Mistral Medium — Mistral AI kompaniyasining ilova yordamchilari, hujjatlar bilan ishlash va dasturiy agentlar uchun oilasi. Medium 3.5 nashri ko‘rsatmalarni bajarish, mulohaza yuritish va dasturlashni 128 milliard parametrli, 256K kontekst oynasiga ega zich modelda birlashtiradi. U matn va vizual materialni tushunib, matn, kod yoki tuzilmali natijalar yaratadi. Uning vizual kodlagichi turli tasvir o‘lchamlari va tomonlar nisbatlari bilan ishlashga o‘qitilgan; bu vazifada yozma talablarni skrinshotlar, hujjat sahifalari yoki boshqa vizual dalillar bilan birlashtirishga imkon beradi.
Model imkoniyatlari tuzilmali natija va funksiya chaqirishdan boshlanadi. Javob mashina o‘qiydigan tuzilmani saqlashi kerak bo‘lganda JSON natija foydali; maxsus sxema zarur maydonlar va ularning turlarini belgilaydi. Hujjat vazifasi ajratilgan faktlar jadvali, bo‘limlar taqqoslanishi yoki ochiq savollar bilan xulosani qaytarishi mumkin. Hujjat bo‘yicha savol-javob hujjat matni va tuzilmasini ajratib olishni til modeli tushunishi bilan birlashtiradi; shu tufayli savol erkin taxminga emas, tegishli mazmunga bog‘lanishi mumkin.
Vositalar yordamidagi vazifada ilova o‘z funksiyalari va ular qabul qiladigan argumentlarni tavsiflaydi. Model funksiyani tanlaydi, argumentlarni tayyorlaydi va ilova harakatni bajargach natijani oladi. Suhbat boshqa vosita chaqiruvi yoki yakuniy javob bilan davom etishi mumkin. Vositalardan parallel foydalanish ilova ruxsat bergan joyda mustaqil chaqiruvlarni birga so‘rashga imkon beradi. Vosita tanlash boshqaruvlari modelning o‘zi qaror qilishiga ruxsat berishi, vositani majburiy qilishi yoki vazifani matnli javob doirasida saqlashi mumkin.
Medium 3.5 har bir so‘rov uchun mulohaza yuritish darajasini sozlaydi. Minimal fikrlash sozlamasi javobni bevosita qaytaradi; yuqori daraja yakuniy javobdan oldin mulohaza segmentini o‘z ichiga oladi va agent hamda dasturlash vazifalari uchun tavsiya qilinadi. Ko‘p navbatli mulohazali suhbatda yordamchining to‘liq xabarlari keyingi ish uchun kerakli ma’lumotni saqlaydi. Oldindan ma’lum natijalar ma’lum parchalari bor kod yoki hujjatni tahrirlashga yordam beradi, berilgan prefiks esa javobning boshlanishini belgilashi mumkin. Paketli jarayonlar mustaqil so‘rovlar to‘plamini asinxron qayta ishlashi mumkin.
Ushbu nashr ko‘p qadam davom etadigan ish uchun yaratilgan. Dasturlash misollari modulni qayta tuzish, xato tuzatish, tekshiruvlar yaratish, bog‘liqliklarni yangilash va muvaffaqiyatsiz ishlab chiqish jarayonlarini tekshirishni o‘z ichiga oladi. Foydali topshiriq ta’sirlangan fayllar, zarur xatti-harakat va aniq tugallanish mezonini beradi. Model taklif etgan yechimni qayta ko‘rish uchun repozitoriyni o‘rganish va ilova bajargan tekshiruv natijalaridan foydalanishi mumkin; vositalar va fayllarga kirishni tashqi agent muhiti boshqaradi.
Bilim bilan ishlash uchun ishlab chiqaruvchi tadqiqot, umumlashtirish va ulangan vositalar orasidagi jarayonlarni ta’riflaydi. Ailoot API vazifasi berilgan hujjatlardan tuzilgan tuzilmali ma’lumotnoma, texnik variantlarni taqqoslash yoki topilgan ma’lumotga asoslangan qoralamani so‘rashi mumkin. Xulosani qaysi kuzatuvlar asoslashini va vazifani qaysi material yakunlashini ko‘rsating. Model mulohaza va natijani tayyorlaydi; ilova ma’lumotga kirishni ta’minlaydi, harakatlarni bajaradi va tayyor materialni taqdim etadi. Medium oilasi nomi yangilanadigan tanlov bo‘lib qoladi, bu yerda tasvirlangan sonli arxitektura, vizual ishlov va mulohaza rejimlari esa aynan nomlangan Medium 3.5 nashriga tegishli.
", "aboutText": "Mistral Medium — Mistral AI kompaniyasining ilova yordamchilari, hujjatlar bilan ishlash va dasturiy agentlar uchun oilasi. Medium 3.5 nashri ko‘rsatmalarni bajarish, mulohaza yuritish va dasturlashni 128 milliard parametrli, 256K kontekst oynasiga ega zich modelda birlashtiradi. U matn va vizual materialni tushunib, matn, kod yoki tuzilmali natijalar yaratadi. Uning vizual kodlagichi turli tasvir o‘lchamlari va tomonlar nisbatlari bilan ishlashga o‘qitilgan; bu vazifada yozma talablarni skrinshotlar, hujjat sahifalari yoki boshqa vizual dalillar bilan birlashtirishga imkon beradi.\n\nModel imkoniyatlari tuzilmali natija va funksiya chaqirishdan boshlanadi. Javob mashina o‘qiydigan tuzilmani saqlashi kerak bo‘lganda JSON natija foydali; maxsus sxema zarur maydonlar va ularning turlarini belgilaydi. Hujjat vazifasi ajratilgan faktlar jadvali, bo‘limlar taqqoslanishi yoki ochiq savollar bilan xulosani qaytarishi mumkin. Hujjat bo‘yicha savol-javob hujjat matni va tuzilmasini ajratib olishni til modeli tushunishi bilan birlashtiradi; shu tufayli savol erkin taxminga emas, tegishli mazmunga bog‘lanishi mumkin.\n\nVositalar yordamidagi vazifada ilova o‘z funksiyalari va ular qabul qiladigan argumentlarni tavsiflaydi. Model funksiyani tanlaydi, argumentlarni tayyorlaydi va ilova harakatni bajargach natijani oladi. Suhbat boshqa vosita chaqiruvi yoki yakuniy javob bilan davom etishi mumkin. Vositalardan parallel foydalanish ilova ruxsat bergan joyda mustaqil chaqiruvlarni birga so‘rashga imkon beradi. Vosita tanlash boshqaruvlari modelning o‘zi qaror qilishiga ruxsat berishi, vositani majburiy qilishi yoki vazifani matnli javob doirasida saqlashi mumkin.\n\nMedium 3.5 har bir so‘rov uchun mulohaza yuritish darajasini sozlaydi. Minimal fikrlash sozlamasi javobni bevosita qaytaradi; yuqori daraja yakuniy javobdan oldin mulohaza segmentini o‘z ichiga oladi va agent hamda dasturlash vazifalari uchun tavsiya qilinadi. Ko‘p navbatli mulohazali suhbatda yordamchining to‘liq xabarlari keyingi ish uchun kerakli ma’lumotni saqlaydi. Oldindan ma’lum natijalar ma’lum parchalari bor kod yoki hujjatni tahrirlashga yordam beradi, berilgan prefiks esa javobning boshlanishini belgilashi mumkin. Paketli jarayonlar mustaqil so‘rovlar to‘plamini asinxron qayta ishlashi mumkin.\n\nUshbu nashr ko‘p qadam davom etadigan ish uchun yaratilgan. Dasturlash misollari modulni qayta tuzish, xato tuzatish, tekshiruvlar yaratish, bog‘liqliklarni yangilash va muvaffaqiyatsiz ishlab chiqish jarayonlarini tekshirishni o‘z ichiga oladi. Foydali topshiriq ta’sirlangan fayllar, zarur xatti-harakat va aniq tugallanish mezonini beradi. Model taklif etgan yechimni qayta ko‘rish uchun repozitoriyni o‘rganish va ilova bajargan tekshiruv natijalaridan foydalanishi mumkin; vositalar va fayllarga kirishni tashqi agent muhiti boshqaradi.\n\nBilim bilan ishlash uchun ishlab chiqaruvchi tadqiqot, umumlashtirish va ulangan vositalar orasidagi jarayonlarni ta’riflaydi. Ailoot API vazifasi berilgan hujjatlardan tuzilgan tuzilmali ma’lumotnoma, texnik variantlarni taqqoslash yoki topilgan ma’lumotga asoslangan qoralamani so‘rashi mumkin. Xulosani qaysi kuzatuvlar asoslashini va vazifani qaysi material yakunlashini ko‘rsating. Model mulohaza va natijani tayyorlaydi; ilova ma’lumotga kirishni ta’minlaydi, harakatlarni bajaradi va tayyor materialni taqdim etadi. Medium oilasi nomi yangilanadigan tanlov bo‘lib qoladi, bu yerda tasvirlangan sonli arxitektura, vizual ishlov va mulohaza rejimlari esa aynan nomlangan Medium 3.5 nashriga tegishli.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Extract obligations from a supplier note\n\nPrepare a document brief from this note: 'The supplier will send samples by 6 June. The buyer must approve the color before production starts. The production lead time is 20 business days after approval. No shipping date has been agreed.' Return obligations, dependency and unresolved information, preserving the distinction between sample delivery and production timing.A concise obligation table and a separate list of unresolved scheduling information.The brief does not calculate an agreed shipping date from a production lead time alone.mistral-medium-latestMistral AI kompaniyasining Medium oilasi hujjatni tushunish, dasturlash va vositalar yordamida bir necha qadam bajaradigan agentlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Uning Medium 3.5 nashri 256K kontekst oynasiga ega multimodal modelda ko‘rsatmalarni bajarish va sozlanadigan mulohaza yuritishni birlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Mistral Medium — Mistral AI kompaniyasining ilova yordamchilari, hujjatlar bilan ishlash va dasturiy agentlar uchun oilasi. Medium 3.5 nashri ko‘rsatmalarni bajarish, mulohaza yuritish va dasturlashni 128 milliard parametrli, 256K kontekst oynasiga ega zich modelda birlashtiradi. U matn va vizual materialni tushunib, matn, kod yoki tuzilmali natijalar yaratadi. Uning vizual kodlagichi turli tasvir o‘lchamlari va tomonlar nisbatlari bilan ishlashga o‘qitilgan; bu vazifada yozma talablarni skrinshotlar, hujjat sahifalari yoki boshqa vizual dalillar bilan birlashtirishga imkon beradi.
Model imkoniyatlari tuzilmali natija va funksiya chaqirishdan boshlanadi. Javob mashina o‘qiydigan tuzilmani saqlashi kerak bo‘lganda JSON natija foydali; maxsus sxema zarur maydonlar va ularning turlarini belgilaydi. Hujjat vazifasi ajratilgan faktlar jadvali, bo‘limlar taqqoslanishi yoki ochiq savollar bilan xulosani qaytarishi mumkin. Hujjat bo‘yicha savol-javob hujjat matni va tuzilmasini ajratib olishni til modeli tushunishi bilan birlashtiradi; shu tufayli savol erkin taxminga emas, tegishli mazmunga bog‘lanishi mumkin.
Vositalar yordamidagi vazifada ilova o‘z funksiyalari va ular qabul qiladigan argumentlarni tavsiflaydi. Model funksiyani tanlaydi, argumentlarni tayyorlaydi va ilova harakatni bajargach natijani oladi. Suhbat boshqa vosita chaqiruvi yoki yakuniy javob bilan davom etishi mumkin. Vositalardan parallel foydalanish ilova ruxsat bergan joyda mustaqil chaqiruvlarni birga so‘rashga imkon beradi. Vosita tanlash boshqaruvlari modelning o‘zi qaror qilishiga ruxsat berishi, vositani majburiy qilishi yoki vazifani matnli javob doirasida saqlashi mumkin.
Medium 3.5 har bir so‘rov uchun mulohaza yuritish darajasini sozlaydi. Minimal fikrlash sozlamasi javobni bevosita qaytaradi; yuqori daraja yakuniy javobdan oldin mulohaza segmentini o‘z ichiga oladi va agent hamda dasturlash vazifalari uchun tavsiya qilinadi. Ko‘p navbatli mulohazali suhbatda yordamchining to‘liq xabarlari keyingi ish uchun kerakli ma’lumotni saqlaydi. Oldindan ma’lum natijalar ma’lum parchalari bor kod yoki hujjatni tahrirlashga yordam beradi, berilgan prefiks esa javobning boshlanishini belgilashi mumkin. Paketli jarayonlar mustaqil so‘rovlar to‘plamini asinxron qayta ishlashi mumkin.
Ushbu nashr ko‘p qadam davom etadigan ish uchun yaratilgan. Dasturlash misollari modulni qayta tuzish, xato tuzatish, tekshiruvlar yaratish, bog‘liqliklarni yangilash va muvaffaqiyatsiz ishlab chiqish jarayonlarini tekshirishni o‘z ichiga oladi. Foydali topshiriq ta’sirlangan fayllar, zarur xatti-harakat va aniq tugallanish mezonini beradi. Model taklif etgan yechimni qayta ko‘rish uchun repozitoriyni o‘rganish va ilova bajargan tekshiruv natijalaridan foydalanishi mumkin; vositalar va fayllarga kirishni tashqi agent muhiti boshqaradi.
Bilim bilan ishlash uchun ishlab chiqaruvchi tadqiqot, umumlashtirish va ulangan vositalar orasidagi jarayonlarni ta’riflaydi. Ailoot API vazifasi berilgan hujjatlardan tuzilgan tuzilmali ma’lumotnoma, texnik variantlarni taqqoslash yoki topilgan ma’lumotga asoslangan qoralamani so‘rashi mumkin. Xulosani qaysi kuzatuvlar asoslashini va vazifani qaysi material yakunlashini ko‘rsating. Model mulohaza va natijani tayyorlaydi; ilova ma’lumotga kirishni ta’minlaydi, harakatlarni bajaradi va tayyor materialni taqdim etadi. Medium oilasi nomi yangilanadigan tanlov bo‘lib qoladi, bu yerda tasvirlangan sonli arxitektura, vizual ishlov va mulohaza rejimlari esa aynan nomlangan Medium 3.5 nashriga tegishli.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistral-medium-latest | 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 $0.0132 / 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": "mistral-medium-latest", "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='mistral-medium-latest',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='mistral-medium-latest',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 mistral-medium-latest
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
mistral-medium-latestMistral AI kompaniyasining Medium oilasi hujjatni tushunish, dasturlash va vositalar yordamida bir necha qadam bajaradigan agentlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Uning Medium 3.5 nashri 256K kontekst oynasiga ega multimodal modelda ko‘rsatmalarni bajarish va sozlanadigan mulohaza yuritishni birlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Mistral Medium — Mistral AI kompaniyasining ilova yordamchilari, hujjatlar bilan ishlash va dasturiy agentlar uchun oilasi. Medium 3.5 nashri ko‘rsatmalarni bajarish, mulohaza yuritish va dasturlashni 128 milliard parametrli, 256K kontekst oynasiga ega zich modelda birlashtiradi. U matn va vizual materialni tushunib, matn, kod yoki tuzilmali natijalar yaratadi. Uning vizual kodlagichi turli tasvir o‘lchamlari va tomonlar nisbatlari bilan ishlashga o‘qitilgan; bu vazifada yozma talablarni skrinshotlar, hujjat sahifalari yoki boshqa vizual dalillar bilan birlashtirishga imkon beradi.
Model imkoniyatlari tuzilmali natija va funksiya chaqirishdan boshlanadi. Javob mashina o‘qiydigan tuzilmani saqlashi kerak bo‘lganda JSON natija foydali; maxsus sxema zarur maydonlar va ularning turlarini belgilaydi. Hujjat vazifasi ajratilgan faktlar jadvali, bo‘limlar taqqoslanishi yoki ochiq savollar bilan xulosani qaytarishi mumkin. Hujjat bo‘yicha savol-javob hujjat matni va tuzilmasini ajratib olishni til modeli tushunishi bilan birlashtiradi; shu tufayli savol erkin taxminga emas, tegishli mazmunga bog‘lanishi mumkin.
Vositalar yordamidagi vazifada ilova o‘z funksiyalari va ular qabul qiladigan argumentlarni tavsiflaydi. Model funksiyani tanlaydi, argumentlarni tayyorlaydi va ilova harakatni bajargach natijani oladi. Suhbat boshqa vosita chaqiruvi yoki yakuniy javob bilan davom etishi mumkin. Vositalardan parallel foydalanish ilova ruxsat bergan joyda mustaqil chaqiruvlarni birga so‘rashga imkon beradi. Vosita tanlash boshqaruvlari modelning o‘zi qaror qilishiga ruxsat berishi, vositani majburiy qilishi yoki vazifani matnli javob doirasida saqlashi mumkin.
Medium 3.5 har bir so‘rov uchun mulohaza yuritish darajasini sozlaydi. Minimal fikrlash sozlamasi javobni bevosita qaytaradi; yuqori daraja yakuniy javobdan oldin mulohaza segmentini o‘z ichiga oladi va agent hamda dasturlash vazifalari uchun tavsiya qilinadi. Ko‘p navbatli mulohazali suhbatda yordamchining to‘liq xabarlari keyingi ish uchun kerakli ma’lumotni saqlaydi. Oldindan ma’lum natijalar ma’lum parchalari bor kod yoki hujjatni tahrirlashga yordam beradi, berilgan prefiks esa javobning boshlanishini belgilashi mumkin. Paketli jarayonlar mustaqil so‘rovlar to‘plamini asinxron qayta ishlashi mumkin.
Ushbu nashr ko‘p qadam davom etadigan ish uchun yaratilgan. Dasturlash misollari modulni qayta tuzish, xato tuzatish, tekshiruvlar yaratish, bog‘liqliklarni yangilash va muvaffaqiyatsiz ishlab chiqish jarayonlarini tekshirishni o‘z ichiga oladi. Foydali topshiriq ta’sirlangan fayllar, zarur xatti-harakat va aniq tugallanish mezonini beradi. Model taklif etgan yechimni qayta ko‘rish uchun repozitoriyni o‘rganish va ilova bajargan tekshiruv natijalaridan foydalanishi mumkin; vositalar va fayllarga kirishni tashqi agent muhiti boshqaradi.
Bilim bilan ishlash uchun ishlab chiqaruvchi tadqiqot, umumlashtirish va ulangan vositalar orasidagi jarayonlarni ta’riflaydi. Ailoot API vazifasi berilgan hujjatlardan tuzilgan tuzilmali ma’lumotnoma, texnik variantlarni taqqoslash yoki topilgan ma’lumotga asoslangan qoralamani so‘rashi mumkin. Xulosani qaysi kuzatuvlar asoslashini va vazifani qaysi material yakunlashini ko‘rsating. Model mulohaza va natijani tayyorlaydi; ilova ma’lumotga kirishni ta’minlaydi, harakatlarni bajaradi va tayyor materialni taqdim etadi. Medium oilasi nomi yangilanadigan tanlov bo‘lib qoladi, bu yerda tasvirlangan sonli arxitektura, vizual ishlov va mulohaza rejimlari esa aynan nomlangan Medium 3.5 nashriga tegishli.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistral-medium-latest | 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 $0.0132 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "mistral-medium-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'mistral-medium-latest', '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': 'mistral-medium-latest', '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 mistral-medium-latest
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Extract obligations from a supplier note\n\nPrepare a document brief from this note: 'The supplier will send samples by 6 June. The buyer must approve the color before production starts. The production lead time is 20 business days after approval. No shipping date has been agreed.' Return obligations, dependency and unresolved information, preserving the distinction between sample delivery and production timing.A concise obligation table and a separate list of unresolved scheduling information.The brief does not calculate an agreed shipping date from a production lead time alone.