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

# Mistral: Mistral Small 3

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

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

Mistral Small 3 Instruct 2501 är en textmodell med 24 miljarder parametrar för samtalsinstruktioner, strukturerad extraktion och applikationer med verktygsstöd. Den ger en kontext på 32k token enligt tillverkaren, flerspråkiga svar, stöd för systemprompt, JSON och inbyggda funktionsanrop i en separat utgåva med enbart text.

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

Om modellen

Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.

Mistral Small 3 Instruct 2501 är den instruktionsanpassade utgåvan av Mistral Small 3 med 24 miljarder parametrar. Den är finjusterad från den separat namngivna modellen Small 24B Base 2501. Tillverkaren positionerar den för snabb samtalsassistans, funktionsanrop och ämnesspecifik anpassning, med text som både indata och genererat resultat.

Kärnfunktioner och skillnader i träning

Modellkortet dokumenterar flerspråkigt stöd, samtals- och resonemangsfunktioner, inbyggda funktionsanrop, JSON-utdata och följsamhet till systemprompter. Kontextfönstret är 32k token, och den använder en Tekken-tokenizer med en vokabulär märkt 131k. Kontextangivelsen avser texten som behålls för uppgiften, medan vokabulärangivelsen beskriver tokenisering; de är olika specifikationer.

Tillverkaren listar språk som engelska, franska, tyska, spanska, italienska, kinesiska, japanska, koreanska, portugisiska, nederländska och polska, med ryska också angivet i det publicerade modellkortets språkmetadata. Definiera målspråket och eventuell terminologi som ska lämnas oförändrad. En översatt förklaring kan bevara identifierare, namn och enheter samtidigt som den omgivande texten anpassas till läsaren.

Tillkännagivandet av utgåvan anger att Small 3 inte tränats med förstärkningsinlärning eller syntetiska data och skiljer förtränade och instruktionsanpassade modellversioner åt. Det beskriver modellen som en grund som kan anpassas vidare snarare än en hybridversion med de senare resonemangskontrollerna från Small 4. Den här posten avser utgåvan Instruct 2501 för att följa en samtalsuppgift.

Samtalsuppgifter och strukturerade uppgifter

För en supportassistent tillhandahåller du användarens fråga, relevant referensmaterial och svarsreglerna. Begär åtgärden som besvarar frågan och villkoret under vilket den gäller. Praktiska utdata kan skilja ett kortfattat svar från extraherade fält som applikationen behöver för nästa steg, i stället för att blanda dem i en ostrukturerad förklaring.

För klassificering tillhandahåller du tillåtna etiketter och skillnaderna mellan dem. För extraktion anger du fälten, förväntade typer och representation för saknad information. En post kan innehålla ärendekategori, en identifierare kopierad från meddelandet och en kort sammanfattning av den begärda åtgärden. JSON organiserar resultatet, medan fältutformningen och tolkningsreglerna förblir en del av den tillhandahållna uppgiften.

För en kodförklaring inkluderar du funktionen, relevanta deklarationer och konkreta indata. Fråga vilken väg genom koden som bestämmer resultatet. För en matematisk förklaring definierar du variabler och antaganden och identifierar uttrycket eller påståendet som ska fastställas. Dessa textbaserade uppgifter kan returnera en metod, en förklaring och den slutliga leveransen utan att anta att modellen själv kör koden eller en extern beräkning.

Systeminstruktioner och rekommenderade inställningar

Modellkortet rekommenderar en systemprompt anpassad till den avsedda assistenten och en relativt låg temperatur, som 0.15. Använd systeminstruktionen för att definiera roll, stil och svarsregler, medan användarmeddelandet innehåller det faktiska problemet eller källmaterialet. Håll citerade instruktioner inuti ett dokument skilda från applikationens instruktion om vad som ska göras med dokumentet.

För en vardagsassistent anger du om resultatet ska vara ett kort svar, en strukturerad post eller en längre förklaring. Om ett svar ska tolkas maskinellt begär du posten separat från eventuell löptext. I ett återkommande dokumentflöde bevarar du källidentifieraren bredvid varje resultat så att applikationen kan returnera rätt material till användaren.

Funktionsanrop och specialisering

Modellen kan välja en beskriven funktion och producera dess argument. Applikationen kör operationen och returnerar resultatet med motsvarande verktygsanrop, varefter nästa svar kan använda informationen. Modellkortets exempel visar ett samtal med tidigare verktygsanvändning följt av en ny fråga. Detta ger assistenten ett sätt att begära information från anslutna verktyg utan att behandla ett föreslaget anrop som en slutförd uppslagning.

Beskriv varje funktions syfte och nödvändiga värden tydligt. En uppslagningsuppgift kan ange informationen som behövs och återföra det faktiska verktygsresultatet till samtalet; en textbearbetningsfunktion kan tillhandahålla ett omvandlat avsnitt för nästa svar. Håll verktygsuppsättningen relaterad till den aktuella processen och bevara kopplingen mellan den föreslagna operationen och resultatet.

Tillverkaren beskriver också finjustering för ämnesspecialisering. Den processen förändrar en modell för en definierad domän; att tillhandahålla ett dokument i ett samtal är i stället källstyrning för den uppgiften. Tillhandahåll domänmaterialet och svarskraven som den specifika assistenten behöver i stället för att anta att en anpassning redan har gjorts.

Kontext och innehållsliga begränsningar

Small 3 2501 är en modell med enbart text och en kontext på 32k token. Bildfunktionen och kontexten på 128k token som introducerades i Small 3.1 hör till den senare utgåvan, och hybridlägena i Small 4 ska inte heller överföras hit. En bild, ljudinspelning eller video måste få sitt relevanta innehåll förberett genom en annan komponent före denna textuppgift.

Modellkortets genereringsinställningar på 256 och 512 token är användningsexempel, inte separata maximala utmatningskapaciteter. Håll den exakta identiteten Instruct 2501, tokenizern och det begärda resultatet tydliga. Den användbara slutliga leveransen är svaret, JSON-posten eller den föreslagna koden vars betydelse och format stämmer med den ursprungliga skriftliga uppgiften.

Praktisk uppgift

### Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

```
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.
```

#### Förväntat resultat

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

#### Kontrollera resultatet

```
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/sv/#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`

### Start

Mistral Small 3 Instruct 2501 är en textmodell med 24 miljarder parametrar för samtalsinstruktioner, strukturerad extraktion och applikationer med verktygsstöd. Den ger en kontext på 32k token enligt tillverkaren, flerspråkiga svar, stöd för systemprompt, JSON och inbyggda funktionsanrop i en separat utgåva med enbart text.

Godkända indata

Text

Resultat

Text

### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

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

Indatatyper

`text`

Utdatatyper

`text`

Utdataformat

json eller SSE

| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | Standard— |
| Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
| Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
| Fält`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
| Fält`messages[].name` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
| Fält`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
| Fält`max_completion_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
| Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
| Fält`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`temperature` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`top_p` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`stop` | Typ`string\|string[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`tools` | Typ`function_tool[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`tools[].type` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
| Fält`tools[].function.name` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
| Fält`tools[].function.description` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`tool_choice` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`response_format` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`reasoning_effort` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`reasoning` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`service_tier` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`instructions` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
| Fält`functions` | Typ`function[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`function_call` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`prompt_cache_options` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`modalities` | Typ`string[]` | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
| Fält`provider` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
| Fält`cache_control.ttl` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |

Kombinationer av indatamaterial

**Text** · UTF8-text

`messages[].content`

Metodparametrar och livscykel

| Parameter | Avtal |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtalapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Avtaltext |
| Parameter`messages` | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
| Parameter`optional_controls` | Avtalstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
| Parameter`output_modalities` | Avtaltext |
| Parameter`hosted_operations` | Avtalfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalnull |

Livscykel: `synchronous_or_streamed`

Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.

Kontextlängden är inte en utdatagräns.

En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.

### Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge

Standardpris När snabbt läge är valt

Flex-läge

Standardpris När läget flex är valt

Högsta resonemangsnivå

Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

#### Ailoot-priser

#### Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0001** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00016** / 1K token Indata · Cacheläsning **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0001** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00016** / 1K token Indata · Cacheläsning **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |

Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/)

### Exempelbegäranden

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strömning

```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")
```

### Ta emot och spara resultat

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

##### Behåll alla färdiga resultat

Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.

Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.

##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält

| Fält | Typ |
| --- | --- |
| Fält`choices[].index` | Typinteger |
| Fält`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Fält`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Fält`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Fält`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Fält`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Fält`usage` | Typobject |

Fel och nästa steg

| Svar | Villkor | Nästa steg |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |

### Alias

#### Modellalias

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

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

[`mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501`](https://ailoot.ai/models/sv/#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/sv/#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`

### Start

Mistral Small 3 Instruct 2501 är en textmodell med 24 miljarder parametrar för samtalsinstruktioner, strukturerad extraktion och applikationer med verktygsstöd. Den ger en kontext på 32k token enligt tillverkaren, flerspråkiga svar, stöd för systemprompt, JSON och inbyggda funktionsanrop i en separat utgåva med enbart text.

Godkända indata

Text

Resultat

json · sse

### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

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

Indatatyper

`text`

Utdatatyper

`json`, `sse`

Utdataformat

JSON eller SSE

| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | Standard— |
| Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
| Fält`messages[].content` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |

Kombinationer av indatamaterial

**Text** · UTF-8-text

`sträng i messages[].content`

Metodparametrar och livscykel

| Parameter | Avtal |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtalapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalstream |
| Parameter`material_types` | Avtaltext |
| Parameter`text_file_material` | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |

Livscykel: `synchronous_or_streamed`

### Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge

Standardpris När snabbt läge är valt

Flex-läge

Standardpris När läget flex är valt

Högsta resonemangsnivå

Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

#### Ailoot-priser

#### Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0001** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00016** / 1K token Indata · Cacheläsning **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0001** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.00016** / 1K token Indata · Cacheläsning **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |

Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/)

### Exempelbegäranden

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet

```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))
```

### Ta emot och spara resultat

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

##### Behåll alla färdiga resultat

Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.

Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.

##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält

| Fält | Typ |
| --- | --- |
| Fält`id` | Typstring |
| Fält`model` | Typstring |
| Fält`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Fält`stop_reason` | Typstring\|null |
| Fält`usage` | Typobject |

Fel och nästa steg

| Svar | Villkor | Nästa steg |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |

### Alias

#### Modellalias

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

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

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

FAQ · Mistral: Mistral Small 3

Vilka indata och resultat finns?

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

Vilka fält använder begäran?

`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`

Vilka gränser gäller?

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

Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app.

## Företaget och dess projektportfölj

Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.

## Köp token med rabatt.

Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp.

Prenumeration

Välj en rabatterad plan för återkommande anrop.

Kampanjkod upp till 50%

Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen.

Kostnader i historiken

Modell, token och belopp sparas för varje anrop.

[Välj prenumeration](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/sv/)

## Anslut API till produkten som du säljer.

SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning.

Kommersiell applikation

Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner.

Återförsäljarlicens

Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning.

Dokument på webbplatsen

Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning.

[Begär återförsäljarlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Officiella villkor och licensavtal](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sv)

## Ailoot · Företaget och dess projektportfölj





Ailoot bygger på etablerad driftserfarenhet, en stor kundbas, stabil service och löpande KPI-kontroll.





Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.





Ailoot använder denna driftserfarenhet för API-åtkomst till AI-funktioner i kundernas produkter, agenter, applikationer och automatiseringar.