Mistral Small 4 združuje splošno sledenje navodilom, sklepanje in programiranje v enem večmodalnem modelu. Proizvajalec ga opisuje kot združitev družin Instruct, Magistral za sklepanje in Devstral za programiranje. Sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo, s klici funkcij in izhodom JSON za aplikacije, ki uporabljajo orodja.
Arhitektura in ključne funkcije
Izdaja ima skupno 119 milijard parametrov in aktivira 6,5 milijarde na žeton. Njena arhitektura mešanice ekspertov vsebuje 128 ekspertov, od katerih so 4 aktivni, proizvajalec pa dokumentira kontekstno okno 256k. Število aktivnih parametrov in ekspertov opisuje organizacijo modela; razlikuje se od količine besedilne ali slikovne vsebine, vključene v eno nalogo.
Model v isti kontrolni točki zagotavlja sledenje navodilom in sklepanje. Proizvajalec navaja tudi vid, upoštevanje sistemskega poziva in večjezično podporo za več deset jezikov, vključno z angleščino, francoščino, španščino, nemščino, italijanščino, portugalščino, nizozemščino, kitajščino, japonščino, korejščino in arabščino. Besedilno navodilo lahko zato vpraša o sliki ali združi pisno zahtevo z vidnimi dokazi, odgovor pa se vrne kot besedilo.
Vizualna naloga lahko poda stran dokumenta in zahteva vrednosti, pomembne za navedeni pogoj. Oznake in enote naj bodo razločne, navedite pa, ali naj rezultat ohrani izvirno besedilo, ga povzame ali primerja z drugim virom. Naloga z vmesnikom lahko združi posnetek zaslona z uporabnikovim ciljem ter zahteva ustrezno vidno kontrolo in dokaze, ki podpirajo predlagani naslednji korak.
Izbira načina navodil ali sklepanja
Objavljena kartica dokumentira intenzivnost sklepanja none za takojšen odgovor v slogu sledenja navodilom in high za sklepanje, pri čemer high priporoča za zahtevne pozive. Izbira se opravi za vsako zahtevo znotraj istega modela Small 4. Običajno razvrščanje ali kratko preoblikovanje lahko zahteva drugačen dogovor o odgovoru kot matematični, vizualni ali programski problem, ki potrebuje razvito razlago.
Proizvajalec za visoko intenzivnost sklepanja priporoča temperaturo 0.7. Za none določa temperature med 0.0 in 0.7 glede na nalogo. Te nastavitve opisujejo dokumentirane načine in intenzivnosti sklepanja ne spreminjajo v jamstvo pravilnega rezultata. Pred izbiro potrebnega obsega sklepanja opredelite predpostavke, obliko izhoda in ustrezno izvorno gradivo.
Pri reševanju problema podajte celoten pogoj ter zahtevajte pomembne utemeljene korake in nato končni izraz. Pri programski nalogi podajte zahtevo, prizadeto funkcijo in konkreten vhod; predlagano implementacijo zahtevajte ločeno od razlage in primerov. Proizvajalčeve predstavitve uporabe vključujejo sledenje navodilom, uporabo računskega orodja na sliki in vizualno sklepanje ter ponazarjajo, kako lahko besedilni in vizualni dokazi vstopajo v te različne naloge.
Programiranje, dokumenti in orodja
Model je namenjen raziskovanju kodnih baz in agentom za programsko inženirstvo, splošnim pomočnikom, razumevanju dokumentov in raziskovanju. Zahteva za programskega agenta lahko navede modul za spremembo, vmesnik, ki ga je treba ohraniti, in želeno vedenje. Podajte ustrezno izvorno kodo in dokaze o napaki. Model lahko predlaga naslednjo operacijo ali spremembo kode, aplikacija pa zagotovi dostop do repozitorija, izvajanje in povratne informacije.
Pri izluščevanju iz dokumentov določite zahtevana polja in način predstavitve manjkajočih podatkov. Uporaben zapis lahko loči identifikator dokumenta, izvorno izjavo, razloženo zahtevo in nerešeno vprašanje. Proizvajalčeva kartica storitve navaja strukturiran izhod po meri in odgovarjanje na vprašanja o dokumentih; slednje uporablja obdelavo dokumentov in OCR za pripravo besedila in strukture pred analizo jezikovnega modela. Neposredno vprašanje o sliki in postopek z dokumentom ob pomoči OCR naj ohranita vsak svojo pripravo vhoda.
Klicanje funkcij zahteva jasno opisana orodja. Model izbere funkcijo in ustvari argumente; aplikacija izvede operacijo in vrne njen rezultat za naslednji odgovor. Enaka logika velja za poizvedovanje, izračun ali programsko operacijo. Oblikovanje JSON ureja odgovor, klic orodja pa zahteva zunanje dejanje; obeh ne smemo obravnavati kot zamenljiva rezultata.
Kartica storitve navaja tudi predvidene izhode, predpone odgovorov, paketno obdelavo in agentske pogovore. Predvideni izhodi so uporabni, kadar je treba dokument ali datoteko s kodo ponovno ustvariti z omejeno spremembo, preostala vsebina pa je znana. Določite spremembo in gradivo, ki ga je treba ohraniti. Nadaljevanje predpone uporablja znan začetek odgovora, paketna obdelava pa zadeva oddajo dela in ni dodaten način sklepanja.
Meje konteksta in različice
Pisno nalogo, vizualno gradivo, pogovor in želeni odgovor načrtujte v okviru dokumentiranega konteksta 256k. Objavljeni primer uporabe nastavi kontekst 262.144 žetonov, njegov primer ustvarjanja z 1.024 žetoni pa ni ločena največja izhodna zmogljivost. Pregledani viri ne podajajo neodvisne stroge omejitve dolžine odgovora, ki bi nadomestila izbrano dolžino naloge.
Small 4 ima lastno arhitekturo mešanice ekspertov s 119 milijardami parametrov in hibridne načine. Ne sme podedovati goste arhitekture s 128 milijardami parametrov modela Medium 3.5 ali ločenih različic Instruct in Reasoning modela Ministral 3. Proizvajalec objavlja tudi ločene kvantizirane izdelke in izdelke za špekulativno dekodiranje; to so ločeni izdelki za namestitev, ne različne vsebinske modalnosti. Ohranite poimenovano izdajo Small 4 in način, zahtevan za dejansko razlago, strukturiran zapis ali rezultat s kodo.
", "aboutText": "Mistral Small 4 združuje splošno sledenje navodilom, sklepanje in programiranje v enem večmodalnem modelu. Proizvajalec ga opisuje kot združitev družin Instruct, Magistral za sklepanje in Devstral za programiranje. Sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo, s klici funkcij in izhodom JSON za aplikacije, ki uporabljajo orodja.\n\nArhitektura in ključne funkcije\n\nIzdaja ima skupno 119 milijard parametrov in aktivira 6,5 milijarde na žeton. Njena arhitektura mešanice ekspertov vsebuje 128 ekspertov, od katerih so 4 aktivni, proizvajalec pa dokumentira kontekstno okno 256k. Število aktivnih parametrov in ekspertov opisuje organizacijo modela; razlikuje se od količine besedilne ali slikovne vsebine, vključene v eno nalogo.\n\nModel v isti kontrolni točki zagotavlja sledenje navodilom in sklepanje. Proizvajalec navaja tudi vid, upoštevanje sistemskega poziva in večjezično podporo za več deset jezikov, vključno z angleščino, francoščino, španščino, nemščino, italijanščino, portugalščino, nizozemščino, kitajščino, japonščino, korejščino in arabščino. Besedilno navodilo lahko zato vpraša o sliki ali združi pisno zahtevo z vidnimi dokazi, odgovor pa se vrne kot besedilo.\n\nVizualna naloga lahko poda stran dokumenta in zahteva vrednosti, pomembne za navedeni pogoj. Oznake in enote naj bodo razločne, navedite pa, ali naj rezultat ohrani izvirno besedilo, ga povzame ali primerja z drugim virom. Naloga z vmesnikom lahko združi posnetek zaslona z uporabnikovim ciljem ter zahteva ustrezno vidno kontrolo in dokaze, ki podpirajo predlagani naslednji korak.\n\nIzbira načina navodil ali sklepanja\n\nObjavljena kartica dokumentira intenzivnost sklepanja none za takojšen odgovor v slogu sledenja navodilom in high za sklepanje, pri čemer high priporoča za zahtevne pozive. Izbira se opravi za vsako zahtevo znotraj istega modela Small 4. Običajno razvrščanje ali kratko preoblikovanje lahko zahteva drugačen dogovor o odgovoru kot matematični, vizualni ali programski problem, ki potrebuje razvito razlago.\n\nProizvajalec za visoko intenzivnost sklepanja priporoča temperaturo 0.7. Za none določa temperature med 0.0 in 0.7 glede na nalogo. Te nastavitve opisujejo dokumentirane načine in intenzivnosti sklepanja ne spreminjajo v jamstvo pravilnega rezultata. Pred izbiro potrebnega obsega sklepanja opredelite predpostavke, obliko izhoda in ustrezno izvorno gradivo.\n\nPri reševanju problema podajte celoten pogoj ter zahtevajte pomembne utemeljene korake in nato končni izraz. Pri programski nalogi podajte zahtevo, prizadeto funkcijo in konkreten vhod; predlagano implementacijo zahtevajte ločeno od razlage in primerov. Proizvajalčeve predstavitve uporabe vključujejo sledenje navodilom, uporabo računskega orodja na sliki in vizualno sklepanje ter ponazarjajo, kako lahko besedilni in vizualni dokazi vstopajo v te različne naloge.\n\nProgramiranje, dokumenti in orodja\n\nModel je namenjen raziskovanju kodnih baz in agentom za programsko inženirstvo, splošnim pomočnikom, razumevanju dokumentov in raziskovanju. Zahteva za programskega agenta lahko navede modul za spremembo, vmesnik, ki ga je treba ohraniti, in želeno vedenje. Podajte ustrezno izvorno kodo in dokaze o napaki. Model lahko predlaga naslednjo operacijo ali spremembo kode, aplikacija pa zagotovi dostop do repozitorija, izvajanje in povratne informacije.\n\nPri izluščevanju iz dokumentov določite zahtevana polja in način predstavitve manjkajočih podatkov. Uporaben zapis lahko loči identifikator dokumenta, izvorno izjavo, razloženo zahtevo in nerešeno vprašanje. Proizvajalčeva kartica storitve navaja strukturiran izhod po meri in odgovarjanje na vprašanja o dokumentih; slednje uporablja obdelavo dokumentov in OCR za pripravo besedila in strukture pred analizo jezikovnega modela. Neposredno vprašanje o sliki in postopek z dokumentom ob pomoči OCR naj ohranita vsak svojo pripravo vhoda.\n\nKlicanje funkcij zahteva jasno opisana orodja. Model izbere funkcijo in ustvari argumente; aplikacija izvede operacijo in vrne njen rezultat za naslednji odgovor. Enaka logika velja za poizvedovanje, izračun ali programsko operacijo. Oblikovanje JSON ureja odgovor, klic orodja pa zahteva zunanje dejanje; obeh ne smemo obravnavati kot zamenljiva rezultata.\n\nKartica storitve navaja tudi predvidene izhode, predpone odgovorov, paketno obdelavo in agentske pogovore. Predvideni izhodi so uporabni, kadar je treba dokument ali datoteko s kodo ponovno ustvariti z omejeno spremembo, preostala vsebina pa je znana. Določite spremembo in gradivo, ki ga je treba ohraniti. Nadaljevanje predpone uporablja znan začetek odgovora, paketna obdelava pa zadeva oddajo dela in ni dodaten način sklepanja.\n\nMeje konteksta in različice\n\nPisno nalogo, vizualno gradivo, pogovor in želeni odgovor načrtujte v okviru dokumentiranega konteksta 256k. Objavljeni primer uporabe nastavi kontekst 262.144 žetonov, njegov primer ustvarjanja z 1.024 žetoni pa ni ločena največja izhodna zmogljivost. Pregledani viri ne podajajo neodvisne stroge omejitve dolžine odgovora, ki bi nadomestila izbrano dolžino naloge.\n\nSmall 4 ima lastno arhitekturo mešanice ekspertov s 119 milijardami parametrov in hibridne načine. Ne sme podedovati goste arhitekture s 128 milijardami parametrov modela Medium 3.5 ali ločenih različic Instruct in Reasoning modela Ministral 3. Proizvajalec objavlja tudi ločene kvantizirane izdelke in izdelke za špekulativno dekodiranje; to so ločeni izdelki za namestitev, ne različne vsebinske modalnosti. Ohranite poimenovano izdajo Small 4 in način, zahtevan za dejansko razlago, strukturiran zapis ali rezultat s kodo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Repair a last-line parser\n\nThis Python parser loses a final line without a trailing newline: def lines(text):\n return text.split("\\n")[:-1]\nReturn a corrected function that preserves nonempty final lines, avoids an artificial last empty line when text ends in a newline and returns [] for empty text. Include tests for all three cases.A corrected Python function, a short explanation and tests for newline, no-newline and empty input.Check that the last real line is retained and that only a trailing separator’s artificial empty entry is removed.mistralai/mistral-small-2603Mistral Small 4 je hibridni model za besedilo in slike z zmogljivostmi sledenja navodilom, sklepanja in programiranja. Njegova izdaja mešanice ekspertov s 119 milijardami parametrov aktivira 6,5 milijarde parametrov na žeton ter podpira kontekst 256k po navedbah proizvajalca, izbirno intenzivnost sklepanja, JSON in klice funkcij.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Small 4 združuje splošno sledenje navodilom, sklepanje in programiranje v enem večmodalnem modelu. Proizvajalec ga opisuje kot združitev družin Instruct, Magistral za sklepanje in Devstral za programiranje. Sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo, s klici funkcij in izhodom JSON za aplikacije, ki uporabljajo orodja.
Arhitektura in ključne funkcije
Izdaja ima skupno 119 milijard parametrov in aktivira 6,5 milijarde na žeton. Njena arhitektura mešanice ekspertov vsebuje 128 ekspertov, od katerih so 4 aktivni, proizvajalec pa dokumentira kontekstno okno 256k. Število aktivnih parametrov in ekspertov opisuje organizacijo modela; razlikuje se od količine besedilne ali slikovne vsebine, vključene v eno nalogo.
Model v isti kontrolni točki zagotavlja sledenje navodilom in sklepanje. Proizvajalec navaja tudi vid, upoštevanje sistemskega poziva in večjezično podporo za več deset jezikov, vključno z angleščino, francoščino, španščino, nemščino, italijanščino, portugalščino, nizozemščino, kitajščino, japonščino, korejščino in arabščino. Besedilno navodilo lahko zato vpraša o sliki ali združi pisno zahtevo z vidnimi dokazi, odgovor pa se vrne kot besedilo.
Vizualna naloga lahko poda stran dokumenta in zahteva vrednosti, pomembne za navedeni pogoj. Oznake in enote naj bodo razločne, navedite pa, ali naj rezultat ohrani izvirno besedilo, ga povzame ali primerja z drugim virom. Naloga z vmesnikom lahko združi posnetek zaslona z uporabnikovim ciljem ter zahteva ustrezno vidno kontrolo in dokaze, ki podpirajo predlagani naslednji korak.
Izbira načina navodil ali sklepanja
Objavljena kartica dokumentira intenzivnost sklepanja none za takojšen odgovor v slogu sledenja navodilom in high za sklepanje, pri čemer high priporoča za zahtevne pozive. Izbira se opravi za vsako zahtevo znotraj istega modela Small 4. Običajno razvrščanje ali kratko preoblikovanje lahko zahteva drugačen dogovor o odgovoru kot matematični, vizualni ali programski problem, ki potrebuje razvito razlago.
Proizvajalec za visoko intenzivnost sklepanja priporoča temperaturo 0.7. Za none določa temperature med 0.0 in 0.7 glede na nalogo. Te nastavitve opisujejo dokumentirane načine in intenzivnosti sklepanja ne spreminjajo v jamstvo pravilnega rezultata. Pred izbiro potrebnega obsega sklepanja opredelite predpostavke, obliko izhoda in ustrezno izvorno gradivo.
Pri reševanju problema podajte celoten pogoj ter zahtevajte pomembne utemeljene korake in nato končni izraz. Pri programski nalogi podajte zahtevo, prizadeto funkcijo in konkreten vhod; predlagano implementacijo zahtevajte ločeno od razlage in primerov. Proizvajalčeve predstavitve uporabe vključujejo sledenje navodilom, uporabo računskega orodja na sliki in vizualno sklepanje ter ponazarjajo, kako lahko besedilni in vizualni dokazi vstopajo v te različne naloge.
Programiranje, dokumenti in orodja
Model je namenjen raziskovanju kodnih baz in agentom za programsko inženirstvo, splošnim pomočnikom, razumevanju dokumentov in raziskovanju. Zahteva za programskega agenta lahko navede modul za spremembo, vmesnik, ki ga je treba ohraniti, in želeno vedenje. Podajte ustrezno izvorno kodo in dokaze o napaki. Model lahko predlaga naslednjo operacijo ali spremembo kode, aplikacija pa zagotovi dostop do repozitorija, izvajanje in povratne informacije.
Pri izluščevanju iz dokumentov določite zahtevana polja in način predstavitve manjkajočih podatkov. Uporaben zapis lahko loči identifikator dokumenta, izvorno izjavo, razloženo zahtevo in nerešeno vprašanje. Proizvajalčeva kartica storitve navaja strukturiran izhod po meri in odgovarjanje na vprašanja o dokumentih; slednje uporablja obdelavo dokumentov in OCR za pripravo besedila in strukture pred analizo jezikovnega modela. Neposredno vprašanje o sliki in postopek z dokumentom ob pomoči OCR naj ohranita vsak svojo pripravo vhoda.
Klicanje funkcij zahteva jasno opisana orodja. Model izbere funkcijo in ustvari argumente; aplikacija izvede operacijo in vrne njen rezultat za naslednji odgovor. Enaka logika velja za poizvedovanje, izračun ali programsko operacijo. Oblikovanje JSON ureja odgovor, klic orodja pa zahteva zunanje dejanje; obeh ne smemo obravnavati kot zamenljiva rezultata.
Kartica storitve navaja tudi predvidene izhode, predpone odgovorov, paketno obdelavo in agentske pogovore. Predvideni izhodi so uporabni, kadar je treba dokument ali datoteko s kodo ponovno ustvariti z omejeno spremembo, preostala vsebina pa je znana. Določite spremembo in gradivo, ki ga je treba ohraniti. Nadaljevanje predpone uporablja znan začetek odgovora, paketna obdelava pa zadeva oddajo dela in ni dodaten način sklepanja.
Meje konteksta in različice
Pisno nalogo, vizualno gradivo, pogovor in želeni odgovor načrtujte v okviru dokumentiranega konteksta 256k. Objavljeni primer uporabe nastavi kontekst 262.144 žetonov, njegov primer ustvarjanja z 1.024 žetoni pa ni ločena največja izhodna zmogljivost. Pregledani viri ne podajajo neodvisne stroge omejitve dolžine odgovora, ki bi nadomestila izbrano dolžino naloge.
Small 4 ima lastno arhitekturo mešanice ekspertov s 119 milijardami parametrov in hibridne načine. Ne sme podedovati goste arhitekture s 128 milijardami parametrov modela Medium 3.5 ali ločenih različic Instruct in Reasoning modela Ministral 3. Proizvajalec objavlja tudi ločene kvantizirane izdelke in izdelke za špekulativno dekodiranje; to so ločeni izdelki za namestitev, ne različne vsebinske modalnosti. Ohranite poimenovano izdajo Small 4 in način, zahtevan za dejansko razlago, strukturiran zapis ali rezultat s kodo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-small-2603 | 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 $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00003 / 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 $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-2603", "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-small-2603',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-small-2603',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-small-2603
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
mistralai/mistral-small-2603Mistral Small 4 je hibridni model za besedilo in slike z zmogljivostmi sledenja navodilom, sklepanja in programiranja. Njegova izdaja mešanice ekspertov s 119 milijardami parametrov aktivira 6,5 milijarde parametrov na žeton ter podpira kontekst 256k po navedbah proizvajalca, izbirno intenzivnost sklepanja, JSON in klice funkcij.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Small 4 združuje splošno sledenje navodilom, sklepanje in programiranje v enem večmodalnem modelu. Proizvajalec ga opisuje kot združitev družin Instruct, Magistral za sklepanje in Devstral za programiranje. Sprejema besedilo in slike ter vrača besedilo, s klici funkcij in izhodom JSON za aplikacije, ki uporabljajo orodja.
Arhitektura in ključne funkcije
Izdaja ima skupno 119 milijard parametrov in aktivira 6,5 milijarde na žeton. Njena arhitektura mešanice ekspertov vsebuje 128 ekspertov, od katerih so 4 aktivni, proizvajalec pa dokumentira kontekstno okno 256k. Število aktivnih parametrov in ekspertov opisuje organizacijo modela; razlikuje se od količine besedilne ali slikovne vsebine, vključene v eno nalogo.
Model v isti kontrolni točki zagotavlja sledenje navodilom in sklepanje. Proizvajalec navaja tudi vid, upoštevanje sistemskega poziva in večjezično podporo za več deset jezikov, vključno z angleščino, francoščino, španščino, nemščino, italijanščino, portugalščino, nizozemščino, kitajščino, japonščino, korejščino in arabščino. Besedilno navodilo lahko zato vpraša o sliki ali združi pisno zahtevo z vidnimi dokazi, odgovor pa se vrne kot besedilo.
Vizualna naloga lahko poda stran dokumenta in zahteva vrednosti, pomembne za navedeni pogoj. Oznake in enote naj bodo razločne, navedite pa, ali naj rezultat ohrani izvirno besedilo, ga povzame ali primerja z drugim virom. Naloga z vmesnikom lahko združi posnetek zaslona z uporabnikovim ciljem ter zahteva ustrezno vidno kontrolo in dokaze, ki podpirajo predlagani naslednji korak.
Izbira načina navodil ali sklepanja
Objavljena kartica dokumentira intenzivnost sklepanja none za takojšen odgovor v slogu sledenja navodilom in high za sklepanje, pri čemer high priporoča za zahtevne pozive. Izbira se opravi za vsako zahtevo znotraj istega modela Small 4. Običajno razvrščanje ali kratko preoblikovanje lahko zahteva drugačen dogovor o odgovoru kot matematični, vizualni ali programski problem, ki potrebuje razvito razlago.
Proizvajalec za visoko intenzivnost sklepanja priporoča temperaturo 0.7. Za none določa temperature med 0.0 in 0.7 glede na nalogo. Te nastavitve opisujejo dokumentirane načine in intenzivnosti sklepanja ne spreminjajo v jamstvo pravilnega rezultata. Pred izbiro potrebnega obsega sklepanja opredelite predpostavke, obliko izhoda in ustrezno izvorno gradivo.
Pri reševanju problema podajte celoten pogoj ter zahtevajte pomembne utemeljene korake in nato končni izraz. Pri programski nalogi podajte zahtevo, prizadeto funkcijo in konkreten vhod; predlagano implementacijo zahtevajte ločeno od razlage in primerov. Proizvajalčeve predstavitve uporabe vključujejo sledenje navodilom, uporabo računskega orodja na sliki in vizualno sklepanje ter ponazarjajo, kako lahko besedilni in vizualni dokazi vstopajo v te različne naloge.
Programiranje, dokumenti in orodja
Model je namenjen raziskovanju kodnih baz in agentom za programsko inženirstvo, splošnim pomočnikom, razumevanju dokumentov in raziskovanju. Zahteva za programskega agenta lahko navede modul za spremembo, vmesnik, ki ga je treba ohraniti, in želeno vedenje. Podajte ustrezno izvorno kodo in dokaze o napaki. Model lahko predlaga naslednjo operacijo ali spremembo kode, aplikacija pa zagotovi dostop do repozitorija, izvajanje in povratne informacije.
Pri izluščevanju iz dokumentov določite zahtevana polja in način predstavitve manjkajočih podatkov. Uporaben zapis lahko loči identifikator dokumenta, izvorno izjavo, razloženo zahtevo in nerešeno vprašanje. Proizvajalčeva kartica storitve navaja strukturiran izhod po meri in odgovarjanje na vprašanja o dokumentih; slednje uporablja obdelavo dokumentov in OCR za pripravo besedila in strukture pred analizo jezikovnega modela. Neposredno vprašanje o sliki in postopek z dokumentom ob pomoči OCR naj ohranita vsak svojo pripravo vhoda.
Klicanje funkcij zahteva jasno opisana orodja. Model izbere funkcijo in ustvari argumente; aplikacija izvede operacijo in vrne njen rezultat za naslednji odgovor. Enaka logika velja za poizvedovanje, izračun ali programsko operacijo. Oblikovanje JSON ureja odgovor, klic orodja pa zahteva zunanje dejanje; obeh ne smemo obravnavati kot zamenljiva rezultata.
Kartica storitve navaja tudi predvidene izhode, predpone odgovorov, paketno obdelavo in agentske pogovore. Predvideni izhodi so uporabni, kadar je treba dokument ali datoteko s kodo ponovno ustvariti z omejeno spremembo, preostala vsebina pa je znana. Določite spremembo in gradivo, ki ga je treba ohraniti. Nadaljevanje predpone uporablja znan začetek odgovora, paketna obdelava pa zadeva oddajo dela in ni dodaten način sklepanja.
Meje konteksta in različice
Pisno nalogo, vizualno gradivo, pogovor in želeni odgovor načrtujte v okviru dokumentiranega konteksta 256k. Objavljeni primer uporabe nastavi kontekst 262.144 žetonov, njegov primer ustvarjanja z 1.024 žetoni pa ni ločena največja izhodna zmogljivost. Pregledani viri ne podajajo neodvisne stroge omejitve dolžine odgovora, ki bi nadomestila izbrano dolžino naloge.
Small 4 ima lastno arhitekturo mešanice ekspertov s 119 milijardami parametrov in hibridne načine. Ne sme podedovati goste arhitekture s 128 milijardami parametrov modela Medium 3.5 ali ločenih različic Instruct in Reasoning modela Ministral 3. Proizvajalec objavlja tudi ločene kvantizirane izdelke in izdelke za špekulativno dekodiranje; to so ločeni izdelki za namestitev, ne različne vsebinske modalnosti. Ohranite poimenovano izdajo Small 4 in način, zahtevan za dejansko razlago, strukturiran zapis ali rezultat s kodo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-small-2603 | 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 $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00003 / 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 $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "mistralai/mistral-small-2603",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-small-2603', '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-small-2603', '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-small-2603
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Repair a last-line parser\n\nThis Python parser loses a final line without a trailing newline: def lines(text):\n return text.split("\\n")[:-1]\nReturn a corrected function that preserves nonempty final lines, avoids an artificial last empty line when text ends in a newline and returns [] for empty text. Include tests for all three cases.A corrected Python function, a short explanation and tests for newline, no-newline and empty input.Check that the last real line is retained and that only a trailing separator’s artificial empty entry is removed.