models

Mistral: Mistral Medium 3

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Medium 3

Mistral Medium 3 เป็นโมเดลหลายสื่อสำหรับงานข้อความ ภาพ และโค้ดระดับมืออาชีพ บริบท 128k ตามผู้ผลิตและความสามารถที่ระบุในเอกสาร ได้แก่ ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง การเรียกฟังก์ชัน คำถามเอกสาร และการแก้ไขที่ทราบเนื้อหาล่วงหน้า รองรับคำอธิบายที่อิงต้นฉบับและเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชัน

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Mistral Medium 3 เป็นโมเดลหลายสื่อของ Mistral AI สำหรับงานระดับมืออาชีพที่เกี่ยวข้องกับข้อความ ความเข้าใจภาพ และโค้ด การเปิดตัวครั้งแรกเน้นงานเขียนโค้ดและ STEM ควบคู่กับการปรับให้เข้ากับความรู้และเวิร์กโฟลว์องค์กร รับเนื้อหาข้อความและภาพแล้วสร้างข้อความ เช่น คำอธิบายเอกสาร ระเบียนแบบมีโครงสร้าง หรือข้อเสนอการนำไปใช้งาน รหัสคงที่ของผู้ผลิตสำหรับรุ่นนี้คือ mistral-medium-2505

บริบทและเนื้อหาต้นทางระดับมืออาชีพ

หน้าโมเดลระบุหน้าต่างบริบท 128k ใช้บริบทเก็บข้อความต้นทาง บทสนทนา และคำสั่งที่กำหนดชิ้นงานที่ร้องขอ สำหรับการเปรียบเทียบเอกสาร ให้ระบุว่าแหล่งใดเป็นข้อกำหนดปัจจุบัน แหล่งใดเป็นฉบับแก้ไขที่เสนอ และต้องคลี่คลายคำถามใด ขอให้แสดงเอกสารและส่วนที่สนับสนุนข้างข้อค้นพบแต่ละข้อ

งานอธิบายเชิงปฏิบัติสามารถให้ขั้นตอนและคำถามของผู้ใช้ แล้วขอการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับเงื่อนไขที่ทำให้ใช้ได้ การวิเคราะห์เทคนิคอาจมีข้อมูลต้นทาง นิยาม และเกณฑ์เปรียบเทียบ เป้าหมายคือผลลัพธ์ที่ผูกกับเนื้อหาที่ให้มา แทนคำอธิบายหัวข้อแบบทั่วไป

ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างและฟังก์ชัน

หน้าระบุผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างและการเรียกฟังก์ชัน สำหรับการดึงข้อมูล ให้กำหนดชื่อฟิลด์ ชนิดข้อมูล และการแทนข้อมูลต้นทางที่ขาดหาย ระเบียนที่มีประโยชน์สามารถแยกรหัส ข้อความต้นทาง การตีความ และคำถามที่ยังไม่คลี่คลาย แนวทางร่วมของ Mistral แยกโหมด JSON จากสคีมากำหนดเอง และกำหนดให้ขอรูปแบบ JSON ที่ต้องการอย่างชัดเจน

การเรียกฟังก์ชันเชื่อมการตีความของโมเดลกับการดำเนินการที่แอปพลิเคชันอธิบาย โมเดลเลือกฟังก์ชันและเตรียมอาร์กิวเมนต์ แอปพลิเคชันเรียกฟังก์ชัน แล้วผลลัพธ์กลายเป็นบริบทสำหรับคำตอบถัดไป การค้นหาอาจให้ค่าอ้างอิงที่ขาด การคำนวณอาจให้ผลที่คำอธิบายต้องใช้ เก็บผลลัพธ์คู่กับการดำเนินการที่สร้างมัน แทนการถือว่าการเรียกที่เสนอได้ดำเนินการแล้ว

คำถามเอกสารและภาพ

รุ่นนี้ยังระบุการตอบคำถามเอกสาร เวิร์กโฟลว์ตามเอกสารผู้ผลิตเตรียมข้อความ โครงสร้าง และการจัดรูปแบบเอกสารด้วย OCR ก่อนวิเคราะห์ด้วยโมเดลภาษา ถามเกี่ยวกับข้อกำหนด ข้อความ หรือความสัมพันธ์เฉพาะที่งานต้องใช้ สำหรับหลายเอกสาร ให้คงอัตลักษณ์และขอการเปรียบเทียบพร้อมตำแหน่งต้นฉบับข้างแต่ละข้อสรุป

สำหรับเนื้อหาภาพ ให้จับคู่ภาพกับคำถามที่กำหนดและรักษาป้ายกำกับ หน่วย และบริเวณที่ต้องใช้ตอบ กราฟอาจให้เปรียบเทียบชุดข้อมูลที่ระบุชื่อ แผนภาพอาจถามว่าการเชื่อมต่อใดรองรับข้อกำหนดที่ให้มา ภาพเอกสารที่อ่านได้และเอกสารที่เตรียมด้วย OCR เป็นการเตรียมข้อมูลเข้าคนละแบบ แม้ใช้เพื่อเป้าหมายตอบคำถามเดียวกัน

การแก้ไข คำนำหน้า และเวิร์กโฟลว์

หน้าโมเดลระบุ predicted outputs คำนำหน้าคำตอบ การประมวลผลแบตช์ และบทสนทนาเอเจนต์ Predicted outputs ใช้เนื้อหาที่ทราบแล้วเมื่อเอกสารหรือไฟล์โค้ดส่วนใหญ่ควรคงเดิมและเปลี่ยนเฉพาะส่วนจำกัด ให้เนื้อหาปัจจุบัน ระบุการแก้ไข และระบุส่วนที่ต้องรักษา วิธีนี้ต่างจากการขอให้โมเดลสร้างเอกสารใหม่ทั้งหมด

คำนำหน้าคำตอบให้จุดเริ่มต้นที่ทราบแล้วสำหรับข้อความที่ผู้ช่วยสร้างและเขียนต่อ การประมวลผลแบตช์เปลี่ยนวิธีส่งงาน ส่วนอินเทอร์เฟซเอเจนต์หรือบทสนทนาจัดการเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมต่อ เครื่องมือในตัวที่ระบุเป็นของอินเทอร์เฟซผู้ผลิตนั้น ไม่ได้เพิ่มรูปแบบสื่อใหม่ให้โมเดลพื้นฐานหรือทำการใดโดยไม่มีสภาพแวดล้อมที่เชื่อมต่อ

การเขียนโค้ดและการปรับให้เข้ากับโดเมน

สำหรับคำขอเขียนโปรแกรม ให้ข้อกำหนด ฟังก์ชันที่ได้รับผล ประกาศที่เกี่ยวข้อง และข้อมูลเข้ากับผลลัพธ์ที่คาดหวัง ขอการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ สมมติฐาน และตัวอย่างที่แยกพฤติกรรมที่ตั้งใจได้ คำถามดีบักสามารถให้หลักฐานความล้มเหลวและถามว่าเส้นทางใดในซอร์สอธิบายได้ การเข้าถึงคลังโค้ด การรันโค้ด และการนำการเปลี่ยนแปลงไปใช้มาจากเครื่องมือพัฒนาโดยรอบ

ประกาศต้นฉบับอธิบายการฝึกหลังการฝึกหลักและการปรับแต่งเฉพาะสำหรับบริบทองค์กรและฐานความรู้เฉพาะโดเมน นั่นเป็นกระบวนการปรับเฉพาะแยกต่างหาก ไม่ใช่คำกล่าวว่าโมเดลเริ่มต้นรู้เอกสารขององค์กรใดอยู่แล้ว สำหรับคำตอบที่ขึ้นกับต้นฉบับ ให้เอกสารและคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องโดยตรงพร้อมงาน และกำหนดกฎการตอบ

ขอบเขตรุ่นและผลลัพธ์

รายการนี้คงอัตลักษณ์ 2505 และบริบท 128k ของ Medium 3 จำนวนพารามิเตอร์สถาปัตยกรรมและตัวควบคุมการใช้เหตุผลผสมที่ปรับได้ซึ่งระบุภายหลังสำหรับ Medium 3.5 ไม่ใช่ข้อกำหนดที่ระบุของรุ่นนี้ หน้าโมเดลโดยตรงไม่ได้เผยแพร่จำนวนพารามิเตอร์หรือเพดานความยาวคำตอบแยกที่นำมาจากรุ่นหลังได้

เตรียมผลลัพธ์ที่ตั้งใจก่อนส่งคำขอ ไม่ว่าจะเป็นคำอธิบาย การดึงข้อมูลแบบมีโครงสร้าง ส่วนข้อความที่แก้ หรือโค้ดที่เสนอ ระบุหลักฐานข้อความและภาพ อัตลักษณ์ต้นทาง และผลเครื่องมือที่เชื่อมต่อให้ชัดเจน เพื่อให้ตรวจคำตอบและใช้ในขั้นตอนถัดไปของแอปพลิเคชันได้

งานตัวอย่างจริง

งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

Apply a procedure to a concrete case

Use this procedure to answer the employee: 'Requests below 500 credits need team-lead approval. Requests of 500 or more need finance approval. Purchases must wait for approval.' Employee: 'My equipment request is exactly 500 credits; can my team lead approve it and can I order today?' Give the applicable rule and missing information.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

A short procedural answer citing the threshold and approval-before-purchase requirement.

ตรวจสอบผลลัพธ์

Exactly 500 falls under finance approval, and ordering today depends on approval actually having been received.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-medium-3

mistralai/mistral-medium-3

Mistral /mistralai/mistral-medium-3

เริ่มต้น

Mistral Medium 3 เป็นโมเดลหลายสื่อสำหรับงานข้อความ ภาพ และโค้ดระดับมืออาชีพ บริบท 128k ตามผู้ผลิตและความสามารถที่ระบุในเอกสาร ได้แก่ ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง การเรียกฟังก์ชัน คำถามเอกสาร และการแก้ไขที่ทราบเนื้อหาล่วงหน้า รองรับคำอธิบายที่อิงต้นฉบับและเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชัน

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
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", "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',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',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

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

mistralai/mistral-medium-3

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-medium-3

mistralai/mistral-medium-3

Mistral /mistralai/mistral-medium-3

เริ่มต้น

Mistral Medium 3 เป็นโมเดลหลายสื่อสำหรับงานข้อความ ภาพ และโค้ดระดับมืออาชีพ บริบท 128k ตามผู้ผลิตและความสามารถที่ระบุในเอกสาร ได้แก่ ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง การเรียกฟังก์ชัน คำถามเอกสาร และการแก้ไขที่ทราบเนื้อหาล่วงหน้า รองรับคำอธิบายที่อิงต้นฉบับและเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชัน

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
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",
  "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', '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', '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

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

mistralai/mistral-medium-3

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3
มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-medium-3: text → json, sse

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-medium-3: model, messages, max_tokens, stream

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-medium-3: 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