, kitajščino, japonščino, korejščino, portugalščino, nizozemščino in poljščino, ruščina pa je prisotna tudi v jezikovnih metapodatkih objavljene kartice. Določite končni jezik in terminologijo, ki mora ostati nespremenjena. Prevedena razlaga lahko ohrani identifikatorje, imena in enote, okoliško besedilo pa prilagodi bralcu.

Napoved izdaje navaja, da Small 3 ni naučen z učenjem s podkrepitvijo ali sintetičnimi podatki, ter razlikuje predhodno naučene kontrolne točke od tistih, prilagojenih sledenju navodilom. Model opisuje kot temelj, ki ga je mogoče dodatno prilagajati, ne kot hibridno kontrolno točko s poznejšimi kontrolami sklepanja Small 4. Ta vnos je različica Instruct 2501 za sledenje pogovorni nalogi.

Pogovorne in strukturirane naloge

Pomočniku v slogu podpore podajte uporabnikovo vprašanje, ustrezno referenčno gradivo in pravila odgovora. Zahtevajte dejanje, ki odgovori na vprašanje, in pogoj, pod katerim velja. Praktični izhod lahko loči jedrnat odgovor od izluščenih polj, ki jih aplikacija potrebuje za naslednji korak, namesto da bi jih mešal v nestrukturirani razlagi.

Pri razvrščanju podajte dovoljene oznake in razlike med njimi. Pri izluščevanju poimenujte polja, pričakovane tipe in predstavitev manjkajočih podatkov. Zapis lahko vsebuje kategorijo težave, identifikator, prekopiran iz sporočila, in kratek povzetek zahtevanega dejanja. JSON ureja rezultat, zasnova polj in pravila razlage pa ostajajo del podane naloge.

Pri razlagi kode vključite funkcijo, ustrezne deklaracije in konkreten vhod. Vprašajte, katera pot skozi kodo določa rezultat. Pri matematični razlagi opredelite spremenljivke in predpostavke ter določite izraz ali trditev, ki jo je treba dokazati. Te besedilne naloge lahko vrnejo metodo, razlago in končni izdelek brez predpostavke, da model sam izvaja kodo ali zunanji izračun.

Sistemska navodila in priporočene nastavitve

Kartica priporoča sistemski poziv, prilagojen predvidenemu pomočniku, in razmeroma nizko temperaturo, denimo 0.15. S sistemskim navodilom opredelite vlogo, slog in pravila odgovora, uporabniško sporočilo pa naj vsebuje dejanski problem ali izvorno gradivo. Citirana navodila v dokumentu ohranite ločena od navodila aplikacije o tem, kaj storiti s tem dokumentom.

Za vsakdanjega pomočnika določite, ali naj bo rezultat kratek odgovor, strukturiran zapis ali daljša razlaga. Če bo odgovor razčlenjen, zahtevajte zapis ločeno od neobveznega besedila. V ponavljajočem se postopku z dokumenti ohranite identifikator vira ob vsakem rezultatu, da aplikacija lahko uporabniku vrne pravilno gradivo.

Klicanje funkcij in specializacija

Model lahko izbere opisano funkcijo in ustvari njene argumente. Aplikacija izvede operacijo in vrne rezultat z ustreznim klicem orodja, nato pa naslednji odgovor lahko uporabi te podatke. Primer v kartici prikazuje pogovor s prejšnjo uporabo orodij, ki mu sledi novo vprašanje. Tako lahko pomočnik zahteva podatke od povezanih orodij, ne da bi predlagani klic obravnaval kot opravljeno poizvedbo.

Jasno opišite namen vsake funkcije in zahtevane vrednosti. Naloga poizvedovanja lahko navede potrebne podatke in vrne dejanski rezultat orodja v pogovor; funkcija obdelave besedila lahko poda preoblikovan odlomek za naslednji odgovor. Nabor orodij naj bo povezan s trenutnim postopkom, povezavo med predlagano operacijo in njenim rezultatom pa ohranite.

Proizvajalec opisuje tudi dodatno učenje za področno specializacijo. Ta postopek spremeni model za opredeljeno področje; podajanje dokumenta v enem pogovoru pa je pogojevanje z virom za to nalogo. Podajte področno gradivo in zahteve odgovora, ki jih konkretni pomočnik potrebuje, namesto da bi predpostavljali, da je prilagoditev že opravljena.

Kontekst in vsebinske omejitve

Small 3 2501 je izključno besedilni model s kontekstom 32k. Vizualna zmogljivost in kontekst 128k, uvedena v Small 3.1, pripadata poznejši izdaji, prav tako sem ne prenašajte hibridnih načinov Small 4. Pred to besedilno nalogo je treba ustrezno vsebino slike, zvočnega posnetka ali videa pripraviti z drugo komponento.

Nastavitvi ustvarjanja z 256 in 512 žetoni v kartici sta primera uporabe, ne ločeni največji izhodni zmogljivosti. Konkretna identiteta Instruct 2501, razčlenjevalnik žetonov in zahtevani rezultat naj bodo izrecni. Uporaben končni izdelek je odgovor, zapis JSON ali predlagana koda, katerih pomen in oblika ustrezata izvirni pisni nalogi.

Praktična naloga

### Praktična naloga

Tehnični primer v angleščini

```
Prepare a reference-grounded support answer

Answer this customer question using only the reference: 'Can I change the pickup location after the parcel is handed to the carrier?' Reference: 'Before handover, support may change the pickup location. After handover, the recipient must request a change from the carrier; availability depends on its route.' Return a concise reply and the condition supporting it.
```

#### Pričakovani rezultat

```
A short customer reply plus the reference condition that determines the next contact.
```

#### Preverjanje rezultata

```
The reply directs the handed-over parcel's request to the carrier and does not promise that a change is available.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`

[`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=chat)

Mistral /`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`

### Začetek

Mistral Small 3 Instruct 2501 je besedilni model s 24 milijardami parametrov za pogovorna navodila, strukturirano izluščevanje in aplikacije z orodji. V samostojni izključno besedilni izdaji zagotavlja kontekst 32k po navedbah proizvajalca, večjezične odgovore, podporo sistemskemu pozivu, JSON in izvorno klicanje funkcij.

Dovoljeni vhodi

Besedilo

Rezultati

Besedilo

### Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Vhod

`text`

Izhod

`text`

Izhodni format

json ali SSE

| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Polje`model` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | Privzeto— |
| Polje`messages` | Vrsta`message[]` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
| Polje`messages[].role` | Vrsta`string` | 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— |
| Polje`messages[].content` | Vrsta`string\|content_part[]\|null` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].tool_calls` | Vrsta`tool_call[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].tool_call_id` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
| Polje`messages[].name` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].reasoning_content` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
| Polje`messages[].reasoning_details` | Vrsta`object\|array` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`max_tokens` | Vrsta`integer` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`max_completion_tokens` | Vrsta`integer` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`stream` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
| Polje`stream_options.include_usage` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`temperature` | Vrsta`number` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`top_p` | Vrsta`number` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`stop` | Vrsta`string\|string[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`tools` | Vrsta`function_tool[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`tools[].type` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`tools[].function.name` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
| Polje`tools[].function.description` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`tools[].function.parameters` | Vrsta`JSON_schema` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`tool_choice` | Vrsta`string\|object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`parallel_tool_calls` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`response_format` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`reasoning_effort` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`reasoning` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`service_tier` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`instructions` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
| Polje`functions` | Vrsta`function[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`function_call` | Vrsta`string\|object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`prompt_cache_options` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`modalities` | Vrsta`string[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
| Polje`provider` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
| Polje`cache_control.ttl` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |

Kombinacije vhodnih gradiv

**Besedilo** · Besedilo UTF8

`messages[].content`

Parametri in življenjski cikel metode

| Parameter | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parameter`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parameter`material_types` | Specifikacijatext |
| Parameter`messages` | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
| Parameter`file_material` | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
| Parameter`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
| Parameter`output_modalities` | Specifikacijatext |
| Parameter`hosted_operations` | Specifikacijafalse |
| Parameter`multimodal_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.

### Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način

Standardna tarifa Ko je izbran hitri način

Način flex

Standardna tarifa Ko je izbran način flex

Najvišja raven razmišljanja

Standardna tarifa Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

#### Cene Ailoot

#### Cene po nastavitvah

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 **$0.0001** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.00016** / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika **—** / 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 **$0.0001** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.00016** / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/reserve/)

### Primeri zahtev

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKTok Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Prejmi in shrani rezultate

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ali SSE

##### Ohrani vse dokončane rezultate

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.

##### Če je treba preveriti izvirni odgovor

Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.

Polja odgovora

| Polje | Vrsta |
| --- | --- |
| Polje`choices[].index` | Vrstainteger |
| Polje`choices[].message.content` | Vrstastring\|null |
| Polje`choices[].message.tool_calls` | Vrstatool\_call\[\] |
| Polje`choices[].message.reasoning_content` | Vrstastring |
| Polje`choices[].message.reasoning_details` | Vrstaobject\|array |
| Polje`choices[].finish_reason` | Vrstastring\|null |
| Polje`usage` | Vrstaobject |

Napake in naslednji koraki

| 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. |

### Druga imena

#### Druga imena modelov

**Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=chat)

#### Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

#### Povezani ID-ji za klic

[`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`

[`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=messages)

Mistral /`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`

### Začetek

Mistral Small 3 Instruct 2501 je besedilni model s 24 milijardami parametrov za pogovorna navodila, strukturirano izluščevanje in aplikacije z orodji. V samostojni izključno besedilni izdaji zagotavlja kontekst 32k po navedbah proizvajalca, večjezične odgovore, podporo sistemskemu pozivu, JSON in izvorno klicanje funkcij.

Dovoljeni vhodi

Besedilo

Rezultati

json · sse

### Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Vhod

`text`

Izhod

`json`, `sse`

Izhodni format

JSON ali SSE

| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Polje`model` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | Privzeto— |
| Polje`messages` | Vrsta`message[]` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].role` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
| Polje`messages[].content` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`max_tokens` | Vrsta`integer` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`stream` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |

Kombinacije vhodnih gradiv

**Besedilo** · Besedilo UTF-8

`niz messages[].content`

Parametri in življenjski cikel metode

| Parameter | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parameter`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parameter`material_types` | Specifikacijatext |
| Parameter`text_file_material` | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |

Življenjski cikel: `synchronous_or_streamed`

### Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način

Standardna tarifa Ko je izbran hitri način

Način flex

Standardna tarifa Ko je izbran način flex

Najvišja raven razmišljanja

Standardna tarifa Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

#### Cene Ailoot

#### Cene po nastavitvah

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 **$0.0001** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.00016** / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika **—** / 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 **$0.0001** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.00016** / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/reserve/)

### Primeri zahtev

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Popolno minimalno telo zahteve JSONcurl · uporabite svoj dokument UTF-8Python · shranite celoten rezultat

```json
{
  "model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Prejmi in shrani rezultate

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ali SSE

##### Ohrani vse dokončane rezultate

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.

##### Če je treba preveriti izvirni odgovor

Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.

Polja odgovora

| Polje | Vrsta |
| --- | --- |
| Polje`id` | Vrstastring |
| Polje`model` | Vrstastring |
| Polje`content[]` | Vrstatext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Polje`stop_reason` | Vrstastring\|null |
| Polje`usage` | Vrstaobject |

Napake in naslednji koraki

| 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. |

### Druga imena

#### Druga imena modelov

**Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=messages)

#### Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

#### Povezani ID-ji za klic

[`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-24b-instruct-2501&fmt=messages)

FAQ · Mistral: Mistral Small 3

Kateri vhodi in rezultati so na voljo?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `text` → `json`, `sse`

Katera polja uporablja zahteva?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Katere omejitve veljajo?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`: `messages.min_items`: `1`

Ailoot povežite s Claude Code, OpenCode, Hermes ali svojo aplikacijo.

## Podjetje in njegov portfelj projektov

Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah.

## Žetone kupujte s popustom.

Naročniški popust za redno delo. Promocijske kode prinesejo do 50% popusta na nakup žetonov.

Naročnina

Za redne zahteve izberite paket s popustom.

Promocijska koda do 50%

Kodo vnesite ob nakupu. Cena se preračuna po veljavni akciji.

Poraba v zgodovini

Za vsako zahtevo se shranijo model, žetoni in znesek.

[Izberite naročnino](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/subscriptions/) · [Oglejte si cene modelov](https://ailoot.ai/models/sl/)

## API povežite z izdelkom, ki ga prodajate.

SaaS, aplikacije in boti po ponudbi in licenčni pogodbi Ailoot. Za nadaljnjo prodajo zaprosite za preprodajno licenco.

Komercialna aplikacija

Ustvarjanje besedila, slik, videa in zvoka vključite v plačljive funkcije svoje storitve.

Licenca za preprodajalca

Pošljite opis projekta in shemo dostopa. Zahtevajte pisne pogoje uporabe in nadaljnje prodaje.

Dokumenti na strani

Ponudba, licenčna pogodba in politika obdelave podatkov so dostopne pred povezavo.

[Zaprosite za preprodajno licenco](mailto:support@ailoot.ai) · [Ponudba in licenčna pogodba](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sl)

## Ailoot · Podjetje in njegov portfelj projektov





Ailoot temelji na pridobljenih operativnih izkušnjah, široki bazi strank, stabilni storitvi in stalnem spremljanju KPI.





Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah.





Ailoot te operativne izkušnje uporablja za dostop prek API do funkcij umetne inteligence v izdelkih strank, agentih, aplikacijah in avtomatizacijah.