Devstral Medium 1.0 — Mistral AI’ning dasturiy injiniring agentlari uchun qat’iy belgilangan matn modeli. Reliz devstral-medium-2507 deb aniqlanadi va vositalar orqali kod bazalarini o‘rganish, bir nechta bog‘liq faylni tahrirlash va injiniring vazifasini bir necha bosqichda davom ettirishga yo‘naltirilgan. Kontekst oynasi 128K token. Kirish matnli vazifa va loyiha materialidir; chiqish kod, tushuntirish yoki ilova taqdim etgan funksiya argumentlari bo‘lishi mumkin.
Medium nashri Devstral Small bilan bir xil dasturiy agent yo‘nalishiga kiradi, shu bilan birga o‘z model identifikatsiyasini saqlaydi. Ishlab chiqaruvchi uni repozitoriyni tushunish va agent muhitida muvofiqlashtirilgan ish kerak bo‘lgan vazifalar uchun taqdim etadi. Qat’iy belgilangan 1.0 relizi keyingi Devstral avlodlari va umumiy maqsadli Mistral Medium oilasidan alohida qoladi. Konteksti va faqat matnli ixtisosligi aynan shu nashrga tegishli.
Qo‘llab-quvvatlangan ilova imkoniyatlari tuzilmali chiqish, funksiya chaqirish, hujjat savollari va prefix continuation’ni o‘z ichiga oladi. Tuzilmali natijalar agentga ta’sirlangan fayllar, kerakli tahrirlar, farazlar va validatsiya bosqichlari kabi maydonlar bilan o‘zgarish rejasini berish imkonini yaratadi. Hujjat savoli jarayoni tahlil uchun ajratilgan texnik mazmunni beradi; bu amalga oshirish talablari turli spetsifikatsiyalarga tarqalganida foydali. Prefix javob boshlanishini belgilashi, asinxron batch jarayonlari esa mustaqil tahlil so‘rovlarini qayta ishlashi mumkin.
Vositalar yordamidagi vazifada mavjud funksiyalar va argument sxemalarini belgilang. Model mos harakatni tanlab, argumentlarni tayyorlaydi; ilova harakatni bajarib, natijasini qaytaradi. Keyingi qadam boshqa funksiya chaqiruvi yoki yig‘ilgan axborotga asoslangan javob bo‘lishi mumkin. Ketma-ket chaqiruvlar o‘rganish, keyin tahrirlash va ko‘rib chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; ilova parallel foydalanishga ruxsat bersa, mustaqil chaqiruvlarni birga so‘rash mumkin. Faylga kirish, buyruq bajarish va o‘zgarish qo‘llash agent muhitining funksiyalari bo‘lib qoladi.
Repozitoriy o‘zgarishi uchun kutilgan xatti-harakat, tegishli interfeyslar va takrorlanadigan misolni bering. Agentdan mavjud kod yo‘lini kuzatish, bog‘liqliklarni aniqlash va ta’sirlangan fayllar bo‘ylab o‘zaro mos tahrirlar tayyorlashni so‘rang. Xato uchun kuzatilgan natija va spetsifikatsiya talab qilgan natijani kiriting. Refaktor uchun barqaror qolishi kerak bo‘lgan ommaviy xatti-harakatni nomlang. Qaytgan qidiruv natijalari, fayl mazmuni va tekshiruvlar keyingi taklifni yo‘naltiradigan matnli kontekstning bir qismiga aylanadi.
Ailoot API jarayonida boshlashdan oldin yakuniy artefaktni belgilang: patch, amalga oshirish rejasi, tuzilmali ko‘rib chiqish yoki texnik tushuntirish. Taklif qilingan o‘zgarishlarni ularning sabablaridan va muhit haqiqatan qaytargan tekshiruvlardan ajratadigan natijani so‘rang. Model keyingi qaror va matnli chiqishni beradi, ilova esa vositalarni taqdim etib, ta’sirlarini tekshiradi. Bu qat’iy belgilangan Medium 1.0 nashrini asl talab, repozitoriy dalillari va izchil taklif qilingan o‘zgarishlar to‘plamini bog‘lashi kerak bo‘lgan injiniring ishi uchun foydali qiladi.
", "aboutText": "Devstral Medium 1.0 — Mistral AI’ning dasturiy injiniring agentlari uchun qat’iy belgilangan matn modeli. Reliz devstral-medium-2507 deb aniqlanadi va vositalar orqali kod bazalarini o‘rganish, bir nechta bog‘liq faylni tahrirlash va injiniring vazifasini bir necha bosqichda davom ettirishga yo‘naltirilgan. Kontekst oynasi 128K token. Kirish matnli vazifa va loyiha materialidir; chiqish kod, tushuntirish yoki ilova taqdim etgan funksiya argumentlari bo‘lishi mumkin.\n\nMedium nashri Devstral Small bilan bir xil dasturiy agent yo‘nalishiga kiradi, shu bilan birga o‘z model identifikatsiyasini saqlaydi. Ishlab chiqaruvchi uni repozitoriyni tushunish va agent muhitida muvofiqlashtirilgan ish kerak bo‘lgan vazifalar uchun taqdim etadi. Qat’iy belgilangan 1.0 relizi keyingi Devstral avlodlari va umumiy maqsadli Mistral Medium oilasidan alohida qoladi. Konteksti va faqat matnli ixtisosligi aynan shu nashrga tegishli.\n\nQo‘llab-quvvatlangan ilova imkoniyatlari tuzilmali chiqish, funksiya chaqirish, hujjat savollari va prefix continuation’ni o‘z ichiga oladi. Tuzilmali natijalar agentga ta’sirlangan fayllar, kerakli tahrirlar, farazlar va validatsiya bosqichlari kabi maydonlar bilan o‘zgarish rejasini berish imkonini yaratadi. Hujjat savoli jarayoni tahlil uchun ajratilgan texnik mazmunni beradi; bu amalga oshirish talablari turli spetsifikatsiyalarga tarqalganida foydali. Prefix javob boshlanishini belgilashi, asinxron batch jarayonlari esa mustaqil tahlil so‘rovlarini qayta ishlashi mumkin.\n\nVositalar yordamidagi vazifada mavjud funksiyalar va argument sxemalarini belgilang. Model mos harakatni tanlab, argumentlarni tayyorlaydi; ilova harakatni bajarib, natijasini qaytaradi. Keyingi qadam boshqa funksiya chaqiruvi yoki yig‘ilgan axborotga asoslangan javob bo‘lishi mumkin. Ketma-ket chaqiruvlar o‘rganish, keyin tahrirlash va ko‘rib chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; ilova parallel foydalanishga ruxsat bersa, mustaqil chaqiruvlarni birga so‘rash mumkin. Faylga kirish, buyruq bajarish va o‘zgarish qo‘llash agent muhitining funksiyalari bo‘lib qoladi.\n\nRepozitoriy o‘zgarishi uchun kutilgan xatti-harakat, tegishli interfeyslar va takrorlanadigan misolni bering. Agentdan mavjud kod yo‘lini kuzatish, bog‘liqliklarni aniqlash va ta’sirlangan fayllar bo‘ylab o‘zaro mos tahrirlar tayyorlashni so‘rang. Xato uchun kuzatilgan natija va spetsifikatsiya talab qilgan natijani kiriting. Refaktor uchun barqaror qolishi kerak bo‘lgan ommaviy xatti-harakatni nomlang. Qaytgan qidiruv natijalari, fayl mazmuni va tekshiruvlar keyingi taklifni yo‘naltiradigan matnli kontekstning bir qismiga aylanadi.\n\nAiloot API jarayonida boshlashdan oldin yakuniy artefaktni belgilang: patch, amalga oshirish rejasi, tuzilmali ko‘rib chiqish yoki texnik tushuntirish. Taklif qilingan o‘zgarishlarni ularning sabablaridan va muhit haqiqatan qaytargan tekshiruvlardan ajratadigan natijani so‘rang. Model keyingi qaror va matnli chiqishni beradi, ilova esa vositalarni taqdim etib, ta’sirlarini tekshiradi. Bu qat’iy belgilangan Medium 1.0 nashrini asl talab, repozitoriy dalillari va izchil taklif qilingan o‘zgarishlar to‘plamini bog‘lashi kerak bo‘lgan injiniring ishi uchun foydali qiladi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Coordinate a renamed export field\n\nPropose a patch plan across three files. serializer.py emits {'userName': user.name}; client.ts reads response.userName; schema.md documents userName. Requirement: new responses use display_name while the client temporarily accepts either field. Show the edits as small before/after snippets and give a compatibility test and a new-field test. Do not claim the files were edited.Three coordinated proposed edits plus tests for old and new responses during the compatibility period.The client accepts both spellings, while the producer and documentation agree on display_name.devstral-medium-2507Devstral Medium 1.0 — Mistral AI’ning repozitoriy o‘rganish, vositalardan foydalanish va muvofiqlashtirilgan dasturiy o‘zgarishlar uchun qat’iy belgilangan faqat matnli nashri. Uning 128K konteksti bog‘liq fayllar bo‘ylab ishlaydigan agent uchun vazifa talablari, kod va qaytgan vosita natijalarini saqlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Devstral Medium 1.0 — Mistral AI’ning dasturiy injiniring agentlari uchun qat’iy belgilangan matn modeli. Reliz devstral-medium-2507 deb aniqlanadi va vositalar orqali kod bazalarini o‘rganish, bir nechta bog‘liq faylni tahrirlash va injiniring vazifasini bir necha bosqichda davom ettirishga yo‘naltirilgan. Kontekst oynasi 128K token. Kirish matnli vazifa va loyiha materialidir; chiqish kod, tushuntirish yoki ilova taqdim etgan funksiya argumentlari bo‘lishi mumkin.
Medium nashri Devstral Small bilan bir xil dasturiy agent yo‘nalishiga kiradi, shu bilan birga o‘z model identifikatsiyasini saqlaydi. Ishlab chiqaruvchi uni repozitoriyni tushunish va agent muhitida muvofiqlashtirilgan ish kerak bo‘lgan vazifalar uchun taqdim etadi. Qat’iy belgilangan 1.0 relizi keyingi Devstral avlodlari va umumiy maqsadli Mistral Medium oilasidan alohida qoladi. Konteksti va faqat matnli ixtisosligi aynan shu nashrga tegishli.
Qo‘llab-quvvatlangan ilova imkoniyatlari tuzilmali chiqish, funksiya chaqirish, hujjat savollari va prefix continuation’ni o‘z ichiga oladi. Tuzilmali natijalar agentga ta’sirlangan fayllar, kerakli tahrirlar, farazlar va validatsiya bosqichlari kabi maydonlar bilan o‘zgarish rejasini berish imkonini yaratadi. Hujjat savoli jarayoni tahlil uchun ajratilgan texnik mazmunni beradi; bu amalga oshirish talablari turli spetsifikatsiyalarga tarqalganida foydali. Prefix javob boshlanishini belgilashi, asinxron batch jarayonlari esa mustaqil tahlil so‘rovlarini qayta ishlashi mumkin.
Vositalar yordamidagi vazifada mavjud funksiyalar va argument sxemalarini belgilang. Model mos harakatni tanlab, argumentlarni tayyorlaydi; ilova harakatni bajarib, natijasini qaytaradi. Keyingi qadam boshqa funksiya chaqiruvi yoki yig‘ilgan axborotga asoslangan javob bo‘lishi mumkin. Ketma-ket chaqiruvlar o‘rganish, keyin tahrirlash va ko‘rib chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; ilova parallel foydalanishga ruxsat bersa, mustaqil chaqiruvlarni birga so‘rash mumkin. Faylga kirish, buyruq bajarish va o‘zgarish qo‘llash agent muhitining funksiyalari bo‘lib qoladi.
Repozitoriy o‘zgarishi uchun kutilgan xatti-harakat, tegishli interfeyslar va takrorlanadigan misolni bering. Agentdan mavjud kod yo‘lini kuzatish, bog‘liqliklarni aniqlash va ta’sirlangan fayllar bo‘ylab o‘zaro mos tahrirlar tayyorlashni so‘rang. Xato uchun kuzatilgan natija va spetsifikatsiya talab qilgan natijani kiriting. Refaktor uchun barqaror qolishi kerak bo‘lgan ommaviy xatti-harakatni nomlang. Qaytgan qidiruv natijalari, fayl mazmuni va tekshiruvlar keyingi taklifni yo‘naltiradigan matnli kontekstning bir qismiga aylanadi.
Ailoot API jarayonida boshlashdan oldin yakuniy artefaktni belgilang: patch, amalga oshirish rejasi, tuzilmali ko‘rib chiqish yoki texnik tushuntirish. Taklif qilingan o‘zgarishlarni ularning sabablaridan va muhit haqiqatan qaytargan tekshiruvlardan ajratadigan natijani so‘rang. Model keyingi qaror va matnli chiqishni beradi, ilova esa vositalarni taqdim etib, ta’sirlarini tekshiradi. Bu qat’iy belgilangan Medium 1.0 nashrini asl talab, repozitoriy dalillari va izchil taklif qilingan o‘zgarishlar to‘plamini bog‘lashi kerak bo‘lgan injiniring ishi uchun foydali qiladi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar devstral-medium-2507 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.00088 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "devstral-medium-2507", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='devstral-medium-2507',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='devstral-medium-2507',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra devstral-medium-2507
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
devstral-medium-2507Devstral Medium 1.0 — Mistral AI’ning repozitoriy o‘rganish, vositalardan foydalanish va muvofiqlashtirilgan dasturiy o‘zgarishlar uchun qat’iy belgilangan faqat matnli nashri. Uning 128K konteksti bog‘liq fayllar bo‘ylab ishlaydigan agent uchun vazifa talablari, kod va qaytgan vosita natijalarini saqlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Devstral Medium 1.0 — Mistral AI’ning dasturiy injiniring agentlari uchun qat’iy belgilangan matn modeli. Reliz devstral-medium-2507 deb aniqlanadi va vositalar orqali kod bazalarini o‘rganish, bir nechta bog‘liq faylni tahrirlash va injiniring vazifasini bir necha bosqichda davom ettirishga yo‘naltirilgan. Kontekst oynasi 128K token. Kirish matnli vazifa va loyiha materialidir; chiqish kod, tushuntirish yoki ilova taqdim etgan funksiya argumentlari bo‘lishi mumkin.
Medium nashri Devstral Small bilan bir xil dasturiy agent yo‘nalishiga kiradi, shu bilan birga o‘z model identifikatsiyasini saqlaydi. Ishlab chiqaruvchi uni repozitoriyni tushunish va agent muhitida muvofiqlashtirilgan ish kerak bo‘lgan vazifalar uchun taqdim etadi. Qat’iy belgilangan 1.0 relizi keyingi Devstral avlodlari va umumiy maqsadli Mistral Medium oilasidan alohida qoladi. Konteksti va faqat matnli ixtisosligi aynan shu nashrga tegishli.
Qo‘llab-quvvatlangan ilova imkoniyatlari tuzilmali chiqish, funksiya chaqirish, hujjat savollari va prefix continuation’ni o‘z ichiga oladi. Tuzilmali natijalar agentga ta’sirlangan fayllar, kerakli tahrirlar, farazlar va validatsiya bosqichlari kabi maydonlar bilan o‘zgarish rejasini berish imkonini yaratadi. Hujjat savoli jarayoni tahlil uchun ajratilgan texnik mazmunni beradi; bu amalga oshirish talablari turli spetsifikatsiyalarga tarqalganida foydali. Prefix javob boshlanishini belgilashi, asinxron batch jarayonlari esa mustaqil tahlil so‘rovlarini qayta ishlashi mumkin.
Vositalar yordamidagi vazifada mavjud funksiyalar va argument sxemalarini belgilang. Model mos harakatni tanlab, argumentlarni tayyorlaydi; ilova harakatni bajarib, natijasini qaytaradi. Keyingi qadam boshqa funksiya chaqiruvi yoki yig‘ilgan axborotga asoslangan javob bo‘lishi mumkin. Ketma-ket chaqiruvlar o‘rganish, keyin tahrirlash va ko‘rib chiqishni qo‘llab-quvvatlaydi; ilova parallel foydalanishga ruxsat bersa, mustaqil chaqiruvlarni birga so‘rash mumkin. Faylga kirish, buyruq bajarish va o‘zgarish qo‘llash agent muhitining funksiyalari bo‘lib qoladi.
Repozitoriy o‘zgarishi uchun kutilgan xatti-harakat, tegishli interfeyslar va takrorlanadigan misolni bering. Agentdan mavjud kod yo‘lini kuzatish, bog‘liqliklarni aniqlash va ta’sirlangan fayllar bo‘ylab o‘zaro mos tahrirlar tayyorlashni so‘rang. Xato uchun kuzatilgan natija va spetsifikatsiya talab qilgan natijani kiriting. Refaktor uchun barqaror qolishi kerak bo‘lgan ommaviy xatti-harakatni nomlang. Qaytgan qidiruv natijalari, fayl mazmuni va tekshiruvlar keyingi taklifni yo‘naltiradigan matnli kontekstning bir qismiga aylanadi.
Ailoot API jarayonida boshlashdan oldin yakuniy artefaktni belgilang: patch, amalga oshirish rejasi, tuzilmali ko‘rib chiqish yoki texnik tushuntirish. Taklif qilingan o‘zgarishlarni ularning sabablaridan va muhit haqiqatan qaytargan tekshiruvlardan ajratadigan natijani so‘rang. Model keyingi qaror va matnli chiqishni beradi, ilova esa vositalarni taqdim etib, ta’sirlarini tekshiradi. Bu qat’iy belgilangan Medium 1.0 nashrini asl talab, repozitoriy dalillari va izchil taklif qilingan o‘zgarishlar to‘plamini bog‘lashi kerak bo‘lgan injiniring ishi uchun foydali qiladi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar devstral-medium-2507 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.00088 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0044 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "devstral-medium-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'devstral-medium-2507', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'devstral-medium-2507', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra devstral-medium-2507
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Coordinate a renamed export field\n\nPropose a patch plan across three files. serializer.py emits {'userName': user.name}; client.ts reads response.userName; schema.md documents userName. Requirement: new responses use display_name while the client temporarily accepts either field. Show the edits as small before/after snippets and give a compatibility test and a new-field test. Do not claim the files were edited.Three coordinated proposed edits plus tests for old and new responses during the compatibility period.The client accepts both spellings, while the producer and documentation agree on display_name.