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.
", "aboutText": "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.\n\nMintaqaviy til va kontekst\n\nRelizda 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.\n\nNatijani 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.\n\nIshlab 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.\n\nSuhbat orqali yordam\n\nIshlab 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.\n\nIkki 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.\n\nSohaga moslashtirish\n\nE’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.\n\nTexnik 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.\n\nMadaniy mazmun yaratish\n\nIshlab 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.\n\nMahalliy 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.\n\nNashr va natija chegaralari\n\nSabaning 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.\n\nTo‘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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Draft an Arabic service reply\n\nWrite 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.A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.mistralai/mistral-sabaMistral 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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistralai/mistral-saba | 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 $0.0004 / 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-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0012 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00004 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-saba", "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-saba',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-saba',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-saba
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
mistralai/mistral-sabaMistral 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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistralai/mistral-saba | 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 $0.0004 / 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-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0012 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00004 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "mistralai/mistral-saba",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-saba', '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-saba', '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-saba
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Draft an Arabic service reply\n\nWrite 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.A two-sentence Arabic reply retaining the ticket ID, workdays, hours and unassigned appointment status.Review the Arabic for meaning and verify that no appointment or Friday service is promised.