modellar

Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)

Mistral Medium 3.5 ko‘rsatmalarni bajarish, mulohaza yuritish va dasturlashni 128B zich matn va tasvir modelida birlashtiradi. U ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 256k kontekst, har bir so‘rov uchun mulohaza sozlamalari, bevosita funksiya chaqirish va hujjat hamda agent jarayonlari uchun tuzilmali natijaga ega.

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

Mistral Medium 3.5 — Mistral AI kompaniyasining ko‘rsatmalarni bajarish, mulohaza yuritish va dasturlashni bitta vaznlar to‘plamida birlashtiradigan 128B zich modeli. U matn va tasvirlarni qabul qilib, matn qaytaradi. Ishlab chiqaruvchi uni agent va dasturlash vazifalari uchun tavsiya qiladi; ayni modelning saqlangan holati oddiy suhbatga bevosita javob berishi yoki murakkabroq vazifa uchun hujjatlashtirilgan mulohaza rejimidan foydalanishi mumkin.

Yagona model va vizual imkoniyatlar

Chiqarilgan kartada 128 milliard zich parametr va 256k kontekst oynasi ko‘rsatilgan. Uning vizual kodlagichi turli tasvir o‘lchamlari va tomonlar nisbatlari bilan ishlashga o‘qitilgan. Tasvirlar kod yoki hujjat vazifasiga dalil qo‘shishi mumkin: interfeys skrinshoti, talabga ilova qilingan diagramma yoki model talqin qilishi kerak bo‘lgan ma’lumotli sahifa. Natija yaratilgan tasvir emas, yozma tushuntirish, kod yoki tuzilmali maydonlar bo‘lishi mumkin.

Ishlab chiqaruvchi ingliz, fransuz, ispan, nemis, italyan, portugal, niderland, xitoy, yapon, koreys va arab tillarini ham o‘z ichiga olgan o‘nlab tillar qo‘llab-quvvatlanishini ta’riflaydi. Shuningdek, tizim promptiga rioya qilish va JSON natija bilan bevosita funksiya chaqirishni ta’kidlaydi. Manba hujjatidagi ifoda vazifa uchun dalil bo‘lib qolishi uchun auditoriya, til va javob qoidalarini tekshirilayotgan materialdan alohida belgilang.

Mulohaza yuritish sozlamalari

Kartada har bir so‘rov uchun mulohaza darajasining ikkita qiymati hujjatlashtirilgan. none qiymati mulohaza rejimisiz ko‘rsatma uslubidagi javobni beradi; high mulohaza yuritishni yoqadi va murakkab promptlar hamda agent yordamida dasturlash uchun tavsiya qilinadi. Bu boshqa model identifikatori emas, ayni Medium 3.5 modelining saqlangan holati ichidagi rejim tanlovidir.

Yuqori mulohaza darajasi uchun ishlab chiqaruvchi temperature 0.7 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. none uchun vazifaga qarab 0.0 dan 0.7 gacha temperature ko‘rsatilgan, top-p esa belgilanmaydi yoki 1.0 bo‘ladi. Bular reliz tavsiyalari. Avval natija maqsadini tanlang: ixcham maydon ajratish, izoh bilan kod o‘zgarishi yoki bir necha asoslangan qarorni talab qiladigan taqqoslash.

Amaliy mulohaza vazifasida talab, amalga oshirilgan yechim va nomuvofiqlikni ko‘rsatadigan kirish ma’lumoti berilishi mumkin. Modeldan tegishli yo‘lni aniqlash, farqni tushuntirish va ochiq interfeysni saqlaydigan eng kichik o‘zgarishni taklif qilishni so‘rang. Qayta ko‘rilgan kodni taxminlar va misollardan alohida so‘rang. Model taklif yaratadi; uni kompilyatsiya qilish, ishga tushirish va qo‘llash uchun agentga ulangan ishlab chiqish muhiti kerak.

Vositalar, hujjatlar va oldindan ma’lum qismlarni saqlagan tahrirlar

Ishlab chiqaruvchining xizmat kartasida tuzilmali natijalar, oldindan ma’lum natijalar, hujjat savollari, javob prefikslari, paketli ishlov va agent suhbatlari ham sanalgan. Ma’lumot ajratish uchun maydon nomlari, turlar va yetishmayotgan qiymatlarga munosabatni belgilang. JSON rejimi tuzilmali ifodani beradi, maxsus sxema esa ulangan interfeysda aniqroq shaklni belgilaydi. Dastur uni tahlil qilsa, faqat yozuvni; odam talqinni tekshirishi kerak bo‘lsa, alohida izohni so‘rang.

Hujjat bo‘yicha savol-javob OCR bilan tayyorlangan matn va tuzilmani til modeli tushunishi bilan birlashtiradi. Taqqoslash uchun hujjatlar va baholanadigan shartni ko‘rsating, so‘ng har bir topilmani manbadagi joyi bilan so‘rang. Foydali natija umumiy talablar, kelishmovchiliklar va ochiq savollarni ajratishi mumkin. Tasvirga oid bevosita savollar diagramma belgisi yoki interfeys elementiga qaratilishi mumkin; sarlavhalar, birliklar va tasvirlarning vazifalarini saqlash javobni berilgan materialga bog‘lab turishga yordam beradi.

Oldindan ma’lum natijalar kerakli javobning katta qismi avvaldan ma’lum bo‘lgan vazifalar, masalan kod fayli yoki hujjatni cheklangan tahrirlar bilan qayta yaratish uchun hujjatlashtirilgan. Mavjud mazmunni bering va aniq o‘zgarishni ko‘rsating, qolishi kerak bo‘lgan qismlarni saqlang. Bu butunlay yangi material so‘rashdan yoki ma’lum javob prefiksidan davom ettirishdan farq qiladi. Xizmat imkoniyatlari topshirish va formatlash variantlarini ta’riflaydi; ular modelning matn va tasvir kirishini yoki matn chiqishini o‘zgartirmaydi.

Vositalar yordamidagi jarayonda ilova funksiya tavsiflari va parametrlarini beradi, model funksiyani tanlab argumentlarni tayyorlaydi, ilova esa uni bajarib natijani qaytaradi. Hisoblash vositasi berilgan tasvirdan o‘qilgan qiymatlarni olishi, qidiruv vositasi esa keyingi javob uchun yetishmayotgan ma’lumotni berishi mumkin. Vosita natijasini uni hosil qilgan amal bilan bog‘liq saqlang. Agent mulohazasi tashqi harakatlarni yolg‘iz matn yaratish orqali bajarishga emas, shu muhitga tayanadi.

Uzun seanslarni tayyorlash

256k kontekstdan bog‘liq manba kodi, hujjatlar va suhbat tarixi uchun foydalaning hamda haqiqiy maqsadni aniq saqlang. Dasturlash seansida bitta belgilangan o‘zgarish so‘ralayotganda modul, uni chaqiruvchi kod va talablar saqlanishi mumkin. Hujjat seansida qisqa jadval yoki qayta ko‘rilgan parcha qaytarilganda tegishli bo‘limlar birga saqlanishi mumkin. Kontekst sig‘imi alohida maksimal javob uzunligini bildirmaydi; kartadagi 1 024 tokenli yaratish misoli chegara emas, namuna.

Ishlab chiqaruvchi avval chiqarilgan konfiguratsiyada uzun kontekstga oid xato bo‘lganini va u tuzatilganini, jumladan hosila modellarning saqlangan holatlari uchun ham ahamiyatini qayd etadi. Uzun seanslarda vaznlardan foydalanganda tuzatilgan reliz konfiguratsiyasini saqlang. Medium 3.5ning gibrid rejimlari va 128B arxitekturasini nomlari bir oilaga mansubligi uchungina Medium 3.1 yoki alohida nomlangan dastlabki bashorat qatlamli modelga nisbat bermaslik kerak.

Ailoot Ultra · Paketli ishlov berish POST /v1/batches mistralai/mistral-medium-3-5:batch

mistralai/mistral-medium-3-5:batch

Mistral /mistralai/mistral-medium-3-5:batch

Boshlash

Mistral Medium 3.5 ko‘rsatmalarni bajarish, mulohaza yuritish va dasturlashni 128B zich matn va tasvir modelida birlashtiradi. U ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 256k kontekst, har bir so‘rov uchun mulohaza sozlamalari, bevosita funksiya chaqirish va hujjat hamda agent jarayonlari uchun tuzilmali natijaga ega.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
Matn

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · Paketli ishlov berish POST /v1/batches
Kirish
text
Chiqish
text
Chiqish formati
Javobga bevosita kiritilgan results[].response.body JSON ma’lumotlari
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonendpointTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
/v1/chat/completions
Standart—
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
mistralai/mistral-medium-3-5:batch
Standart—
MaydonrequestsTurbatch_item[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Elementlarning eng kam soni: 1
Standart—
Maydonrequests[].custom_idTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonrequests[].body.messagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydoncompletion_windowTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
24h
Standart—
MaydonproviderTurobject|nullTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonrequests[].body.modelTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
mistralai/mistral-medium-3-5:batch, mistralai/mistral-medium-3-5
Standart—
Maydonprovider.onlyTurstring[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
mistral
Standart—
Maydonprovider.allow_fallbacksTurboolean|nullTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
false, null
Standart—
Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablariendpoint, model, requests
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
ParametrrepresentationParametr talablariSo‘rovga bevosita kiritilgan requests[] massivi; har bir elementda custom_id va body mavjud.
Parametrrequest_endpoint_profileParametr talablari/v1/chat/completions
Parametrfile_materialParametr talablariChaqiruvchi haqiqiy UTF-8 JSONL ma’lumotlarini mahalliy tarzda requests[] ichiga o‘qishi mumkin. Yuklash maqsadi, input_file_id yoki faylga havola ishlatilmaydi. Mijoz materiali yo‘q yoki bo‘sh bo‘lsa, tayyorlash POST dan oldin to‘xtaydi.
Parametrserialization_orderParametr talablariendpoint, model, provider (agar berilgan bo‘lsa), completion_window (agar berilgan bo‘lsa), requests eng oxirida
Parametroptional_controlsParametr talablariprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parametrschema_scopeParametr talablariHujjatlarda ko‘rsatilgan Batch tuzilmasiga bevosita kiritilgan matnli Chat Completions so‘rovlarining tanalari.

Hayot sikli: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · Dastlabki yaratish javobida amalda qaytarilgan response.id; aynan o‘sha foydalanuvchi/kalit/guruh

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Ochiq ko‘rsatilgan keshlash narxlari
Yoqilmagan Ochiq ko‘rsatilgan keshlash so‘ralganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

SozlamaTariflar jadvaliKontekst tokenlari soni bundan ko‘pKontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifKontekst tokenlari soni bundan ko‘p—Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.0015 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0075 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token
SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-darajaTariflar jadvali—Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.0015 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0075 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish — / 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 →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · Paketli ishlov berish

curl · Saqlangan sinov namunasiPython HTTP · Mijozning haqiqiy JSONL ma’lumotlariPython · Har bir yakunlangan natijani saqlang
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-medium-3-5: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-medium-3-5:batch', 'mistralai/mistral-medium-3-5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-medium-3-5: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.

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Paketli ishlov berish

Javobga bevosita kiritilgan results[].response.body JSON ma’lumotlari

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Vazifa holatini tekshirish
curl · asl operatsiya holati
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
Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Dastlabki holat haqidagi to‘liq JSON ni, har bir natija/custom_id ni va to‘liq javob yoki xato tanasini saqlang. Tugallangan results[] ni hech narsani filtrlab tashlamasdan JSONL sifatida saqlang.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

Dastlabki operatsiya ID sini saqlang. 503 result_pending_check javobida X-Should-Retry:false mavjud; natijasi noma’lum bo‘lgan dastlabki paketni hech qachon qayta yubormang.

Javob maydonlari
MaydonTur
Maydonresults[].custom_idTurstring
Maydonresults[].response.body.choices[].message.contentTurstring|null
Maydonresults[].errorTurobject|null
MaydonusageTurobject|null
MaydonidTurstring
MaydonmodelTurstring
MaydonendpointTurstring
MaydonstatusTurstring
Maydonrequest_countsTurobject
Maydonresults[].idTurstring
Maydonresults[].response.status_codeTurinteger
Maydonresults[].response.request_idTurstring
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartHujjatlarda ko‘rsatilgan, so‘rovga bevosita kiritiladigan tuzilma yaroqsiz, kalitlar takrorlangan, element identifikatori noto‘g‘ri yoki so‘rov modelning sozlangan imkoniyatlariga zid.Keyingi qadamHar qanday yangi yuborishdan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.
Javob401 · authentication_errorShartAPI kaliti yaroqsiz.Keyingi qadamFoydalanishga ruxsat berilgan Ailoot kalitidan foydalaning.
Javob403 · permission_errorShartPaketli ishlov berish guruhi mavjud emas.Keyingi qadamKalit/guruhning foydalanish huquqini tekshiring.
Javob422 · invalid_request_errorShartPaketli ishlov berish to‘lovi balansdan yechiladi; obuna orqali yaratish rad etiladi.Keyingi qadamFoydalanishga ruxsat berilgan, to‘lovi balansdan yechiladigan guruhdan foydalaning.
Javob422 · price_unavailableShartPaket kirish ma’lumotlari uchun narx hisoblab bo‘lmaydi.Keyingi qadamJavobni saqlang; tegishli API oilasi uchun hujjatlarda belgilangan kirish ma’lumotlaridan foydalaning.
Javob402 · billing_errorShartPaketli ishlov berish uchun zaxira mavjud emas.Keyingi qadamYangi so‘rovdan oldin so‘rovni qabul qilishga ruxsat masalasini hal qiling.
Javob503 · price_unavailableShartPaketli ishlov berish usulining narxi yoki tizimning ichki tariflari mavjud emas.Keyingi qadamJavobni saqlang; narxlarni almashtirmang.
Javob503 · api_errorShartTa’minotchining aynan shu yo‘nalishi mavjud emas.Keyingi qadamYo‘nalishni tuzatish uchun javobni saqlang.
Javob503 · result_pending_checkShartDastlabki natijani tekshirish kerak; X-Should-Retry:false.Keyingi qadamDastlabki operation_id/id ni saqlang va uning holatini o‘qing; dastlabki POST ni hech qachon takrorlamang.
Javob404 · not_foundShartPaket holatini tekshirish operatsiyasi mavjud emas yoki boshqa foydalanuvchi/kalit/guruhga tegishli.Keyingi qadamAynan dastlabki id va o‘sha foydalanuvchi/kalit/guruhdan foydalaning.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra mistralai/mistral-medium-3-5:batch

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

mistralai/mistral-medium-3-5:batch

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)
Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3-5:batch: text → text

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3-5:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Qanday cheklovlar amal qiladi?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3-5:batch: requests.min_items: 1

Batafsil

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna
Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.
50% gacha promokod
Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.
Tarixdagi xarajatlar
Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

Obuna tanlash · Model narxlarini ko‘rish

API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi
Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.
Reseller litsenziyasi
Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.
Saytdagi hujjatlar
Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

Reseller litsenziyasini so‘rash · Oferta va litsenziya shartnomasi