modellar

Mistral: Saba

Markdown · JSON

Mistral: Saba

Mistral Saba — Yaqin Sharq va Janubiy Osiyodan tanlab olingan materiallar bilan o‘qitilgan 24B matn modeli. U mintaqaviy til va madaniy kontekstga, jumladan arab tili hamda tamil kabi hind kelib chiqishli tillarga yo‘naltirilgan; yozma vazifalar uchun ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan konteksti 32k.

Model haqida

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

Mistral Saba — Mistral AI kompaniyasining Small oilasi modelini Yaqin Sharq va Janubiy Osiyodan tanlab olingan materiallar bilan qo‘shimcha moslab o‘qitish orqali yaratilgan ixtisoslashgan mintaqaviy matn modeli. Ishlab chiqaruvchi mintaqaviy til, madaniy kontekst va mahalliy ifoda shakllarini aks ettirishga mo‘ljallangan 24 milliard parametrli modelni ta’riflaydi. U yozma vazifa va manba materialini qabul qilib, matn qaytaradi.

Mintaqaviy til va kontekst

Relizda arab tili va ko‘plab hind kelib chiqishli tillar aniq ko‘rsatilgan, ayniqsa tamil kabi janubiy hind kelib chiqishli tillarda kuchli ekani ta’kidlangan. Uning yo‘nalishi umumiy maqsadli javobning yakuniy tilini o‘zgartirishdan aniqroq: o‘qitish materiali javob ishlatiladigan mintaqaviy til va madaniy kontekst uchun tanlanadi.

Natijani so‘rashdan oldin auditoriya, hudud, til va kerakli nutq uslubini ko‘rsating. Rasmiy tushuntirish, mijozga yo‘naltirilgan xabar va ta’limiy parcha turli atamalar va murojaat shakllarini talab qilishi mumkin. Izchil qolishi shart bo‘lgan mahsulot nomlari yoki maxsus atamalar uchun lug‘at bering hamda natija manba ifodasini saqlashi yoki tushuntirishini o‘quvchiga moslashtirishi kerakligini ayting.

Ishlab chiqaruvchi sahifasida 32k kontekst oynasi berilgan va nashr mistral-saba-2502 deb belgilangan. Tegishli manba parchalarini, suhbat va ko‘rsatmalarni birga saqlash uchun kontekstdan foydalaning. Mintaqaga moslashtirilgan javobga ham mahsulotning haqiqiy shartlari, tartib-qoida yoki hujjat mazmuni dalil sifatida berilishi kerak; madaniyatni bilish kompaniyaning xususiy ma’lumotini bermaydi.

Suhbat orqali yordam

Ishlab chiqaruvchi arab tilidagi suhbat yordamchilarini markaziy qo‘llanish holati sifatida ta’kidlaydi. Amaliy yordam so‘rovi foydalanuvchi xabari va tasdiqlangan tayanch materialni berib, so‘ng nomlangan nutq uslubida javob so‘rashi mumkin. Keyingi harakat, uni qo‘llash sharti va foydalanuvchi hali berishi kerak bo‘lgan tafsilotni so‘rang. Bu umumiy mintaqaviy salomlashuv yaratish o‘rniga javobni muayyan muammoga bog‘laydi.

Ikki tilli tushuntirish uchun manba tili va yakuniy xabar tilini ko‘rsating. Materialdagi nomlar, summalar yoki birliklarni saqlang va javobni tushunishi kerak bo‘lgan auditoriyani tavsiflang. Keyingi so‘rov ayni shartlarni saqlagan holda qisqaroq versiya yoki bitta atamaning aniqlashtirilishini talab qilishi mumkin.

Sohaga moslashtirish

E’londa Sabani muayyan sohalar, jumladan energetika va boshqa mintaqaviy professional kontekstlar uchun qo‘shimcha moslab o‘qitish ta’riflanadi. Bu har bir ixtisoslashgan ma’lumot to‘plami standart model tarkibida allaqachon bor degan da’vo emas, moslashtirish jarayonidir. Sohaga yo‘naltirilgan matnli vazifa uchun haqiqiy ilovaga tegishli atamalar, manba hujjatlari va javob qoidalarini bering.

Texnik tushuntirish modeldan asl qadamlar va shartlarni saqlagan holda tartib-qoidani o‘quvchining mintaqaviy atamalari bilan qayta bayon qilishni so‘rashi mumkin. Hujjat savoli tushuntiriladigan bandni belgilab, uni asoslaydigan parcha bilan qisqa javob so‘rashi mumkin. Natijani tayyorlashda manba fakti, tushuntirish va ochiq atamani farqlang.

Madaniy mazmun yaratish

Ishlab chiqaruvchi madaniyatga mos yozuvlar va ta’limiy resurslarni ham ta’riflaydi. Mavzu, mo‘ljallangan auditoriya, til hamda kiritilishi kerak bo‘lgan faktlar yoki misollarni bering. Ta’limiy parcha uchun o‘quvchi oxirida nimani tushunishi kerakligini belgilang va tushuntirishdan keyin amaliy misol so‘rang. Tashkilot xabari uchun maqsad va o‘quvchi amal qilishi kerak bo‘lgan ma’lumotni bering.

Mahalliy iboralar yoki madaniy ishoralar vazifaning bir qismi bo‘lsa, ular ishlatiladigan kontekstni ayting. Boshqa auditoriya uchun rasmiy yoki betarafroq versiya mos bo‘lsa, muqobil ifodani so‘rang. Bular mazmun va ko‘zlangan qo‘llanishni aniq saqlagan holda modelning mintaqaviy ixtisoslashuvini qo‘llashning amaliy usullaridir.

Nashr va natija chegaralari

Sabaning hujjatlashtirilgan ixtisoslashuvi — 32k kontekst bilan matnga asoslangan mintaqaviy til ishi. U Small oilasidan qo‘shimcha moslab o‘qitilgani uchungina keyingi Small yoki Medium modellarining tasvir kirishi, gibrid mulohaza boshqaruvlari yoki vosita formati imkoniyatlarini meros qilib olmasligi kerak. O‘qilgan manbalarda ushbu nashr uchun alohida maksimal chiqish tokeni sig‘imi aytilmagan.

To‘liq yozma vazifa, tegishli manba faktlari va kerakli materialni tayyorlang: yordam javobi, tushuntirish, moslashtirilgan parcha yoki qisqa ta’limiy matn. Hosil bo‘lgan matn haqiqiy mintaqaviy muloqot ehtiyojiga javob berishi uchun nomlangan Saba nashri hamda auditoriyaning tili va nutq uslubini aniq ko‘rsating.

Amaliy vazifa

Amaliy vazifa

Ingliz tilidagi texnik misol

Draft an Arabic service reply

Write a polite Modern Standard Arabic support reply for customers in the Gulf. Approved facts: service desk hours are Sunday through Thursday, 09:00-17:00; ticket T-46 is received; no appointment has been assigned. Confirm receipt and explain the hours in two sentences. Keep T-46 unchanged and do not promise a visit time.

Kutiladigan natija

A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.

Natijani tekshirish

Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions mistralai/mistral-saba

mistralai/mistral-saba

Mistral /mistralai/mistral-saba

Boshlash

Mistral Saba — Yaqin Sharq va Janubiy Osiyodan tanlab olingan materiallar bilan o‘qitilgan 24B matn modeli. U mintaqaviy til va madaniy kontekstga, jumladan arab tili hamda tamil kabi hind kelib chiqishli tillarga yo‘naltirilgan; yozma vazifalar uchun ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan konteksti 32k.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
Matn

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Kirish
text
Chiqish
text
Chiqish formati
json yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
mistralai/mistral-saba
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Elementlarning eng kam soni: 1
Standart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar 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[].contentTurstring|content_part[]|nullTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_callsTurtool_call[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_call_idTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning
Standart—
Maydonmessages[].nameTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].reasoning_contentTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring
Standart—
Maydonmessages[].reasoning_detailsTurobject|arrayTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_completion_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Maydonstream_options.include_usageTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontemperatureTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontop_pTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstopTurstring|string[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontoolsTurfunction_tool[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].typeTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
function
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].function.nameTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan
Standart—
Maydontools[].function.descriptionTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontools[].function.parametersTurJSON_schemaTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontool_choiceTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonparallel_tool_callsTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonresponse_formatTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonreasoning_effortTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonreasoningTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonservice_tierTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydoninstructionsTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Moslik maydoni
Standart—
MaydonfunctionsTurfunction[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonfunction_callTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonprompt_cache_optionsTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonmodalitiesTurstring[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
text
Standart—
MaydonproviderTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi
Standart—
Maydoncache_control.ttlTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi
Standart—
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF8 matni

messages[].content

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
ParametrmessagesParametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi
Parametrfile_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi
Parametroptional_controlsParametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeParametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi
Parametroutput_modalitiesParametr talablaritext
Parametrhosted_operationsParametr talablarifalse
Parametrmultimodal_input_bindingParametr 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.

Tariflar

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

Tezkor rejim
Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Standart tarif flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

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 $0.0004 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0012 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0012 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0.00004 / 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 · OpenAI Chat

curlPython SDKPython oqimi
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-saba", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-saba',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-saba',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

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.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
Maydonchoices[].indexTurinteger
Maydonchoices[].message.contentTurstring|null
Maydonchoices[].message.tool_callsTurtool_call[]
Maydonchoices[].message.reasoning_contentTurstring
Maydonchoices[].message.reasoning_detailsTurobject|array
Maydonchoices[].finish_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra mistralai/mistral-saba

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

mistralai/mistral-saba

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages mistralai/mistral-saba

mistralai/mistral-saba

Mistral /mistralai/mistral-saba

Boshlash

Mistral Saba — Yaqin Sharq va Janubiy Osiyodan tanlab olingan materiallar bilan o‘qitilgan 24B matn modeli. U mintaqaviy til va madaniy kontekstga, jumladan arab tili hamda tamil kabi hind kelib chiqishli tillarga yo‘naltirilgan; yozma vazifalar uchun ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan konteksti 32k.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
json · sse

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Kirish
text
Chiqish
json, sse
Chiqish formati
JSON yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
mistralai/mistral-saba
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
user, assistant
Standart—
Maydonmessages[].contentTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF-8 matni

messages[].content satri

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsParametr talablaristream
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
Parametrtext_file_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring.

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Tariflar

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

Tezkor rejim
Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Standart tarif flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

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 $0.0004 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0012 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0.00004 / 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 $0.0004 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0012 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0.00004 / 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 · Anthropic Messages

To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang
{
  "model": "mistralai/mistral-saba",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-saba', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-saba', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

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.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
MaydonidTurstring
MaydonmodelTurstring
Maydoncontent[]Turtext|thinking|tool_use|other content block
Maydonstop_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra mistralai/mistral-saba

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

mistralai/mistral-saba

FAQ · Mistral: Saba
Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-saba: text → text

POST /v1/messages · mistralai/mistral-saba: text → json, sse

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-saba: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · mistralai/mistral-saba: model, messages, max_tokens, stream

Qanday cheklovlar amal qiladi?

POST /v1/chat/completions · mistralai/mistral-saba: messages.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