Mistral: Mistral Small 4 (batch)

Mistral Small 4 เป็นโมเดลข้อความและภาพแบบผสมที่มีความสามารถทำตามคำสั่ง ใช้เหตุผล และเขียนโค้ด รุ่น mixture-of-experts ขนาด 119B เปิดใช้พารามิเตอร์ 6.5B ต่อโทเค็น รองรับบริบท 256k ตามผู้ผลิต ระดับการใช้เหตุผลที่เลือกได้ JSON และการเรียกฟังก์ชัน

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด POST /v1/batches mistralai/mistral-small-2603:batch

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Mistral Small 4 ผสานการทำตามคำสั่งทั่วไป การใช้เหตุผล และการเขียนโค้ดไว้ในโมเดลหลายสื่อเดียว ผู้ผลิตอธิบายว่าเป็นการรวมตระกูล Instruct, Magistral สำหรับการใช้เหตุผล และ Devstral สำหรับการเขียนโค้ด รับข้อความและภาพแล้วส่งข้อความกลับ โดยมีการเรียกฟังก์ชันและผลลัพธ์ JSON สำหรับแอปพลิเคชันที่มีเครื่องมือช่วย

สถาปัตยกรรมและความสามารถหลัก

รุ่นเผยแพร่มีพารามิเตอร์รวม 119 พันล้านตัว และเปิดใช้ 6.5 พันล้านตัวต่อโทเค็น สถาปัตยกรรม mixture-of-experts มีผู้เชี่ยวชาญ 128 ตัว ทำงาน 4 ตัว และผู้ผลิตระบุหน้าต่างบริบท 256k จำนวนพารามิเตอร์ที่ทำงานและจำนวนผู้เชี่ยวชาญอธิบายการจัดองค์ประกอบโมเดล ต่างจากปริมาณข้อความหรือภาพในงานหนึ่ง

โมเดลให้ทั้งความสามารถคำสั่งและการใช้เหตุผลในเช็กพอยต์เดียว ผู้ผลิตยังระบุการมองเห็น การทำตามพรอมป์ต์ระบบ และการรองรับหลายสิบภาษา เช่น อังกฤษ ฝรั่งเศส สเปน เยอรมัน อิตาลี โปรตุเกส ดัตช์ จีน ญี่ปุ่น เกาหลี และอาหรับ คำสั่งข้อความจึงถามเกี่ยวกับภาพหรือรวมข้อกำหนดที่เขียนกับหลักฐานที่เห็นได้ โดยส่งคำตอบกลับเป็นข้อความ

งานภาพสามารถให้หน้าเอกสารและขอค่าที่เกี่ยวกับเงื่อนไขที่ระบุ รักษาป้ายกำกับและหน่วยให้อ่านได้ แล้วระบุว่าผลควรคงถ้อยคำเดิม สรุป หรือเทียบกับอีกแหล่ง งานอินเทอร์เฟซสามารถจับคู่ภาพหน้าจอกับเป้าหมายผู้ใช้ แล้วขอส่วนควบคุมที่มองเห็นซึ่งเกี่ยวข้อง และหลักฐานรองรับขั้นตอนถัดไปที่เสนอ

การเลือกโหมดคำสั่งหรือการใช้เหตุผล

การ์ดที่เผยแพร่ระบุระดับการใช้เหตุผล none สำหรับคำตอบแบบคำสั่งทันที และ high สำหรับการใช้เหตุผล โดยแนะนำ high สำหรับพรอมป์ต์ซับซ้อน เลือกได้ต่อคำขอภายในโมเดล Small 4 เดียวกัน การจัดหมวดหมู่ทั่วไปหรือเขียนใหม่สั้นอาจมีข้อตกลงคำตอบต่างจากปัญหาคณิตศาสตร์ ภาพ หรือโค้ดที่ต้องอธิบายละเอียด

ผู้ผลิตแนะนำ temperature 0.7 สำหรับระดับการใช้เหตุผล high สำหรับ none ระบุ temperature ระหว่าง 0.0 และ 0.7 ตามงาน การตั้งค่าเหล่านี้อธิบายโหมดในเอกสาร และไม่ได้ทำให้ระดับการใช้เหตุผลรับประกันผลถูกต้อง กำหนดสมมติฐาน รูปแบบผลลัพธ์ และเนื้อหาต้นทางที่เกี่ยวข้องก่อนเลือกว่าใช้เหตุผลมากเพียงใด

สำหรับโจทย์ที่ให้แสดงวิธีทำ ให้เงื่อนไขครบและขอขั้นตอนสำคัญที่มีเหตุผลรองรับตามด้วยนิพจน์สุดท้าย สำหรับงานโค้ด ให้ข้อกำหนด ฟังก์ชันที่ได้รับผล และข้อมูลเข้าที่เป็นรูปธรรม ขอการนำไปใช้งานที่เสนอแยกจากคำอธิบายและตัวอย่าง ตัวอย่างสาธิตผู้ผลิตมีการทำตามคำสั่ง เครื่องมือคำนวณที่ใช้กับภาพ และการใช้เหตุผลจากภาพ แสดงว่าหลักฐานข้อความและภาพเข้าสู่งานต่าง ๆ เหล่านี้ได้อย่างไร

โค้ด เอกสาร และเครื่องมือ

โมเดลวางตำแหน่งสำหรับการสำรวจฐานโค้ดและเอเจนต์วิศวกรรมซอฟต์แวร์ ผู้ช่วยทั่วไป ความเข้าใจเอกสาร และการวิจัย คำขอเอเจนต์โค้ดสามารถระบุโมดูลที่จะแก้ อินเทอร์เฟซที่ต้องรักษา และพฤติกรรมที่ควรได้ ให้ซอร์สและหลักฐานความล้มเหลวที่เกี่ยวข้อง โมเดลสามารถเสนอการดำเนินการถัดไปหรือการแก้โค้ด ส่วนแอปพลิเคชันให้การเข้าถึงคลังโค้ด การรัน และข้อมูลป้อนกลับ

สำหรับการดึงข้อมูลเอกสาร ระบุฟิลด์จำเป็นและวิธีแทนข้อมูลที่ขาด ระเบียนที่มีประโยชน์สามารถแยกรหัสเอกสาร ข้อความต้นทาง ข้อกำหนดที่ตีความ และคำถามที่ยังไม่คลี่คลาย การ์ดบริการผู้ผลิตระบุผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างกำหนดเองและการตอบคำถามเอกสาร อย่างหลังใช้การประมวลผลเอกสารและ OCR เตรียมข้อความกับโครงสร้างก่อนวิเคราะห์ด้วยโมเดลภาษา คำถามภาพโดยตรงและเวิร์กโฟลว์เอกสารที่ใช้ OCR ช่วยควรรักษาการเตรียมข้อมูลเข้าของตนเอง

การเรียกฟังก์ชันต้องมีเครื่องมือที่อธิบายชัด โมเดลเลือกฟังก์ชันและสร้างอาร์กิวเมนต์ แอปพลิเคชันดำเนินการแล้วส่งผลกลับสำหรับคำตอบถัดไป หลักเดียวกันใช้กับงานค้นหา คำนวณ หรือดำเนินการโค้ด การจัด JSON จัดระเบียบคำตอบ ส่วนการเรียกเครื่องมือร้องขอการภายนอก ทั้งสองไม่ควรถูกถือว่าเป็นผลลัพธ์ที่ใช้แทนกันได้

การ์ดบริการยังระบุ predicted outputs คำนำหน้าคำตอบ แบตช์ และบทสนทนาเอเจนต์ Predicted outputs มีประโยชน์เมื่อต้องสร้างเอกสารหรือไฟล์โค้ดใหม่โดยแก้เพียงส่วนจำกัด และทราบเนื้อหาส่วนที่เหลือ ระบุการแก้และเนื้อหาที่ต้องรักษา การเขียนต่อจาก prefix ใช้จุดเริ่มต้นคำตอบที่ทราบ ส่วนแบตช์เกี่ยวกับการส่งงาน ไม่ใช่โหมดการใช้เหตุผลเพิ่ม

ขอบเขตบริบทและรุ่น

วางแผนงานที่เขียน เนื้อหาภาพ บทสนทนา และคำตอบที่ต้องการให้สอดคล้องบริบท 256k ที่ระบุ ตัวอย่างใช้งานที่เผยแพร่ตั้งบริบท 262,144 โทเค็น ส่วนตัวอย่างการสร้าง 1,024 โทเค็นไม่ใช่ความจุผลลัพธ์สูงสุดแยก แหล่งที่อ่านไม่ให้เพดานความยาวคำตอบตายตัวอิสระเพื่อใช้แทนความยาวงานที่เลือก

Small 4 มีสถาปัตยกรรม mixture-of-experts ขนาด 119B และโหมดผสมของตนเอง ไม่ควรรับสถาปัตยกรรม dense ขนาด 128B ของ Medium 3.5 หรือรุ่น Instruct และ Reasoning แยกของ Ministral 3 มาอ้าง ผู้ผลิตยังเผยแพร่ชิ้นงานแบบ quantized และ speculative-decoding แยก ซึ่งเป็นชิ้นงานติดตั้งใช้งานต่างหาก ไม่ใช่รูปแบบสื่อเนื้อหาต่างกัน คงรุ่น Small 4 ที่ระบุชื่อและโหมดที่ขอสำหรับผลคำอธิบาย ระเบียนแบบมีโครงสร้าง หรือโค้ดจริง

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด POST /v1/batches mistralai/mistral-small-2603:batch

mistralai/mistral-small-2603:batch

Mistral /mistralai/mistral-small-2603:batch

เริ่มต้น

อินพุตที่รองรับ: ข้อความ
ผลลัพธ์: ข้อความ

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด POST /v1/batches

ขาเข้า: text
ขาออก: text
รูปแบบเอาต์พุต: JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง

ฟิลด์	ประเภท	ข้อกำหนด	ค่าและข้อจำกัด	ค่าเริ่มต้น
ฟิลด์`endpoint`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด /v1/chat/completions	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`model`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด mistralai/mistral-small-2603:batch	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`requests`	ประเภท`batch_item[]`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`requests[].custom_id`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`requests[].body.messages`	ประเภท`message[]`	ข้อกำหนดจำเป็น	ค่าและข้อจำกัด	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`completion_window`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด 24h	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`provider`	ประเภท`object\|null`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`requests[].body.model`	ประเภท`string`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด mistralai/mistral-small-2603:batch, mistralai/mistral-small-2603	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`provider.only`	ประเภท`string[]`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด mistral	ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์`provider.allow_fallbacks`	ประเภท`boolean\|null`	ข้อกำหนดไม่บังคับ	ค่าและข้อจำกัด false, null	ค่าเริ่มต้น—

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

พารามิเตอร์	ข้อกำหนด
พารามิเตอร์`content_type`	ข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์`required`	ข้อกำหนดendpoint, model, requests
พารามิเตอร์`material_types`	ข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์`representation`	ข้อกำหนดส่ง requests[] ไว้ในคำขอโดยตรง โดยแต่ละรายการมี custom_id และ body
พารามิเตอร์`request_endpoint_profile`	ข้อกำหนด/v1/chat/completions
พารามิเตอร์`file_material`	ข้อกำหนดผู้เรียกใช้อาจอ่านไฟล์ JSONL ที่เข้ารหัส UTF-8 จากเครื่องของตนลงใน requests[] ได้ ไม่มีการใช้ค่าระบุวัตถุประสงค์การอัปโหลด input_file_id หรือการอ้างอิงไฟล์ หากไม่มีข้อมูลของลูกค้าหรือข้อมูลว่าง ให้หยุดการเตรียมก่อนส่ง POST
พารามิเตอร์`serialization_order`	ข้อกำหนดendpoint, model, provider (หากระบุมา), completion_window (หากระบุมา), requests อยู่ท้ายสุด
พารามิเตอร์`optional_controls`	ข้อกำหนดprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
พารามิเตอร์`schema_scope`	ข้อกำหนดเนื้อหาคำขอ Chat Completions แบบข้อความ ภายในโครงสร้างคำขอแบบชุดที่ส่งโดยตรงตามที่ระบุในเอกสาร

วงจรการทำงาน: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · ค่า response.id จริงจากการตอบกลับคำขอสร้างครั้งเดิม โดยใช้ผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว: ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น: ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด: ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
การคิดราคาแคชแบบระบุชัด: ไม่ได้เปิดใช้ เมื่อร้องขอแคชแบบระบุชัด

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

การตั้งค่า	ตารางอัตราค่าบริการ	โทเค็นบริบท มากกว่า	โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า	ค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน	ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน	โทเค็นบริบท มากกว่า—	โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด	ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00015 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0006 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000015 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1	ตารางอัตราค่าบริการ—	โทเค็นบริบท มากกว่า0	โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด	ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00015 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0006 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000015 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด

curl · ข้อมูลทดสอบที่เก็บไว้Python HTTP · JSONL จริงของลูกค้าPython · บันทึกผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทุกรายการ

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/mistral-small-2603:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json

import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/mistral-small-2603:batch', 'mistralai/mistral-small-2603']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-small-2603:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))

import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · การประมวลผลแบบชุด

JSON ของ results[].response.body ที่ส่งกลับโดยตรง

GET /v1/batches/{operation_id}

ตรวจสอบสถานะงาน

curl · สถานะของการดำเนินการเดิม

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บ JSON สถานะเดิมให้ครบถ้วน รวมถึงผลลัพธ์/custom_id ทุกรายการ และเนื้อหาการตอบกลับหรือข้อผิดพลาดทั้งหมด บันทึก results[] ที่เสร็จสมบูรณ์เป็น JSONL โดยไม่กรองข้อมูล

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID การดำเนินการเดิมไว้ การตอบกลับ 503 result_pending_check มี X-Should-Retry:false ห้ามส่งงานแบบชุดเดิมซ้ำเด็ดขาดเมื่อยังไม่ทราบสถานะของงาน

ฟิลด์การตอบกลับ

ฟิลด์	ประเภท
ฟิลด์`results[].custom_id`	ประเภทstring
ฟิลด์`results[].response.body.choices[].message.content`	ประเภทstring\|null
ฟิลด์`results[].error`	ประเภทobject\|null
ฟิลด์`usage`	ประเภทobject\|null
ฟิลด์`id`	ประเภทstring
ฟิลด์`model`	ประเภทstring
ฟิลด์`endpoint`	ประเภทstring
ฟิลด์`status`	ประเภทstring
ฟิลด์`request_counts`	ประเภทobject
ฟิลด์`results[].id`	ประเภทstring
ฟิลด์`results[].response.status_code`	ประเภทinteger
ฟิลด์`results[].response.request_id`	ประเภทstring

ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป

การตอบกลับ	เงื่อนไข	ขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · `invalid_request_error`	เงื่อนไขโครงสร้างคำขอแบบส่งโดยตรงตามเอกสารไม่ถูกต้อง มีคีย์ซ้ำ หรือมีข้อขัดแย้งเกี่ยวกับตัวตนของรายการหรือความสามารถของโมเดลที่กำหนดไว้	ขั้นตอนถัดไปแก้ไขฟิลด์ที่ระบุให้ถูกต้องก่อนส่งคำขอใหม่ทุกครั้ง
การตอบกลับ401 · `authentication_error`	เงื่อนไขคีย์ API ไม่ถูกต้อง	ขั้นตอนถัดไปใช้คีย์ Ailoot ที่ได้รับอนุญาต
การตอบกลับ403 · `permission_error`	เงื่อนไขกลุ่มสำหรับการประมวลผลแบบชุดไม่พร้อมใช้งาน	ขั้นตอนถัดไปตรวจสอบสิทธิ์ของคีย์/กลุ่ม
การตอบกลับ422 · `invalid_request_error`	เงื่อนไขการประมวลผลแบบชุดเรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ คำขอสร้างที่ใช้การเรียกเก็บผ่านการสมัครสมาชิกจะถูกปฏิเสธ	ขั้นตอนถัดไปใช้กลุ่มที่ได้รับอนุญาตให้เรียกเก็บเงินจากยอดเงินคงเหลือ
การตอบกลับ422 · `price_unavailable`	เงื่อนไขไม่สามารถคำนวณราคาล่วงหน้าสำหรับข้อมูลนำเข้าของงานแบบชุดได้	ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้ และใช้ข้อมูลนำเข้าตามเอกสารของ API ประเภทนั้น
การตอบกลับ402 · `billing_error`	เงื่อนไขไม่สามารถกันยอดเงินสำรองสำหรับการประมวลผลแบบชุดได้	ขั้นตอนถัดไปแก้ไขเงื่อนไขการรับคำขอให้เรียบร้อยก่อนส่งคำขอใหม่
การตอบกลับ503 · `price_unavailable`	เงื่อนไขราคาของวิธีประมวลผลแบบชุด/อัตราราคาของระบบไม่พร้อมใช้งาน	ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้ ห้ามแทนที่ด้วยราคาอื่น
การตอบกลับ503 · `api_error`	เงื่อนไขเส้นทางที่ระบุไว้ของผู้ให้บริการต้นทางไม่พร้อมใช้งาน	ขั้นตอนถัดไปเก็บการตอบกลับไว้เพื่อแก้ไขเส้นทางการส่งคำขอ
การตอบกลับ503 · `result_pending_check`	เงื่อนไขผลลัพธ์เดิมต้องได้รับการตรวจสอบ โดยมี X-Should-Retry:false	ขั้นตอนถัดไปเก็บค่า operation_id/id เดิมไว้แล้วอ่านสถานะของการดำเนินการนั้น ห้ามส่ง POST เดิมซ้ำเด็ดขาด
การตอบกลับ404 · `not_found`	เงื่อนไขไม่พบการดำเนินการตรวจสอบสถานะงานแบบชุด หรือการดำเนินการนั้นเป็นของตัวตนอื่น	ขั้นตอนถัดไปใช้ค่า id เดิมให้ตรงทุกตัว พร้อมผู้ใช้/คีย์/กลุ่มเดิม

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra mistralai/mistral-small-2603:batch

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

mistralai/mistral-small-2603:batch

FAQ · Mistral: Mistral Small 4 (batch)

มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?: POST /v1/batches · mistralai/mistral-small-2603:batch: text → text
คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?: POST /v1/batches · mistralai/mistral-small-2603:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
มีข้อจำกัดใดบ้าง?: POST /v1/batches · mistralai/mistral-small-2603:batch: requests.min_items: 1

Mistral: Mistral Small 4 (batch)