Mistral: Mistral Large 3 2512
Mistral Large 3 2512 เป็นโมเดลข้อความและภาพหลายภาษาสำหรับเอกสารยาว ความรู้องค์กร งานโค้ด และงานที่มีเครื่องมือช่วย บริบท 256k การเรียกฟังก์ชันในตัว และผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างช่วยเปลี่ยนหลักฐานที่ให้มาเป็นคำตอบ ระเบียน และการดำเนินการที่เสนอ
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmistralai/mistral-large-2512 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmistralai/mistral-large-2512
เกี่ยวกับโมเดล
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
Mistral Large 3 2512 เป็นรุ่นของ Mistral AI ที่ปรับแต่งให้ทำตามคำสั่งสำหรับบทสนทนาทั่วไป ความเข้าใจภาพ และงานองค์กร สถาปัตยกรรม mixture-of-experts แบบ sparse มีพารามิเตอร์รวม 675 พันล้านตัว โดยทำงาน 41 พันล้านตัว และหน้าต่างบริบท 256k ข้อความและภาพใช้ประกอบงานเดียวกันได้ ส่วนคำตอบเป็นข้อความ โค้ด หรือผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง
ความสามารถและการเตรียมข้อมูลเข้า
โมเดลรวมองค์ประกอบภาษากับตัวเข้ารหัสภาพ กำหนดบทบาทภาพให้ชัดเจนว่าเป็นหน้าที่ให้อ่าน แผนภาพที่ให้ตีความ หรือหน้าจอที่ให้อธิบาย สำหรับหน้าจอที่แน่น ให้ภาพครอบตัดที่มีส่วนควบคุมที่เกี่ยวข้องและคงป้ายกำกับรอบข้างที่ต้องใช้ทำความเข้าใจ Mistral แนะนำรูปทรงภาพใกล้สี่เหลี่ยมจัตุรัส แบ่งต้นฉบับที่แคบหรือกว้างมากเป็นบริเวณที่มีประโยชน์ แทนการย่อรายละเอียดสำคัญเป็นแถบที่อ่านไม่ได้
ผู้ผลิตระบุบทสนทนาหลายสิบภาษา เช่น อังกฤษ ฝรั่งเศส สเปน เยอรมัน อิตาลี โปรตุเกส ดัตช์ จีน ญี่ปุ่น เกาหลี และอาหรับ ระบุภาษาผลลัพธ์ ผู้อ่านเป้าหมาย และคำศัพท์ที่ต้องรักษา สำหรับบทความสนับสนุน ขอคำอธิบายที่ปรับให้เหมาะกับภาษาปลายทางโดยคงชื่อผลิตภัณฑ์ พร้อมรายการสั้นของคำแปลที่ไม่แน่ใจซึ่งต้องตัดสินใจก่อนเผยแพร่
เอกสารยาวและความรู้องค์กร
ใช้บริบทรวมเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ ข้อความนโยบาย ข้อกำหนด ข้อตัดสินใจเดิม และคำถามที่ต้องตอบ ติดป้ายกำกับแต่ละแหล่งและฉบับแก้ไข คำขอที่มีประโยชน์คือ “เปรียบเทียบนโยบายการเริ่มใช้งานทั้งสามฉบับนี้ ส่งกลับตารางข้อกำหนดร่วม ข้อขัดแย้ง และคำถามที่ยังไม่มีคำตอบ พร้อมส่วนต้นทางของแต่ละข้อค้นพบ” ชิ้นงานที่ได้เป็นการเปรียบเทียบที่อิงข้อความที่ให้มา แทนบทสรุปหัวข้อทั่วไป
สำหรับคำถามเอกสาร ให้ระบุระดับรายละเอียดที่ต้องการและขอข้อความสนับสนุนข้างข้อสรุป เวิร์กโฟลว์ Document QnA ของ Mistral ดึงข้อความและโครงสร้างเอกสารด้วย OCR ก่อน แล้วใช้โมเดลภาษาตีความเนื้อหานั้น รักษาเลขหน้าและหัวข้อเมื่อเตรียมข้อความที่ดึง เพื่อให้คำตอบชี้กลับไปต้นฉบับได้ URL เอกสาร ข้อความที่ดึง และหลักฐานภาพมีข้อกำหนดเตรียมต่างกัน เลือกรูปแบบข้อมูลเข้าที่แอปพลิเคชันที่ใช้รองรับ
การเขียนโค้ดและความช่วยเหลือประจำวัน
Mistral วางตำแหน่ง Large 3 สำหรับช่วยเขียนโค้ดและบทสนทนาประจำวัน ให้ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่คาดหวัง และความล้มเหลวที่สังเกต ตัวอย่างเช่น “ตัวแยกวิเคราะห์นี้ทำฟิลด์สุดท้ายหายเมื่อข้อมูลเข้าจบโดยไม่มีอักขระขึ้นบรรทัดใหม่ อธิบายแขนงที่ล้มเหลว เสนอการเปลี่ยนแปลงที่เล็กที่สุด และส่งกลับฟังก์ชันที่แก้พร้อมตัวอย่างข้อมูลเข้า/ผลลัพธ์ตัวแทนสามชุด” ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์คือการเปลี่ยนแปลงที่เสนอซึ่งผูกกับโค้ดจริง และชุดกรณีที่นักพัฒนารันได้
สำหรับร่างเอกสารธุรกิจ ให้ข้อเท็จจริงพร้อมชิ้นงานที่ต้องการ คำขอให้เปลี่ยนบันทึกประชุมเป็นบันทึกการตัดสินใจควรระบุเรื่องตัดสินใจ ทางเลือก สมมติฐานที่ยังไม่คลี่คลาย และการดำเนินการถัดไป ขอให้โมเดลแยกข้อเท็จจริงต้นทางจากข้อเสนอแนะ และระบุข้อมูลที่ขาดภายในส่วนที่เหมาะสม วิธีนี้ทำให้แก้ผลลัพธ์ได้ง่ายกว่าเรื่องเล่าที่ไม่แยกประเภท
เครื่องมือและผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง
การเรียกฟังก์ชันในตัวให้โมเดลเลือกฟังก์ชันที่ให้มาและเตรียมอาร์กิวเมนต์ แอปพลิเคชันรันฟังก์ชันแล้วส่งผลกลับ จากนั้นโมเดลใช้ข้อมูลที่ส่งกลับในคำตอบ กำหนดเครื่องมือให้เฉพาะเจาะจงและเปิดเฉพาะที่งานต้องใช้ ผู้ช่วยตรวจสต็อกสามารถรับรหัสอ้างอิงสินค้า ขอค้นหาสต็อก และอธิบายปริมาณกับคลังสินค้าที่ส่งกลับ ตรวจฟังก์ชันที่เลือกและอาร์กิวเมนต์ก่อนดำเนินคำขอ และเก็บคำตอบเครื่องมือคู่กับคำตอบสุดท้าย
สำหรับการดึงข้อมูล ระบุฟิลด์ ชนิดข้อมูล และวิธีจัดการค่าที่ขาด Mistral ระบุโหมด JSON และผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างกำหนดเอง โหมด JSON ต้องสั่งชัดเจนให้ส่ง JSON ส่วนสคีมากำหนดเองควบคุมรูปแบบได้เข้มกว่า สรุปใบแจ้งหนี้สามารถขอผู้ขาย เลขใบแจ้งหนี้ วันครบกำหนด สกุลเงิน และรายการย่อย โดยแสดงค่าที่ขาดอย่างสม่ำเสมอ ตรวจค่าที่ดึงเทียบกับเอกสารแม้คำตอบตรงโครงสร้างที่ขอ
การตั้งค่าและความแตกต่างของรุ่น
กำหนดบทบาท งาน และกฎเครื่องมือในคำสั่งระบบ Mistral แนะนำ temperature ต่ำกว่า 0.1 สำหรับระบบจริงและงานประจำวันของเช็กพอยต์นี้ และอาจลองค่าสูงขึ้นสำหรับงานสร้างสรรค์ แยกคำขอแนวคิดหลากหลายจากคำขอดึงข้อมูลที่ทำซ้ำได้ ให้แบบแรกมีพื้นที่เสนอทางเลือก และแบบหลังมีฟิลด์กับข้อจำกัดต้นทางชัดเจน
รุ่นทำตามคำสั่งนี้แยกจากเช็กพอยต์ฐาน Large 3 และโมเดลการใช้เหตุผลเฉพาะ ผู้ผลิตระบุว่าการใช้เหตุผลอย่างเคร่งครัดและงานภาพเฉพาะทางเป็นด้านที่โมเดลออกแบบเฉพาะอาจเหมาะกว่า สำหรับการคำนวณยาก ให้สมมติฐานและหน่วย ขอการตรวจระหว่างทาง และใช้เครื่องมือคำนวณที่มีเพื่อตรวจผล สำหรับหลักฐานภาพหนาแน่น เตรียมบริเวณที่อ่านได้และเทียบคำตอบกับต้นฉบับก่อนใช้ในรายงาน
งานตัวอย่างจริง
งานตัวอย่างจริง
ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ
Compare onboarding policies
Compare onboarding policies. A section 1 requires manager approval and identity verification before access. B section 3 requires manager approval before access and identity verification within seven days afterward. List the shared requirement, the conflict and a question for the policy owner. Keep the source section beside each finding.ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
A source-linked comparison of shared and conflicting requirements plus one policy decision question.ตรวจสอบผลลัพธ์
Check that both policies’ timing for identity verification remains explicit and that neither is silently treated as authoritative.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-large-2512
mistralai/mistral-large-2512เริ่มต้น
Mistral Large 3 2512 เป็นโมเดลข้อความและภาพหลายภาษาสำหรับเอกสารยาว ความรู้องค์กร งานโค้ด และงานที่มีเครื่องมือช่วย บริบท 256k การเรียกฟังก์ชันในตัว และผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างช่วยเปลี่ยนหลักฐานที่ให้มาเป็นคำตอบ ระเบียน และการดำเนินการที่เสนอ
- อินพุตที่รองรับ
- ข้อความ
- ผลลัพธ์
- ข้อความ
ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- ขาเข้า
text- ขาออก
text- รูปแบบเอาต์พุต
- json หรือ SSE
| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด mistralai/mistral-large-2512 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].content | ประเภทstring|content_part[]|null | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].tool_calls | ประเภทtool_call[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].tool_call_id | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].name | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].reasoning_content | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].reasoning_details | ประเภทobject|array | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_completion_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stream | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
ฟิลด์stream_options.include_usage | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์temperature | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์top_p | ประเภทnumber | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stop | ประเภทstring|string[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools | ประเภทfunction_tool[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].type | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด function ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].function.name | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้ | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].function.description | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tools[].function.parameters | ประเภทJSON_schema | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์tool_choice | ประเภทstring|object | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์parallel_tool_calls | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์response_format | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์reasoning_effort | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์reasoning | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์service_tier | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์instructions | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้ | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์functions | ประเภทfunction[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์function_call | ประเภทstring|object | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์prompt_cache_options | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์modalities | ประเภทstring[] | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด text | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์provider | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์cache_control.ttl | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h | ค่าเริ่มต้น— |
ชุดผสมของสื่ออินพุต
ข้อความ · ข้อความ UTF8
messages[].content
พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, messages |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์messages | ข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content |
พารามิเตอร์file_material | ข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์ |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
พารามิเตอร์control_scope | ข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้ |
พารามิเตอร์output_modalities | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์hosted_operations | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์multimodal_input_binding | ข้อกำหนดnull |
วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed
ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages
ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์
ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง
ราคา
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
- โหมดรวดเร็ว
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
- โหมดยืดหยุ่น
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
- ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตราค่าบริการ Ailoot
ราคาตามการตั้งค่า
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0022 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0066 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0001 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0022 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0066 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0001 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตัวอย่างคำขอ
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-large-2512", "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
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-large-2512',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"))
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-large-2512',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")
รับและบันทึกผลลัพธ์
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json หรือ SSE
เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย
เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
ฟิลด์การตอบกลับ
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์choices[].index | ประเภทinteger |
ฟิลด์choices[].message.content | ประเภทstring|null |
ฟิลด์choices[].message.tool_calls | ประเภทtool_call[] |
ฟิลด์choices[].message.reasoning_content | ประเภทstring |
ฟิลด์choices[].message.reasoning_details | ประเภทobject|array |
ฟิลด์choices[].finish_reason | ประเภทstring|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
ชื่ออื่น
ชื่ออื่นของโมเดล
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-2512
ชื่อพาธเมธอดอื่น
ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน
ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-large-2512
mistralai/mistral-large-2512เริ่มต้น
Mistral Large 3 2512 เป็นโมเดลข้อความและภาพหลายภาษาสำหรับเอกสารยาว ความรู้องค์กร งานโค้ด และงานที่มีเครื่องมือช่วย บริบท 256k การเรียกฟังก์ชันในตัว และผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างช่วยเปลี่ยนหลักฐานที่ให้มาเป็นคำตอบ ระเบียน และการดำเนินการที่เสนอ
- อินพุตที่รองรับ
- ข้อความ
- ผลลัพธ์
- json · sse
ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- ขาเข้า
text- ขาออก
json,sse- รูปแบบเอาต์พุต
- JSON หรือ SSE
| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด mistralai/mistral-large-2512 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages | ประเภทmessage[] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].role | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด user, assistant | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์messages[].content | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์max_tokens | ประเภทinteger | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์stream | ประเภทboolean | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
ชุดผสมของสื่ออินพุต
ข้อความ · ข้อความ UTF-8
สตริง messages[].content
พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, messages, max_tokens |
พารามิเตอร์optional_controls | ข้อกำหนดstream |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์text_file_material | ข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ |
วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed
ราคา
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
- โหมดรวดเร็ว
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
- โหมดยืดหยุ่น
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
- ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตราค่าบริการ Ailoot
ราคาตามการตั้งค่า
เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
|---|---|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0022 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0066 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0001 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0022 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0066 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.0001 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช $0 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตัวอย่างคำขอ
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "mistralai/mistral-large-2512",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-large-2512', '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
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-large-2512', '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))
รับและบันทึกผลลัพธ์
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON หรือ SSE
เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด
เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ
เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้
ฟิลด์การตอบกลับ
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์id | ประเภทstring |
ฟิลด์model | ประเภทstring |
ฟิลด์content[] | ประเภทtext|thinking|tool_use|other content block |
ฟิลด์stop_reason | ประเภทstring|null |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
ชื่ออื่น
ชื่ออื่นของโมเดล
Ailoot Ultra mistralai/mistral-large-2512
ชื่อพาธเมธอดอื่น
ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน
ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล
FAQ · Mistral: Mistral Large 3 2512
- มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-large-2512:text→textPOST /v1/messages·mistralai/mistral-large-2512:text→json,sse- คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-large-2512:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·mistralai/mistral-large-2512:model,messages,max_tokens,stream- มีข้อจำกัดใดบ้าง?
POST /v1/chat/completions·mistralai/mistral-large-2512:messages.min_items:1