Mistral Medium 3 — Mistral AI kompaniyasining matn, vizual tushunish va kod bilan bog‘liq professional ishlar uchun multimodal modeli. Dastlabki reliz dasturlash va STEM vazifalarini, shuningdek korporativ bilim va ish jarayonlariga moslashtirishni ta’kidlaydi. U matnli va vizual materialni qabul qilib, hujjat tushuntirishi, tuzilmali yozuv yoki taklif etilgan yechim kabi matn yaratadi. Ishlab chiqaruvchining ushbu nashr uchun qat’iy identifikatori — mistral-medium-2505.
Kontekst va professional manba materiallari
Model sahifasida 128k kontekst oynasi ko‘rsatilgan. So‘ralgan materialni belgilaydigan manba parchalarini, suhbat va ko‘rsatmalarni saqlash uchun ushbu kontekstdan foydalaning. Hujjatlarni taqqoslashda qaysi manba joriy talab, qaysisi taklif etilgan tahrir ekanini va qaysi savol hal qilinishi kerakligini ko‘rsating. Har bir topilma yonida uni asoslaydigan hujjat va bo‘limni so‘rang.
Amaliy tushuntirish vazifasida tartib-qoida va foydalanuvchi savoli berilib, so‘ng tegishli harakat hamda uni qo‘llash sharti so‘ralishi mumkin. Texnik tahlil manba ma’lumotlari, ta’riflar va taqqoslash mezonini o‘z ichiga olishi mumkin. Maqsad mavzuning umumiy tavsifi emas, berilgan materialga bog‘langan natijadir.
Tuzilmali natijalar va funksiyalar
Sahifada tuzilmali natijalar va funksiya chaqirish sanalgan. Ma’lumot ajratishda maydon nomlari, turlar va manbada yo‘q ma’lumot ifodasini belgilang. Foydali yozuv identifikator, manba bayonoti, talqin va ochiq savolni ajratishi mumkin. Mistralning umumiy yo‘riqnomasi JSON rejimini maxsus sxemadan farqlaydi va kerakli JSON shaklini aniq so‘rashni talab qiladi.
Funksiya chaqirish model talqinini ilova tavsiflagan amallar bilan bog‘laydi. Model funksiyani tanlab argumentlarni tayyorlaydi, ilova funksiyani bajaradi va natija keyingi javob uchun kontekstga aylanadi. Qidiruv yetishmayotgan tayanch qiymatni, hisoblash esa tushuntirishga zarur natijani berishi mumkin. Taklif etilgan chaqiruvni bajarilgan harakat deb qabul qilish o‘rniga, natijani uni hosil qilgan amal bilan bog‘lang.
Hujjat va vizual savollar
Ushbu nashr uchun hujjat bo‘yicha savol-javob ham ko‘rsatilgan. Ishlab chiqaruvchining hujjatlashtirilgan jarayoni til modeli tahlilidan oldin hujjat matni, tuzilmasi va formatini OCR bilan tayyorlaydi. Vazifaga kerakli aniq talab, parcha yoki bog‘lanish haqida so‘rang. Bir nechta hujjat uchun ularning identifikatorlarini saqlang va har bir xulosa yonida manba joylashuvi bo‘lgan taqqoslashni so‘rang.
Vizual material uchun tasvirni aniq savol bilan birga bering hamda javobga zarur belgilar, birliklar va hududlarni saqlang. Diagramma bo‘yicha nomlangan qatorlarni taqqoslash, chizma bo‘yicha esa berilgan talabni qaysi bog‘lanish asoslashini so‘rash mumkin. O‘qiladigan hujjat tasviri va OCR bilan tayyorlangan hujjat, hatto ikkalasi bir xil savol-javob maqsadiga xizmat qilsa ham, kirishni tayyorlashning turli usullaridir.
Tahrirlash, prefikslar va ish jarayonlari
Model sahifasida oldindan ma’lum natijalar, javob prefikslari, paketli ishlov va agent suhbatlari sanalgan. Oldindan ma’lum natijalar hujjat yoki kod faylining katta qismi saqlanib, cheklangan qismi o‘zgarganda ma’lum mazmundan foydalanadi. Mavjud mazmunni bering, tahrirni belgilang va saqlanadigan materialni ko‘rsating. Bu modeldan butunlay yangi hujjat yaratishni so‘rashdan farq qiladi.
Javob prefiksi yordamchining yaratiladigan matni uchun ma’lum boshlanishni beradi, matn esa shu boshlanishdan davom etadi. Paketli ishlov vazifalar qanday yuborilishini o‘zgartiradi, agent/suhbat interfeysi esa ulangan jarayonni boshqaradi. Sanalgan ichki vositalar ishlab chiqaruvchining o‘sha interfeysiga tegishli; ular asosiy modelga boshqa mazmun modalini qo‘shmaydi yoki ulangan muhitsiz harakat bajarmaydi.
Dasturlash va sohaga moslashtirish
Dasturlash so‘rovi uchun talab, ta’sirlangan funksiya, tegishli e’lonlar hamda kutilgan kirish va chiqishni bering. Taklif etilgan o‘zgarish, uning taxminlari va ko‘zlangan xatti-harakatni farqlaydigan misollarni so‘rang. Xatoni tahlil qilish savoli muvaffaqiyatsizlik dalillarini o‘z ichiga olib, manbadagi qaysi yo‘l uni tushuntirishini so‘rashi mumkin. Repozitoriyga kirish, kodni bajarish va o‘zgarishni qo‘llash tashqi ishlab chiqish vositalari orqali ta’minlanadi.
Dastlabki e’londa muayyan soha korporativ kontekstlari va bilim bazalari uchun maxsus keyingi o‘qitish hamda qo‘shimcha moslab o‘qitish ta’riflanadi. Bu alohida moslashtirish jarayoni; standart model muayyan tashkilot hujjatlarini allaqachon biladi degan da’vo emas. Manbaga tayangan javob uchun tegishli hujjatlar va atamalarni vazifa bilan bevosita bering hamda javob qoidalarini belgilang.
Nashr va natija chegaralari
Ushbu yozuv Medium 3ning 2505 identifikatori va 128k kontekstini saqlaydi. Keyinroq Medium 3.5 uchun hujjatlashtirilgan arxitektura sonlari va sozlanadigan gibrid mulohaza boshqaruvlari ushbu nashrning bayon qilingan spetsifikatsiyasiga kirmaydi. Aynan shu model sahifasida keyingi relizdan olinadigan parametrlar soni yoki alohida qat’iy maksimal javob uzunligi e’lon qilinmagan.
So‘rovdan oldin ko‘zlangan natijani tayyorlang: tushuntirish, tuzilmali ajratma, qayta ko‘rilgan bo‘lim yoki taklif etilgan kod. Javobni tekshirish va ilovaning keyingi qadamida ishlatish mumkin bo‘lishi uchun matnli va vizual dalillarni, manba identifikatorlarini va ulangan vositalarning natijalarini aniq saqlang.
", "aboutText": "Mistral Medium 3 — Mistral AI kompaniyasining matn, vizual tushunish va kod bilan bog‘liq professional ishlar uchun multimodal modeli. Dastlabki reliz dasturlash va STEM vazifalarini, shuningdek korporativ bilim va ish jarayonlariga moslashtirishni ta’kidlaydi. U matnli va vizual materialni qabul qilib, hujjat tushuntirishi, tuzilmali yozuv yoki taklif etilgan yechim kabi matn yaratadi. Ishlab chiqaruvchining ushbu nashr uchun qat’iy identifikatori — mistral-medium-2505.\n\nKontekst va professional manba materiallari\n\nModel sahifasida 128k kontekst oynasi ko‘rsatilgan. So‘ralgan materialni belgilaydigan manba parchalarini, suhbat va ko‘rsatmalarni saqlash uchun ushbu kontekstdan foydalaning. Hujjatlarni taqqoslashda qaysi manba joriy talab, qaysisi taklif etilgan tahrir ekanini va qaysi savol hal qilinishi kerakligini ko‘rsating. Har bir topilma yonida uni asoslaydigan hujjat va bo‘limni so‘rang.\n\nAmaliy tushuntirish vazifasida tartib-qoida va foydalanuvchi savoli berilib, so‘ng tegishli harakat hamda uni qo‘llash sharti so‘ralishi mumkin. Texnik tahlil manba ma’lumotlari, ta’riflar va taqqoslash mezonini o‘z ichiga olishi mumkin. Maqsad mavzuning umumiy tavsifi emas, berilgan materialga bog‘langan natijadir.\n\nTuzilmali natijalar va funksiyalar\n\nSahifada tuzilmali natijalar va funksiya chaqirish sanalgan. Ma’lumot ajratishda maydon nomlari, turlar va manbada yo‘q ma’lumot ifodasini belgilang. Foydali yozuv identifikator, manba bayonoti, talqin va ochiq savolni ajratishi mumkin. Mistralning umumiy yo‘riqnomasi JSON rejimini maxsus sxemadan farqlaydi va kerakli JSON shaklini aniq so‘rashni talab qiladi.\n\nFunksiya chaqirish model talqinini ilova tavsiflagan amallar bilan bog‘laydi. Model funksiyani tanlab argumentlarni tayyorlaydi, ilova funksiyani bajaradi va natija keyingi javob uchun kontekstga aylanadi. Qidiruv yetishmayotgan tayanch qiymatni, hisoblash esa tushuntirishga zarur natijani berishi mumkin. Taklif etilgan chaqiruvni bajarilgan harakat deb qabul qilish o‘rniga, natijani uni hosil qilgan amal bilan bog‘lang.\n\nHujjat va vizual savollar\n\nUshbu nashr uchun hujjat bo‘yicha savol-javob ham ko‘rsatilgan. Ishlab chiqaruvchining hujjatlashtirilgan jarayoni til modeli tahlilidan oldin hujjat matni, tuzilmasi va formatini OCR bilan tayyorlaydi. Vazifaga kerakli aniq talab, parcha yoki bog‘lanish haqida so‘rang. Bir nechta hujjat uchun ularning identifikatorlarini saqlang va har bir xulosa yonida manba joylashuvi bo‘lgan taqqoslashni so‘rang.\n\nVizual material uchun tasvirni aniq savol bilan birga bering hamda javobga zarur belgilar, birliklar va hududlarni saqlang. Diagramma bo‘yicha nomlangan qatorlarni taqqoslash, chizma bo‘yicha esa berilgan talabni qaysi bog‘lanish asoslashini so‘rash mumkin. O‘qiladigan hujjat tasviri va OCR bilan tayyorlangan hujjat, hatto ikkalasi bir xil savol-javob maqsadiga xizmat qilsa ham, kirishni tayyorlashning turli usullaridir.\n\nTahrirlash, prefikslar va ish jarayonlari\n\nModel sahifasida oldindan ma’lum natijalar, javob prefikslari, paketli ishlov va agent suhbatlari sanalgan. Oldindan ma’lum natijalar hujjat yoki kod faylining katta qismi saqlanib, cheklangan qismi o‘zgarganda ma’lum mazmundan foydalanadi. Mavjud mazmunni bering, tahrirni belgilang va saqlanadigan materialni ko‘rsating. Bu modeldan butunlay yangi hujjat yaratishni so‘rashdan farq qiladi.\n\nJavob prefiksi yordamchining yaratiladigan matni uchun ma’lum boshlanishni beradi, matn esa shu boshlanishdan davom etadi. Paketli ishlov vazifalar qanday yuborilishini o‘zgartiradi, agent/suhbat interfeysi esa ulangan jarayonni boshqaradi. Sanalgan ichki vositalar ishlab chiqaruvchining o‘sha interfeysiga tegishli; ular asosiy modelga boshqa mazmun modalini qo‘shmaydi yoki ulangan muhitsiz harakat bajarmaydi.\n\nDasturlash va sohaga moslashtirish\n\nDasturlash so‘rovi uchun talab, ta’sirlangan funksiya, tegishli e’lonlar hamda kutilgan kirish va chiqishni bering. Taklif etilgan o‘zgarish, uning taxminlari va ko‘zlangan xatti-harakatni farqlaydigan misollarni so‘rang. Xatoni tahlil qilish savoli muvaffaqiyatsizlik dalillarini o‘z ichiga olib, manbadagi qaysi yo‘l uni tushuntirishini so‘rashi mumkin. Repozitoriyga kirish, kodni bajarish va o‘zgarishni qo‘llash tashqi ishlab chiqish vositalari orqali ta’minlanadi.\n\nDastlabki e’londa muayyan soha korporativ kontekstlari va bilim bazalari uchun maxsus keyingi o‘qitish hamda qo‘shimcha moslab o‘qitish ta’riflanadi. Bu alohida moslashtirish jarayoni; standart model muayyan tashkilot hujjatlarini allaqachon biladi degan da’vo emas. Manbaga tayangan javob uchun tegishli hujjatlar va atamalarni vazifa bilan bevosita bering hamda javob qoidalarini belgilang.\n\nNashr va natija chegaralari\n\nUshbu yozuv Medium 3ning 2505 identifikatori va 128k kontekstini saqlaydi. Keyinroq Medium 3.5 uchun hujjatlashtirilgan arxitektura sonlari va sozlanadigan gibrid mulohaza boshqaruvlari ushbu nashrning bayon qilingan spetsifikatsiyasiga kirmaydi. Aynan shu model sahifasida keyingi relizdan olinadigan parametrlar soni yoki alohida qat’iy maksimal javob uzunligi e’lon qilinmagan.\n\nSo‘rovdan oldin ko‘zlangan natijani tayyorlang: tushuntirish, tuzilmali ajratma, qayta ko‘rilgan bo‘lim yoki taklif etilgan kod. Javobni tekshirish va ilovaning keyingi qadamida ishlatish mumkin bo‘lishi uchun matnli va vizual dalillarni, manba identifikatorlarini va ulangan vositalarning natijalarini aniq saqlang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Apply a procedure to a concrete case\n\nUse this procedure to answer the employee: 'Requests below 500 credits need team-lead approval. Requests of 500 or more need finance approval. Purchases must wait for approval.' Employee: 'My equipment request is exactly 500 credits; can my team lead approve it and can I order today?' Give the applicable rule and missing information.A short procedural answer citing the threshold and approval-before-purchase requirement.Exactly 500 falls under finance approval, and ordering today depends on approval actually having been received.mistralai/mistral-medium-3Mistral Medium 3 — professional matn, vizual va dasturlash vazifalari uchun multimodal model. Ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 128k kontekst hamda hujjatlashtirilgan tuzilmali natijalar, funksiya chaqiruvlari, hujjat savollari va oldindan ma’lum qismlarni saqlagan tahrirlar manbaga asoslangan tushuntirishlar va ilova jarayonlarini qo‘llab-quvvatlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Mistral Medium 3 — Mistral AI kompaniyasining matn, vizual tushunish va kod bilan bog‘liq professional ishlar uchun multimodal modeli. Dastlabki reliz dasturlash va STEM vazifalarini, shuningdek korporativ bilim va ish jarayonlariga moslashtirishni ta’kidlaydi. U matnli va vizual materialni qabul qilib, hujjat tushuntirishi, tuzilmali yozuv yoki taklif etilgan yechim kabi matn yaratadi. Ishlab chiqaruvchining ushbu nashr uchun qat’iy identifikatori — mistral-medium-2505.
Kontekst va professional manba materiallari
Model sahifasida 128k kontekst oynasi ko‘rsatilgan. So‘ralgan materialni belgilaydigan manba parchalarini, suhbat va ko‘rsatmalarni saqlash uchun ushbu kontekstdan foydalaning. Hujjatlarni taqqoslashda qaysi manba joriy talab, qaysisi taklif etilgan tahrir ekanini va qaysi savol hal qilinishi kerakligini ko‘rsating. Har bir topilma yonida uni asoslaydigan hujjat va bo‘limni so‘rang.
Amaliy tushuntirish vazifasida tartib-qoida va foydalanuvchi savoli berilib, so‘ng tegishli harakat hamda uni qo‘llash sharti so‘ralishi mumkin. Texnik tahlil manba ma’lumotlari, ta’riflar va taqqoslash mezonini o‘z ichiga olishi mumkin. Maqsad mavzuning umumiy tavsifi emas, berilgan materialga bog‘langan natijadir.
Tuzilmali natijalar va funksiyalar
Sahifada tuzilmali natijalar va funksiya chaqirish sanalgan. Ma’lumot ajratishda maydon nomlari, turlar va manbada yo‘q ma’lumot ifodasini belgilang. Foydali yozuv identifikator, manba bayonoti, talqin va ochiq savolni ajratishi mumkin. Mistralning umumiy yo‘riqnomasi JSON rejimini maxsus sxemadan farqlaydi va kerakli JSON shaklini aniq so‘rashni talab qiladi.
Funksiya chaqirish model talqinini ilova tavsiflagan amallar bilan bog‘laydi. Model funksiyani tanlab argumentlarni tayyorlaydi, ilova funksiyani bajaradi va natija keyingi javob uchun kontekstga aylanadi. Qidiruv yetishmayotgan tayanch qiymatni, hisoblash esa tushuntirishga zarur natijani berishi mumkin. Taklif etilgan chaqiruvni bajarilgan harakat deb qabul qilish o‘rniga, natijani uni hosil qilgan amal bilan bog‘lang.
Hujjat va vizual savollar
Ushbu nashr uchun hujjat bo‘yicha savol-javob ham ko‘rsatilgan. Ishlab chiqaruvchining hujjatlashtirilgan jarayoni til modeli tahlilidan oldin hujjat matni, tuzilmasi va formatini OCR bilan tayyorlaydi. Vazifaga kerakli aniq talab, parcha yoki bog‘lanish haqida so‘rang. Bir nechta hujjat uchun ularning identifikatorlarini saqlang va har bir xulosa yonida manba joylashuvi bo‘lgan taqqoslashni so‘rang.
Vizual material uchun tasvirni aniq savol bilan birga bering hamda javobga zarur belgilar, birliklar va hududlarni saqlang. Diagramma bo‘yicha nomlangan qatorlarni taqqoslash, chizma bo‘yicha esa berilgan talabni qaysi bog‘lanish asoslashini so‘rash mumkin. O‘qiladigan hujjat tasviri va OCR bilan tayyorlangan hujjat, hatto ikkalasi bir xil savol-javob maqsadiga xizmat qilsa ham, kirishni tayyorlashning turli usullaridir.
Tahrirlash, prefikslar va ish jarayonlari
Model sahifasida oldindan ma’lum natijalar, javob prefikslari, paketli ishlov va agent suhbatlari sanalgan. Oldindan ma’lum natijalar hujjat yoki kod faylining katta qismi saqlanib, cheklangan qismi o‘zgarganda ma’lum mazmundan foydalanadi. Mavjud mazmunni bering, tahrirni belgilang va saqlanadigan materialni ko‘rsating. Bu modeldan butunlay yangi hujjat yaratishni so‘rashdan farq qiladi.
Javob prefiksi yordamchining yaratiladigan matni uchun ma’lum boshlanishni beradi, matn esa shu boshlanishdan davom etadi. Paketli ishlov vazifalar qanday yuborilishini o‘zgartiradi, agent/suhbat interfeysi esa ulangan jarayonni boshqaradi. Sanalgan ichki vositalar ishlab chiqaruvchining o‘sha interfeysiga tegishli; ular asosiy modelga boshqa mazmun modalini qo‘shmaydi yoki ulangan muhitsiz harakat bajarmaydi.
Dasturlash va sohaga moslashtirish
Dasturlash so‘rovi uchun talab, ta’sirlangan funksiya, tegishli e’lonlar hamda kutilgan kirish va chiqishni bering. Taklif etilgan o‘zgarish, uning taxminlari va ko‘zlangan xatti-harakatni farqlaydigan misollarni so‘rang. Xatoni tahlil qilish savoli muvaffaqiyatsizlik dalillarini o‘z ichiga olib, manbadagi qaysi yo‘l uni tushuntirishini so‘rashi mumkin. Repozitoriyga kirish, kodni bajarish va o‘zgarishni qo‘llash tashqi ishlab chiqish vositalari orqali ta’minlanadi.
Dastlabki e’londa muayyan soha korporativ kontekstlari va bilim bazalari uchun maxsus keyingi o‘qitish hamda qo‘shimcha moslab o‘qitish ta’riflanadi. Bu alohida moslashtirish jarayoni; standart model muayyan tashkilot hujjatlarini allaqachon biladi degan da’vo emas. Manbaga tayangan javob uchun tegishli hujjatlar va atamalarni vazifa bilan bevosita bering hamda javob qoidalarini belgilang.
Nashr va natija chegaralari
Ushbu yozuv Medium 3ning 2505 identifikatori va 128k kontekstini saqlaydi. Keyinroq Medium 3.5 uchun hujjatlashtirilgan arxitektura sonlari va sozlanadigan gibrid mulohaza boshqaruvlari ushbu nashrning bayon qilingan spetsifikatsiyasiga kirmaydi. Aynan shu model sahifasida keyingi relizdan olinadigan parametrlar soni yoki alohida qat’iy maksimal javob uzunligi e’lon qilinmagan.
So‘rovdan oldin ko‘zlangan natijani tayyorlang: tushuntirish, tuzilmali ajratma, qayta ko‘rilgan bo‘lim yoki taklif etilgan kod. Javobni tekshirish va ilovaning keyingi qadamida ishlatish mumkin bo‘lishi uchun matnli va vizual dalillarni, manba identifikatorlarini va ulangan vositalarning natijalarini aniq saqlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistralai/mistral-medium-3 | 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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00008 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00008 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-medium-3", "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='mistralai/mistral-medium-3',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='mistralai/mistral-medium-3',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 mistralai/mistral-medium-3
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
mistralai/mistral-medium-3Mistral Medium 3 — professional matn, vizual va dasturlash vazifalari uchun multimodal model. Ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 128k kontekst hamda hujjatlashtirilgan tuzilmali natijalar, funksiya chaqiruvlari, hujjat savollari va oldindan ma’lum qismlarni saqlagan tahrirlar manbaga asoslangan tushuntirishlar va ilova jarayonlarini qo‘llab-quvvatlaydi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Mistral Medium 3 — Mistral AI kompaniyasining matn, vizual tushunish va kod bilan bog‘liq professional ishlar uchun multimodal modeli. Dastlabki reliz dasturlash va STEM vazifalarini, shuningdek korporativ bilim va ish jarayonlariga moslashtirishni ta’kidlaydi. U matnli va vizual materialni qabul qilib, hujjat tushuntirishi, tuzilmali yozuv yoki taklif etilgan yechim kabi matn yaratadi. Ishlab chiqaruvchining ushbu nashr uchun qat’iy identifikatori — mistral-medium-2505.
Kontekst va professional manba materiallari
Model sahifasida 128k kontekst oynasi ko‘rsatilgan. So‘ralgan materialni belgilaydigan manba parchalarini, suhbat va ko‘rsatmalarni saqlash uchun ushbu kontekstdan foydalaning. Hujjatlarni taqqoslashda qaysi manba joriy talab, qaysisi taklif etilgan tahrir ekanini va qaysi savol hal qilinishi kerakligini ko‘rsating. Har bir topilma yonida uni asoslaydigan hujjat va bo‘limni so‘rang.
Amaliy tushuntirish vazifasida tartib-qoida va foydalanuvchi savoli berilib, so‘ng tegishli harakat hamda uni qo‘llash sharti so‘ralishi mumkin. Texnik tahlil manba ma’lumotlari, ta’riflar va taqqoslash mezonini o‘z ichiga olishi mumkin. Maqsad mavzuning umumiy tavsifi emas, berilgan materialga bog‘langan natijadir.
Tuzilmali natijalar va funksiyalar
Sahifada tuzilmali natijalar va funksiya chaqirish sanalgan. Ma’lumot ajratishda maydon nomlari, turlar va manbada yo‘q ma’lumot ifodasini belgilang. Foydali yozuv identifikator, manba bayonoti, talqin va ochiq savolni ajratishi mumkin. Mistralning umumiy yo‘riqnomasi JSON rejimini maxsus sxemadan farqlaydi va kerakli JSON shaklini aniq so‘rashni talab qiladi.
Funksiya chaqirish model talqinini ilova tavsiflagan amallar bilan bog‘laydi. Model funksiyani tanlab argumentlarni tayyorlaydi, ilova funksiyani bajaradi va natija keyingi javob uchun kontekstga aylanadi. Qidiruv yetishmayotgan tayanch qiymatni, hisoblash esa tushuntirishga zarur natijani berishi mumkin. Taklif etilgan chaqiruvni bajarilgan harakat deb qabul qilish o‘rniga, natijani uni hosil qilgan amal bilan bog‘lang.
Hujjat va vizual savollar
Ushbu nashr uchun hujjat bo‘yicha savol-javob ham ko‘rsatilgan. Ishlab chiqaruvchining hujjatlashtirilgan jarayoni til modeli tahlilidan oldin hujjat matni, tuzilmasi va formatini OCR bilan tayyorlaydi. Vazifaga kerakli aniq talab, parcha yoki bog‘lanish haqida so‘rang. Bir nechta hujjat uchun ularning identifikatorlarini saqlang va har bir xulosa yonida manba joylashuvi bo‘lgan taqqoslashni so‘rang.
Vizual material uchun tasvirni aniq savol bilan birga bering hamda javobga zarur belgilar, birliklar va hududlarni saqlang. Diagramma bo‘yicha nomlangan qatorlarni taqqoslash, chizma bo‘yicha esa berilgan talabni qaysi bog‘lanish asoslashini so‘rash mumkin. O‘qiladigan hujjat tasviri va OCR bilan tayyorlangan hujjat, hatto ikkalasi bir xil savol-javob maqsadiga xizmat qilsa ham, kirishni tayyorlashning turli usullaridir.
Tahrirlash, prefikslar va ish jarayonlari
Model sahifasida oldindan ma’lum natijalar, javob prefikslari, paketli ishlov va agent suhbatlari sanalgan. Oldindan ma’lum natijalar hujjat yoki kod faylining katta qismi saqlanib, cheklangan qismi o‘zgarganda ma’lum mazmundan foydalanadi. Mavjud mazmunni bering, tahrirni belgilang va saqlanadigan materialni ko‘rsating. Bu modeldan butunlay yangi hujjat yaratishni so‘rashdan farq qiladi.
Javob prefiksi yordamchining yaratiladigan matni uchun ma’lum boshlanishni beradi, matn esa shu boshlanishdan davom etadi. Paketli ishlov vazifalar qanday yuborilishini o‘zgartiradi, agent/suhbat interfeysi esa ulangan jarayonni boshqaradi. Sanalgan ichki vositalar ishlab chiqaruvchining o‘sha interfeysiga tegishli; ular asosiy modelga boshqa mazmun modalini qo‘shmaydi yoki ulangan muhitsiz harakat bajarmaydi.
Dasturlash va sohaga moslashtirish
Dasturlash so‘rovi uchun talab, ta’sirlangan funksiya, tegishli e’lonlar hamda kutilgan kirish va chiqishni bering. Taklif etilgan o‘zgarish, uning taxminlari va ko‘zlangan xatti-harakatni farqlaydigan misollarni so‘rang. Xatoni tahlil qilish savoli muvaffaqiyatsizlik dalillarini o‘z ichiga olib, manbadagi qaysi yo‘l uni tushuntirishini so‘rashi mumkin. Repozitoriyga kirish, kodni bajarish va o‘zgarishni qo‘llash tashqi ishlab chiqish vositalari orqali ta’minlanadi.
Dastlabki e’londa muayyan soha korporativ kontekstlari va bilim bazalari uchun maxsus keyingi o‘qitish hamda qo‘shimcha moslab o‘qitish ta’riflanadi. Bu alohida moslashtirish jarayoni; standart model muayyan tashkilot hujjatlarini allaqachon biladi degan da’vo emas. Manbaga tayangan javob uchun tegishli hujjatlar va atamalarni vazifa bilan bevosita bering hamda javob qoidalarini belgilang.
Nashr va natija chegaralari
Ushbu yozuv Medium 3ning 2505 identifikatori va 128k kontekstini saqlaydi. Keyinroq Medium 3.5 uchun hujjatlashtirilgan arxitektura sonlari va sozlanadigan gibrid mulohaza boshqaruvlari ushbu nashrning bayon qilingan spetsifikatsiyasiga kirmaydi. Aynan shu model sahifasida keyingi relizdan olinadigan parametrlar soni yoki alohida qat’iy maksimal javob uzunligi e’lon qilinmagan.
So‘rovdan oldin ko‘zlangan natijani tayyorlang: tushuntirish, tuzilmali ajratma, qayta ko‘rilgan bo‘lim yoki taklif etilgan kod. Javobni tekshirish va ilovaning keyingi qadamida ishlatish mumkin bo‘lishi uchun matnli va vizual dalillarni, manba identifikatorlarini va ulangan vositalarning natijalarini aniq saqlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistralai/mistral-medium-3 | 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.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00008 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0008 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00008 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "mistralai/mistral-medium-3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'mistralai/mistral-medium-3', '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': 'mistralai/mistral-medium-3', '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 mistralai/mistral-medium-3
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Apply a procedure to a concrete case\n\nUse this procedure to answer the employee: 'Requests below 500 credits need team-lead approval. Requests of 500 or more need finance approval. Purchases must wait for approval.' Employee: 'My equipment request is exactly 500 credits; can my team lead approve it and can I order today?' Give the applicable rule and missing information.A short procedural answer citing the threshold and approval-before-purchase requirement.Exactly 500 falls under finance approval, and ordering today depends on approval actually having been received.