models

Mistral: Mistral Medium 3.1

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Medium 3.1

Mistral Medium 3.1 เป็นโมเดลข้อความและภาพสำหรับคำตอบสนทนา คำถามเอกสาร และการดึงข้อมูลแบบมีโครงสร้าง บริบท 128k ตามผู้ผลิตและความสามารถที่ระบุด้านการเรียกฟังก์ชัน predicted outputs และ prefix รองรับคำอธิบายอิงต้นฉบับและเวิร์กโฟลว์แก้ไขเฉพาะจุด

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Mistral Medium 3.1 เป็นรุ่นหลายสื่อของ Mistral AI สำหรับความเข้าใจข้อความและภาพ ผู้ผลิตอธิบายว่าฉบับปรับปรุงนี้พัฒนาน้ำเสียงและประสิทธิภาพในสาย Medium 3 รับข้อความและภาพแล้วสร้างข้อความ ได้แก่ คำอธิบาย คำตอบเอกสาร ระเบียนแบบมีโครงสร้าง หรือการเรียกฟังก์ชันที่เสนอ รหัสคงที่ของผู้ผลิตสำหรับรุ่นนี้คือ mistral-medium-2508

บริบทและรุ่นเฉพาะ

หน้าโมเดลระบุหน้าต่างบริบท 128k ใช้เก็บข้อความต้นทาง หลักฐานภาพ บทสนทนา และงานผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องร่วมกัน ระบุบทบาทเอกสารและคำถามที่จะตอบก่อนให้ชุดข้อมูลใหญ่ บริบทยาวรองรับการเปรียบเทียบเจาะจงได้ โดยชิ้นงานสุดท้ายยังเป็นตารางสั้นหรือส่วนข้อความที่แก้

Medium 3.1 มีข้อกำหนดของตนเอง ไม่ควรนำบริบท 256k สถาปัตยกรรม dense ขนาด 128B และโหมดการใช้เหตุผลผสมที่ปรับได้ของ Medium 3.5 มาอ้างสำหรับรายการนี้ หน้า 3.1 ไม่ให้จำนวนพารามิเตอร์หรือตัวเลขความยาวคำตอบสูงสุดแยกที่นำมาจากโมเดลหลังได้อย่างมั่นใจ

ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างและฟังก์ชัน

ผู้ผลิตระบุผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง การเรียกฟังก์ชัน และ predicted outputs ในความสามารถรุ่นนี้ สำหรับงานดึงข้อมูลแบบมีโครงสร้าง กำหนดฟิลด์จำเป็น ชนิดที่คาดหวัง และวิธีจัดการข้อมูลที่ไม่มีในต้นทาง ระเบียนสามารถมีรหัสเอกสาร ข้อความที่ดึง ตำแหน่งต้นทาง และคำถามที่ยังเหลือ ขอระเบียนอย่างเดียวเมื่อโปรแกรมจะแยกวิเคราะห์ หรือแยกคำอธิบายเมื่อคนต้องตรวจการตีความ

เอกสารผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างร่วมของ Mistral แยกโหมด JSON จากสคีมากำหนดเอง โหมด JSON ต้องสั่งรูปแบบ JSON ที่ต้องการอย่างชัดเจน ส่วนเส้นทางกำหนดเองระบุโครงสร้างเฉพาะกว่า นี่เป็นการจัดรูปแบบผลข้อความ ไม่ใช่รูปแบบสื่อใหม่หรือการดำเนินการภายนอก

สำหรับฟังก์ชัน แอปพลิเคชันกำหนดการดำเนินการและอาร์กิวเมนต์ที่มี โมเดลเลือกการเรียกที่เหมาะสมและเตรียมค่า แล้วแอปพลิเคชันดำเนินการ ผลกลายเป็นข้อมูลสำหรับคำตอบถัดไป ผู้ช่วยเอกสารใช้การค้นหาเพื่อหาข้อมูลอ้างอิงที่ขาดได้ แต่เฉพาะเมื่อแอปพลิเคชันโดยรอบให้การค้นหานั้นและส่งผลจริงกลับ เก็บการเรียกที่เสนอกับข้อมูลที่ส่งกลับคู่กัน

การแก้ไขที่คาดการณ์ไว้และคำนำหน้าคำตอบ

Predicted outputs มีประโยชน์เมื่อทราบผลที่ต้องการส่วนใหญ่แล้ว เช่น เอกสารหรือไฟล์โค้ดที่ต้องแก้ส่วนจำกัด ให้เนื้อหาปัจจุบันและอธิบายการเปลี่ยนแปลงอย่างแม่นยำ รวมสิ่งที่ต้องคงเดิม คำขออาจอัปเดตคำศัพท์ในส่วนหนึ่งหรือแทนรายละเอียดการนำไปใช้งานหนึ่งจุด พร้อมรักษาส่วนอื่นของเอกสาร prediction มีเนื้อหาผลลัพธ์ที่คาด ไม่ใช่การแก้ไขที่นำไปใช้กับไฟล์เสร็จแล้ว

หน้าโมเดลยังระบุการเขียนต่อจากคำนำหน้าคำตอบ ในเอกสารแชตผู้ผลิต prefix ให้จุดเริ่มต้นคำตอบผู้ช่วยที่ทราบแล้ว จากนั้นสร้างต่อ จุดเริ่มต้นที่ทราบและเนื้อหาคาดการณ์แก้ปัญหาการเตรียมต่างกัน อินเทอร์เฟซแบตช์และเอเจนต์หรือบทสนทนาก็เป็นความสามารถเวิร์กโฟลว์ ไม่ใช่รุ่นภาพ เสียง หรือการใช้เหตุผลแยกของ Medium 3.1

คำถามเอกสารและภาพ

เวิร์กโฟลว์ document-QnA ที่ระบุผสานข้อความ โครงสร้าง และการจัดรูปแบบที่เตรียมด้วย OCR กับการวิเคราะห์โมเดลภาษา ถามเงื่อนไข ข้อความ หรือความสัมพันธ์เฉพาะที่งานต้องใช้ การเปรียบเทียบสามารถระบุเอกสารต้นทางแล้วขอข้อความร่วม ข้อขัดแย้ง และรายละเอียดที่ยังไม่คลี่คลาย พร้อมตำแหน่งต้นทางข้างแต่ละข้อค้นพบ

คู่มือภาพผู้ผลิตรวม Medium 3.1 อย่างชัดเจน คำถามภาพโดยตรงสามารถให้กราฟ ภาพเอกสาร หรือภาพหน้าจอที่อ่านได้ แล้วถามว่าหลักฐานที่เห็นใดรองรับข้อสรุป รักษาแกน หน่วย ป้ายกำกับ และบริบทรอบฟิลด์ที่ครอบตัด หากให้หลายภาพ ระบุลำดับและบทบาท แทนปล่อยให้โมเดลเดาว่าภาพใดคือต้นฉบับ ฉบับแก้ หรืออ้างอิง

ตัวอย่างเช่น จับคู่ข้อกำหนดกระบวนการที่เขียนกับภาพหน้าจอ แล้วขอตารางสิ่งที่ตรงกันที่เห็น ความแตกต่าง และคำถามที่ต้องการข้อมูลเพิ่ม อีกงานสามารถให้เอกสารสองเวอร์ชันแล้วขอข้อความแก้ที่คงเงื่อนไขร่วม พร้อมแก้ความไม่สอดคล้องที่ระบุ สิ่งเหล่านี้เป็นข้อเสนอการใช้ความสามารถภาพ เอกสาร และแก้ไขที่ระบุ โดยกำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการล่วงหน้า

การเตรียมชิ้นงานสุดท้าย

ให้บทบาทผู้ช่วยชัดเจน เนื้อหาต้นทางที่จะใช้ และรูปแบบคำตอบ แยกกฎการตอบที่คงใช้ต่อเนื่องจากเอกสารที่ตรวจ และระบุภาษาสุดท้ายกับคำศัพท์ คำตอบที่มีประโยชน์สามารถแยกข้อเท็จจริงที่ดึง แหล่งต้นทาง และการตีความ ทำให้ตรวจง่ายกว่าบทสรุปที่รวมทุกอย่าง

ผลลัพธ์ที่ระบุยังเป็นข้อความ เครื่องมือภายนอก การแก้ไฟล์ และการประมวลผลเอกสารเพิ่มเติมเป็นหน้าที่แอปพลิเคชันที่เชื่อมกับบทสนทนา คงรุ่น Medium 3.1 ที่ระบุชื่อและบริบท 128k แล้วขอคำอธิบาย ระเบียนแบบมีโครงสร้าง หรือการแก้เฉพาะจุดที่ขั้นตอนถัดไปต้องใช้จริง

งานตัวอย่างจริง

งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

Apply a narrow terminology edit

Revise only the terminology in this paragraph: 'A subscriber can pause the plan. The subscriber keeps access until the current period ends. Support can help the subscriber resume.' Replace 'subscriber' with 'member', adapting capitalization, and keep every condition and sentence order. Return the revised paragraph alone, without claiming a file was modified.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

The complete revised paragraph with the requested terminology change only.

ตรวจสอบผลลัพธ์

The access-until-period-end condition and pause/resume distinction must remain intact.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-medium-3.1

mistralai/mistral-medium-3.1

Mistral /mistralai/mistral-medium-3.1

เริ่มต้น

Mistral Medium 3.1 เป็นโมเดลข้อความและภาพสำหรับคำตอบสนทนา คำถามเอกสาร และการดึงข้อมูลแบบมีโครงสร้าง บริบท 128k ตามผู้ผลิตและความสามารถที่ระบุด้านการเรียกฟังก์ชัน predicted outputs และ prefix รองรับคำอธิบายอิงต้นฉบับและเวิร์กโฟลว์แก้ไขเฉพาะจุด

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
ข้อความ

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
ขาเข้า
text
ขาออก
text
รูปแบบเอาต์พุต
json หรือ SSE
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
mistralai/mistral-medium-3.1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].roleประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function
เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].contentประเภทstring|content_part[]|nullข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].tool_callsประเภทtool_call[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].tool_call_idประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].nameประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].reasoning_contentประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].reasoning_detailsประเภทobject|arrayข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_tokensประเภทintegerข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_completion_tokensประเภทintegerข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์streamประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้นfalse
ฟิลด์stream_options.include_usageประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์temperatureประเภทnumberข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์top_pประเภทnumberข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์stopประเภทstring|string[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์toolsประเภทfunction_tool[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].typeประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
function
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.nameประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.descriptionประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.parametersประเภทJSON_schemaข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tool_choiceประเภทstring|objectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์parallel_tool_callsประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์response_formatประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์reasoning_effortประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์reasoningประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์service_tierประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์instructionsประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์functionsประเภทfunction[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์function_callประเภทstring|objectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์prompt_cache_optionsประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์modalitiesประเภทstring[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
text
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์providerประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์cache_control.ttlประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h
ค่าเริ่มต้น—
ชุดผสมของสื่ออินพุต

ข้อความ · ข้อความ UTF8

messages[].content

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, messages
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์messagesข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content
พารามิเตอร์file_materialข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
พารามิเตอร์control_scopeข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้
พารามิเตอร์output_modalitiesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์hosted_operationsข้อกำหนดfalse
พารามิเตอร์multimodal_input_bindingข้อกำหนดnull

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

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการโทเค็นบริบท มากกว่าโทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานโทเค็นบริบท มากกว่า—โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0008 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00008 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า0โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0008 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00008 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKสตรีมด้วย Python
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-medium-3.1", "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-medium-3.1',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-medium-3.1',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
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์choices[].indexประเภทinteger
ฟิลด์choices[].message.contentประเภทstring|null
ฟิลด์choices[].message.tool_callsประเภทtool_call[]
ฟิลด์choices[].message.reasoning_contentประเภทstring
ฟิลด์choices[].message.reasoning_detailsประเภทobject|array
ฟิลด์choices[].finish_reasonประเภทstring|null
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3.1

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

mistralai/mistral-medium-3.1

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-medium-3.1

mistralai/mistral-medium-3.1

Mistral /mistralai/mistral-medium-3.1

เริ่มต้น

Mistral Medium 3.1 เป็นโมเดลข้อความและภาพสำหรับคำตอบสนทนา คำถามเอกสาร และการดึงข้อมูลแบบมีโครงสร้าง บริบท 128k ตามผู้ผลิตและความสามารถที่ระบุด้านการเรียกฟังก์ชัน predicted outputs และ prefix รองรับคำอธิบายอิงต้นฉบับและเวิร์กโฟลว์แก้ไขเฉพาะจุด

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
json · sse

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
ขาเข้า
text
ขาออก
json, sse
รูปแบบเอาต์พุต
JSON หรือ SSE
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
mistralai/mistral-medium-3.1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].roleประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
user, assistant
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].contentประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_tokensประเภทintegerข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์streamประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้นfalse
ชุดผสมของสื่ออินพุต

ข้อความ · ข้อความ UTF-8

สตริง messages[].content

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, messages, max_tokens
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดstream
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์text_file_materialข้อกำหนดอ่านเอกสาร 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

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการโทเค็นบริบท มากกว่าโทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานโทเค็นบริบท มากกว่า—โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0008 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00008 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า0โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0008 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.00008 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

เนื้อหาคำขอ JSON ขั้นต่ำที่ครบถ้วนcurl · ใช้เอกสาร UTF-8 ของคุณPython · บันทึกผลลัพธ์ให้ครบถ้วน
{
  "model": "mistralai/mistral-medium-3.1",
  "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-medium-3.1', '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-medium-3.1', '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
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์idประเภทstring
ฟิลด์modelประเภทstring
ฟิลด์content[]ประเภทtext|thinking|tool_use|other content block
ฟิลด์stop_reasonประเภทstring|null
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3.1

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

mistralai/mistral-medium-3.1

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.1
มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3.1: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-medium-3.1: text → json, sse

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3.1: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-medium-3.1: model, messages, max_tokens, stream

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3.1: messages.min_items: 1

รายละเอียดเพิ่มเติม

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 · ดูราคาโมเดล

เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์
ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ
ใบอนุญาตรีเซลเลอร์
ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร
เอกสารบนเว็บไซต์
อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

ขอใบอนุญาตขายต่อ · ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต