Source: https://ailoot.ai/models/th/mistralai-mistral-large-4-0/
Canonical: https://ailoot.ai/models/th/mistralai-mistral-large-4-0/
Language: th

# Mistral: Mistral Large 4

[Markdown](https://ailoot.ai/models/th/mistralai-mistral-large-4-0/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/th/mistralai-mistral-large-4-0/facts.json)

## [Mistral: Mistral Large 4](https://ailoot.ai/models/th/mistralai-mistral-large-4-0/)

Mistral Large 4 เป็นโมเดลข้อความและภาพสำหรับการใช้เหตุผล การเขียนโค้ด การวิเคราะห์เอกสาร และเอเจนต์ที่ใช้เครื่องมือ บริบทหนึ่งล้านโทเค็นตามผู้ผลิตรองรับชุดเนื้อหาต้นทางขนาดใหญ่ พร้อมคำตอบแบบมีโครงสร้าง การเรียกฟังก์ชัน และสถาปัตยกรรม mixture-of-experts แบบแบ่งละเอียด

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/th/mistralai-mistral-large-4-0/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/th/mistralai-mistral-large-4-0/#method-1)

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Mistral Large 4 เป็นโมเดลหลายสื่อสำหรับงานทั่วไปของ Mistral AI ที่ผสานการทำตามคำสั่ง การใช้เหตุผล การเขียนโค้ด และงานเอเจนต์ รับข้อความและภาพแล้วสร้างข้อความ รวมถึงคำอธิบาย โค้ด และฟิลด์แบบมีโครงสร้าง สถาปัตยกรรม mixture-of-experts แบบแบ่งละเอียดใช้เฉพาะองค์ประกอบที่เลือกสำหรับแต่ละโทเค็น แทนการเปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมดพร้อมกัน

สถาปัตยกรรมและบริบท

หน้าโมเดลปัจจุบันระบุพารามิเตอร์รวม 1.05 ล้านล้านตัว พารามิเตอร์ที่ทำงาน 52 พันล้านตัว และตัวเข้ารหัสภาพที่มีพารามิเตอร์ 1.6 พันล้านตัว หน้ารุ่นเผยแพร่ของผู้ผลิตชี้แจงวิธีนับว่า มีพารามิเตอร์ทำงาน 49 พันล้านตัวต่อโทเค็น หรือ 52 พันล้านตัวเมื่อรวม embeddings และชั้นผลลัพธ์ ตัวเลขเหล่านี้อธิบายโครงสร้างโมเดล ไม่ใช่ความยาวคำตอบ

ผู้ผลิตระบุหน้าต่างบริบทหนึ่งล้านโทเค็น ใช้เพื่อรวมเนื้อหาต้นทางจำนวนมาก บทสนทนา และคำสั่ง พร้อมกำหนดวัตถุประสงค์ของชิ้นงานสุดท้าย สำหรับคำถามหลายเอกสาร ให้ระบุแต่ละเอกสารและบทบาท แล้วขอตำแหน่งต้นทางข้างแต่ละข้อค้นพบ บริบทใหญ่มีประโยชน์เมื่อต้องพิจารณาข้อกำหนด แผนภาพ และคำอธิบายที่เกี่ยวข้องร่วมกัน

คำตอบแบบมีโครงสร้างและคำถามเอกสาร

การ์ดโมเดลระบุผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง การเรียกฟังก์ชัน การตอบคำถามเอกสาร คำนำหน้าคำตอบ การส่งแบบแบตช์ และบทสนทนาเอเจนต์ เอกสารผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างของ Mistral แยกโหมด JSON จากสคีมากำหนดเอง ระบุรูปแบบ JSON ที่ต้องการในพรอมป์ต์ และใช้สคีมาที่กำหนดเมื่ออินเทอร์เฟซที่เชื่อมต่อต้องการโครงสร้างฟิลด์เฉพาะ ระเบียนสามารถแยกข้อเท็จจริงต้นทาง การตีความ และคำถามที่ยังเปิด แทนการรวมทั้งหมดในย่อหน้าเดียว

การตอบคำถามเอกสารเป็นเวิร์กโฟลว์ที่รวมการประมวลผลเอกสารกับความเข้าใจของโมเดลภาษา OCR เตรียมข้อความ โครงสร้าง และการจัดรูปแบบ จากนั้นโมเดลตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหานั้น คำขอสามารถระบุตำแหน่งข้อกำหนด เปรียบเทียบข้อความต่างเอกสาร หรือสรุปหลักฐานที่เกี่ยวกับการตัดสินใจ ความเข้าใจภาพโดยตรงและเวิร์กโฟลว์เอกสารที่ใช้ OCR ช่วยเป็นวิธีเตรียมหลักฐานที่เกี่ยวข้องกัน แต่ขั้นตอนประมวลผลเอกสารยังแยกจากข้อมูลเข้าภาพ

ตัวอย่างเช่น ให้ข้อกำหนดทางเทคนิคและแบบเขียน ระบุฉบับแก้ไขที่กำลังพิจารณา แล้วขอตารางข้อกำหนด แต่ละแถวสามารถมีข้อกำหนด เอกสารหรือแบบที่รองรับ ความแตกต่างที่สังเกต และคำชี้แจงที่ยังต้องการ รักษาป้ายกำกับ หน่วย และบริเวณภาพที่กำหนดการเปรียบเทียบ เพื่อให้ผลลัพธ์ยังเชื่อมกับเนื้อหาต้นทาง

การเขียนโค้ด เอเจนต์ และการใช้เหตุผลจากภาพ

รุ่นเผยแพร่อธิบายการวิเคราะห์ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ ความเข้าใจคลังโค้ด และเวิร์กโฟลว์ที่ใช้เทอร์มินัล สำหรับการทบทวนโค้ดเชิงป้องกัน ให้เส้นทางโค้ดที่เกี่ยวข้อง พฤติกรรมที่คาดหวัง และหลักฐานความล้มเหลว ขอเหตุ การแก้ไขที่เสนอ และตัวอย่างที่แยกพฤติกรรมเดิมจากพฤติกรรมที่ตั้งใจ สำหรับคำถามคลังโค้ด ให้โมดูลและความสัมพันธ์การเรียกที่ต้องใช้เพื่ออธิบายพฤติกรรมที่เลือก

การเรียกฟังก์ชันเชื่อมการใช้เหตุผลกับเครื่องมือที่แอปพลิเคชันให้ ลำดับของผู้ผลิตกำหนดฟังก์ชัน ให้คำถามผู้ใช้ ให้โมเดลเตรียมอาร์กิวเมนต์ เรียกฟังก์ชันที่เลือกในแอปพลิเคชัน และส่งผลกลับสำหรับคำตอบถัดไป การเรียกที่เสนอต่างจากการดำเนินการจริง การ์ดยังระบุเครื่องมือในตัวภายในอินเทอร์เฟซเอเจนต์หรือบทสนทนาของผู้ผลิต เครื่องมือเหล่านี้เป็นของเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมต่อ ไม่ได้เพิ่มรูปแบบข้อมูลเข้าหรือผลลัพธ์ใหม่ให้โมเดล

ความเข้าใจภาพครอบคลุมเอกสาร กราฟ ฉากธรรมชาติ และแบบวิศวกรรม งานเกี่ยวกับแบบสามารถถามว่าองค์ประกอบที่ติดป้ายใดตรงข้อกำหนดที่ให้มา มิติหรือคำอธิบายกำกับใดรองรับข้อค้นพบ และบริเวณใดต้องตรวจละเอียดขึ้น ตัวอย่างเอเจนต์ภาพในรุ่นเผยแพร่ผสานการตีความกับขั้นตอนตรวจ การซูม การดึงข้อมูล และการดำเนินการอื่นต้องใช้สภาพแวดล้อมเครื่องมือโดยรอบ

วิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และสิ่งส่งมอบระดับมืออาชีพ

ผู้ผลิตระบุการเขียนโค้ดวิทยาศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และการใช้เหตุผลคณิตศาสตร์เป็นการใช้งานเป้าหมาย ให้สมการ สมมติฐาน หน่วย และรูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการ คำขอโค้ดวิทยาศาสตร์สามารถขอการนำไปใช้งาน ความหมายของแต่ละตัวแปร และแผนเทียบผลกับเงื่อนไขอ้างอิง การสร้างโค้ดนั้นให้ผลลัพธ์ข้อความ ส่วนการรันแบบจำลองหรือสร้างไฟล์ต้องใช้สภาพแวดล้อมแอปพลิเคชัน

สำหรับงานเอกสารระดับมืออาชีพ ให้รายงานต้นทางและกำหนดชิ้นงาน ได้แก่ ตารางเปรียบเทียบ คำอธิบาย ข้อความที่แก้ หรือเนื้อหาสเปรดชีต ระบุฐานการคำนวณและเก็บตำแหน่งเอกสารสนับสนุน รุ่นเผยแพร่ยังอธิบายการฝึกหลายภาษามากกว่า 160 ภาษา รวมถึงภาษาทางการทั้งหมดของสหภาพยุโรป ระบุภาษาผลลัพธ์และคำศัพท์ที่ต้องการเมื่อเตรียมงานหลายภาษา

ขอบเขตที่ควรทราบ

รูปแบบสื่อที่ระบุคือรับข้อความและภาพแล้วให้ผลลัพธ์ข้อความ บริบทหนึ่งล้านโทเค็นของผู้ผลิตไม่ใช่ข้อกำหนดความยาวคำตอบสูงสุดแยก และแหล่งที่อ่านไม่ได้ยืนยันเพดานผลลัพธ์ตายตัวที่เป็นอิสระสำหรับรายการนี้ ระบุรุ่น Large 4 ที่แน่นอน หลักฐานที่เตรียม และเครื่องมือที่เชื่อมต่อให้ชัดเจน ระเบียนแบบมีโครงสร้าง คำอธิบาย หรือการดำเนินการที่เสนอมีประโยชน์ที่สุดเมื่อกำหนดฟิลด์ แหล่งสนับสนุน และขั้นตอนถัดไปของแอปพลิเคชันก่อนคำขอ

งานตัวอย่างจริง

### งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

```
Build an engineering requirement matrix

Create a requirements matrix from these text excerpts. Spec S1: the enclosure must fit a 60 mm cable bend radius. Drawing D2: available internal clearance is 45 mm. Note N3: exterior width is 120 mm. For each relevant requirement, show the source evidence, the mismatch and the clarification needed. Do not use exterior width as proof of internal clearance.
```

#### ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

```
A source-linked matrix identifying the bend-radius/clearance conflict and the information needed for an engineering decision.
```

#### ตรวจสอบผลลัพธ์

```
The comparison keeps millimetres consistent and does not treat the unrelated exterior dimension as resolving the conflict.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-large-4-0`

[`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/th/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=chat)

Mistral /`mistralai/mistral-large-4-0`

### เริ่มต้น

Mistral Large 4 เป็นโมเดลข้อความและภาพสำหรับการใช้เหตุผล การเขียนโค้ด การวิเคราะห์เอกสาร และเอเจนต์ที่ใช้เครื่องมือ บริบทหนึ่งล้านโทเค็นตามผู้ผลิตรองรับชุดเนื้อหาต้นทางขนาดใหญ่ พร้อมคำตอบแบบมีโครงสร้าง การเรียกฟังก์ชัน และสถาปัตยกรรม mixture-of-experts แบบแบ่งละเอียด

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด mistralai/mistral-large-4-0 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages` | ประเภท`message[]` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].role` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].content` | ประเภท`string\|content_part[]\|null` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].tool_calls` | ประเภท`tool_call[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].tool_call_id` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].name` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].reasoning_content` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].reasoning_details` | ประเภท`object\|array` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`max_tokens` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`max_completion_tokens` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stream` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
| ฟิลด์`stream_options.include_usage` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`temperature` | ประเภท`number` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`top_p` | ประเภท`number` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stop` | ประเภท`string\|string[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools` | ประเภท`function_tool[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].type` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด function ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].function.name` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้ | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].function.description` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].function.parameters` | ประเภท`JSON_schema` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tool_choice` | ประเภท`string\|object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`parallel_tool_calls` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`response_format` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`reasoning_effort` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`reasoning` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`service_tier` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`instructions` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้ | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`functions` | ประเภท`function[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`function_call` | ประเภท`string\|object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`prompt_cache_options` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`modalities` | ประเภท`string[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด text | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`provider` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`cache_control.ttl` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h | ค่าเริ่มต้น— |

ชุดผสมของสื่ออินพุต

**ข้อความ** · ข้อความ UTF8

`messages[].content`

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
| --- | --- |
| พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json |
| พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, messages |
| พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`messages` | ข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content |
| พารามิเตอร์`file_material` | ข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์ |
| พารามิเตอร์`optional_controls` | ข้อกำหนดstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| พารามิเตอร์`control_scope` | ข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้ |
| พารามิเตอร์`output_modalities` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`hosted_operations` | ข้อกำหนดfalse |
| พารามิเตอร์`multimodal_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

ระดับการใช้เหตุผล · สูง

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง

ระดับการใช้เหตุผล · ไม่ใช้

อัตรามาตรฐาน เมื่อไม่ได้ใช้การให้เหตุผล

#### อัตราค่าบริการ Ailoot

#### ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.00272** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.00836** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **$0.00028** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.00272** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.00836** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **$0.00028** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น |

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย [วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/)

### ตัวอย่างคำขอ

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKสตรีมด้วย Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-large-4-0", "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-large-4-0',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-large-4-0',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 |
| --- | --- |
| ฟิลด์`choices[].index` | ประเภทinteger |
| ฟิลด์`choices[].message.content` | ประเภทstring\|null |
| ฟิลด์`choices[].message.tool_calls` | ประเภทtool\_call\[\] |
| ฟิลด์`choices[].message.reasoning_content` | ประเภทstring |
| ฟิลด์`choices[].message.reasoning_details` | ประเภทobject\|array |
| ฟิลด์`choices[].finish_reason` | ประเภทstring\|null |
| ฟิลด์`usage` | ประเภทobject |

ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป

| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
| --- | --- | --- |
| การตอบกลับ400 · `invalid_request_error` | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |

### ชื่ออื่น

#### ชื่ออื่นของโมเดล

**Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/th/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=chat)

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/th/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-large-4-0`

[`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/th/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=messages)

Mistral /`mistralai/mistral-large-4-0`

### เริ่มต้น

Mistral Large 4 เป็นโมเดลข้อความและภาพสำหรับการใช้เหตุผล การเขียนโค้ด การวิเคราะห์เอกสาร และเอเจนต์ที่ใช้เครื่องมือ บริบทหนึ่งล้านโทเค็นตามผู้ผลิตรองรับชุดเนื้อหาต้นทางขนาดใหญ่ พร้อมคำตอบแบบมีโครงสร้าง การเรียกฟังก์ชัน และสถาปัตยกรรม mixture-of-experts แบบแบ่งละเอียด

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด mistralai/mistral-large-4-0 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages` | ประเภท`message[]` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].role` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด user, assistant | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].content` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`max_tokens` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stream` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |

ชุดผสมของสื่ออินพุต

**ข้อความ** · ข้อความ UTF-8

`สตริง messages[].content`

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
| --- | --- |
| พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json |
| พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, messages, max\_tokens |
| พารามิเตอร์`optional_controls` | ข้อกำหนดstream |
| พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`text_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

ระดับการใช้เหตุผล · สูง

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง

ระดับการใช้เหตุผล · ไม่ใช้

อัตรามาตรฐาน เมื่อไม่ได้ใช้การให้เหตุผล

#### อัตราค่าบริการ Ailoot

#### ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.00272** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.00836** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **$0.00028** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.00272** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0.00836** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **$0.00028** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น |

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย [วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/)

### ตัวอย่างคำขอ

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

เนื้อหาคำขอ JSON ขั้นต่ำที่ครบถ้วนcurl · ใช้เอกสาร UTF-8 ของคุณPython · บันทึกผลลัพธ์ให้ครบถ้วน

```json
{
  "model": "mistralai/mistral-large-4-0",
  "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-large-4-0', '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-large-4-0', '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 |
| --- | --- |
| ฟิลด์`id` | ประเภทstring |
| ฟิลด์`model` | ประเภทstring |
| ฟิลด์`content[]` | ประเภทtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| ฟิลด์`stop_reason` | ประเภทstring\|null |
| ฟิลด์`usage` | ประเภทobject |

ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป

| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
| --- | --- | --- |
| การตอบกลับ400 · `invalid_request_error` | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |

### ชื่ออื่น

#### ชื่ออื่นของโมเดล

**Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/th/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=messages)

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`mistralai/mistral-large-4-0`](https://ailoot.ai/models/th/#m=mistralai%2Fmistral-large-4-0&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-4-0&fmt=messages)

FAQ · Mistral: Mistral Large 4

มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `text` → `json`, `sse`

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-large-4-0`: `messages.min_items`: `1`

เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ

## บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

## ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด

ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50%

สมาชิก

เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ

โค้ดลดสูงสุด 50%

ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้

รายจ่ายในประวัติ

เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ

[เลือกสมาชิก](https://ailoot.ai/docs/th/billing/subscriptions/) · [ดูราคาโมเดล](https://ailoot.ai/models/th/)

## เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์

ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ

ใบอนุญาตรีเซลเลอร์

ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร

เอกสารบนเว็บไซต์

อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

[ขอใบอนุญาตขายต่อ](mailto:support@ailoot.ai) · [ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=th)

## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท





Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง





บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.





Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ