Mistral Small 3 Instruct 2501 — Mistral Small 3ning 24 milliard parametrli, ko‘rsatmalarni bajarishga moslashtirilgan relizi. U alohida nomlangan Small 24B Base 2501 modelidan qo‘shimcha moslab o‘qitilgan. Ishlab chiqaruvchi uni tez javob beradigan suhbat yordami, funksiya chaqirish va muayyan mavzuga moslashtirish uchun tavsiya qiladi; kirish ham, yaratilgan natija ham matndir.
Asosiy imkoniyatlar va o‘qitish farqi
Model kartasida ko‘p tilli qo‘llov, suhbat va mulohaza imkoniyatlari, bevosita funksiya chaqirish, JSON natija va tizim promptlariga rioya qilish hujjatlashtirilgan. Uning kontekst oynasi 32k, Tekken tokenizatorining lug‘ati esa 131k deb belgilangan. Kontekst belgisi vazifa uchun saqlangan matnga, lug‘at belgisi esa tokenlashtirishga tegishli; ular turli spetsifikatsiyalardir.
Ishlab chiqaruvchi ingliz, fransuz, nemis, ispan, italyan, xitoy, yapon, koreys, portugal, niderland va polyak tillarini sanaydi; rus tili ham chiqarilgan kartaning til metama’lumotlarida bor. Yakuniy til va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalarni belgilang. Tarjima qilingan izoh atrofdagi matnni o‘quvchiga moslashtirgan holda identifikatorlar, nomlar va birliklarni saqlashi mumkin.
Reliz e’lonida Small 3 mustahkamlash orqali o‘qitish yoki sintetik ma’lumot bilan o‘qitilmagani aytiladi va oldindan o‘qitilgan hamda ko‘rsatmalarga moslashtirilgan saqlangan holatlar farqlanadi. Model keyingi Small 4 mulohaza boshqaruvlariga ega gibrid holat emas, yanada moslashtirilishi mumkin bo‘lgan asos sifatida ta’riflanadi. Ushbu yozuv suhbat vazifasini bajarish uchun Instruct 2501 nashridir.
Suhbat va tuzilmali vazifalar
Yordam xizmati uslubidagi yordamchi uchun foydalanuvchi savoli, tegishli tayanch material va javob qoidalarini bering. Savolga javob beradigan harakat va uni qo‘llash shartini so‘rang. Amaliy natija qisqa javobni ilovaga keyingi qadam uchun kerakli ajratilgan maydonlardan alohida berishi, ularni tuzilmasiz izohga aralashtirmasligi mumkin.
Tasniflash uchun ruxsat etilgan belgilar va ularning farqlarini bering. Ma’lumot ajratish uchun maydonlar, kutilgan turlar va yetishmayotgan ma’lumot ifodasini nomlang. Yozuvda muammo toifasi, xabardan ko‘chirilgan identifikator va so‘ralgan harakatning qisqa xulosasi bo‘lishi mumkin. JSON natijani tartiblaydi, maydon tuzilishi va talqin qoidalari esa berilgan vazifaning bir qismi bo‘lib qoladi.
Kod tushuntirishi uchun funksiya, tegishli e’lonlar va aniq kirishni kiriting. Natijani kod orqali qaysi yo‘l belgilashini so‘rang. Matematik tushuntirish uchun o‘zgaruvchilar va taxminlarni belgilang hamda aniqlanishi kerak bo‘lgan ifoda yoki da’voni ko‘rsating. Ushbu matnli vazifalar modelning o‘zi kod yoki tashqi hisoblashni bajarayotganini taxmin qilmasdan usul, tushuntirish va yakuniy materialni qaytarishi mumkin.
Tizim ko‘rsatmalari va tavsiya etilgan sozlamalar
Karta mo‘ljallangan yordamchiga mos tizim prompti va 0.15 kabi nisbatan past temperature qiymatini tavsiya qiladi. Tizim ko‘rsatmasida rol, uslub va javob qoidalarini belgilang, foydalanuvchi xabarida esa haqiqiy muammo yoki manba materiali bo‘lsin. Hujjat ichidagi iqtibos qilingan ko‘rsatmalarni ilovaning o‘sha hujjat bilan nima qilish haqidagi ko‘rsatmasidan alohida saqlang.
Kundalik yordamchi uchun natija qisqa javob, tuzilmali yozuv yoki uzunroq tushuntirish bo‘lishini belgilang. Javob dasturiy tahlil qilinsa, yozuvni ixtiyoriy izohdan alohida so‘rang. Takroriy hujjat jarayonida ilova foydalanuvchiga to‘g‘ri materialni qaytarishi uchun har bir natija yonida manba identifikatorini saqlang.
Funksiya chaqirish va ixtisoslashtirish
Model tavsiflangan funksiyani tanlab, uning argumentlarini yaratishi mumkin. Ilova amalni bajarib, natijani mos vosita chaqiruvi bilan qaytaradi, shundan so‘ng keyingi javob ushbu ma’lumotdan foydalanishi mumkin. Karta misolida avvalgi vosita ishlatilishidan keyin yangi savol keladigan suhbat ko‘rsatilgan. Bu yordamchiga taklif etilgan chaqiruvni tugallangan qidiruv deb qabul qilmasdan ulangan vositalardan ma’lumot so‘rash usulini beradi.
Har bir funksiya maqsadi va zarur qiymatlarini aniq tavsiflang. Qidiruv vazifasi kerakli ma’lumotni nomlab, vositaning haqiqiy natijasini suhbatga qaytarishi mumkin; matnga ishlov berish funksiyasi esa keyingi javob uchun o‘zgartirilgan parchani berishi mumkin. Vositalar to‘plamini joriy jarayonga tegishli saqlang va taklif etilgan amal bilan natijasi o‘rtasidagi bog‘liqlikni saqlang.
Ishlab chiqaruvchi muayyan mavzuga ixtisoslashtirish uchun qo‘shimcha moslab o‘qitishni ham ta’riflaydi. Bu jarayon modelni belgilangan soha uchun o‘zgartiradi; bitta suhbatda hujjat berish esa ayni vazifani manba bilan shartlashdir. Moslashtirish allaqachon bajarilganini taxmin qilish o‘rniga muayyan yordamchiga zarur soha materiali va javob talablarini bering.
Kontekst va muhim chegaralar
Small 3 2501 — 32k kontekstli faqat matn modeli. Small 3.1da kiritilgan vizual imkoniyat va 128k kontekst keyingi relizga tegishli, Small 4ning gibrid rejimlarini ham bu yerga ko‘chirmaslik kerak. Tasvir, audio yozuv yoki videoning tegishli mazmuni ushbu matnli vazifadan oldin boshqa komponent orqali tayyorlanishi shart.
Kartadagi 256 va 512 tokenli yaratish sozlamalari alohida maksimal chiqish sig‘imlari emas, foydalanish misollaridir. Aynan Instruct 2501 identifikatori, tokenizatori va so‘ralgan natijani aniq ko‘rsating. Foydali yakuniy material — ma’nosi va shakli asl yozma vazifaga mos javob, JSON yozuvi yoki taklif etilgan kod.
", "aboutText": "Mistral Small 3 Instruct 2501 — Mistral Small 3ning 24 milliard parametrli, ko‘rsatmalarni bajarishga moslashtirilgan relizi. U alohida nomlangan Small 24B Base 2501 modelidan qo‘shimcha moslab o‘qitilgan. Ishlab chiqaruvchi uni tez javob beradigan suhbat yordami, funksiya chaqirish va muayyan mavzuga moslashtirish uchun tavsiya qiladi; kirish ham, yaratilgan natija ham matndir.\n\nAsosiy imkoniyatlar va o‘qitish farqi\n\nModel kartasida ko‘p tilli qo‘llov, suhbat va mulohaza imkoniyatlari, bevosita funksiya chaqirish, JSON natija va tizim promptlariga rioya qilish hujjatlashtirilgan. Uning kontekst oynasi 32k, Tekken tokenizatorining lug‘ati esa 131k deb belgilangan. Kontekst belgisi vazifa uchun saqlangan matnga, lug‘at belgisi esa tokenlashtirishga tegishli; ular turli spetsifikatsiyalardir.\n\nIshlab chiqaruvchi ingliz, fransuz, nemis, ispan, italyan, xitoy, yapon, koreys, portugal, niderland va polyak tillarini sanaydi; rus tili ham chiqarilgan kartaning til metama’lumotlarida bor. Yakuniy til va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalarni belgilang. Tarjima qilingan izoh atrofdagi matnni o‘quvchiga moslashtirgan holda identifikatorlar, nomlar va birliklarni saqlashi mumkin.\n\nReliz e’lonida Small 3 mustahkamlash orqali o‘qitish yoki sintetik ma’lumot bilan o‘qitilmagani aytiladi va oldindan o‘qitilgan hamda ko‘rsatmalarga moslashtirilgan saqlangan holatlar farqlanadi. Model keyingi Small 4 mulohaza boshqaruvlariga ega gibrid holat emas, yanada moslashtirilishi mumkin bo‘lgan asos sifatida ta’riflanadi. Ushbu yozuv suhbat vazifasini bajarish uchun Instruct 2501 nashridir.\n\nSuhbat va tuzilmali vazifalar\n\nYordam xizmati uslubidagi yordamchi uchun foydalanuvchi savoli, tegishli tayanch material va javob qoidalarini bering. Savolga javob beradigan harakat va uni qo‘llash shartini so‘rang. Amaliy natija qisqa javobni ilovaga keyingi qadam uchun kerakli ajratilgan maydonlardan alohida berishi, ularni tuzilmasiz izohga aralashtirmasligi mumkin.\n\nTasniflash uchun ruxsat etilgan belgilar va ularning farqlarini bering. Ma’lumot ajratish uchun maydonlar, kutilgan turlar va yetishmayotgan ma’lumot ifodasini nomlang. Yozuvda muammo toifasi, xabardan ko‘chirilgan identifikator va so‘ralgan harakatning qisqa xulosasi bo‘lishi mumkin. JSON natijani tartiblaydi, maydon tuzilishi va talqin qoidalari esa berilgan vazifaning bir qismi bo‘lib qoladi.\n\nKod tushuntirishi uchun funksiya, tegishli e’lonlar va aniq kirishni kiriting. Natijani kod orqali qaysi yo‘l belgilashini so‘rang. Matematik tushuntirish uchun o‘zgaruvchilar va taxminlarni belgilang hamda aniqlanishi kerak bo‘lgan ifoda yoki da’voni ko‘rsating. Ushbu matnli vazifalar modelning o‘zi kod yoki tashqi hisoblashni bajarayotganini taxmin qilmasdan usul, tushuntirish va yakuniy materialni qaytarishi mumkin.\n\nTizim ko‘rsatmalari va tavsiya etilgan sozlamalar\n\nKarta mo‘ljallangan yordamchiga mos tizim prompti va 0.15 kabi nisbatan past temperature qiymatini tavsiya qiladi. Tizim ko‘rsatmasida rol, uslub va javob qoidalarini belgilang, foydalanuvchi xabarida esa haqiqiy muammo yoki manba materiali bo‘lsin. Hujjat ichidagi iqtibos qilingan ko‘rsatmalarni ilovaning o‘sha hujjat bilan nima qilish haqidagi ko‘rsatmasidan alohida saqlang.\n\nKundalik yordamchi uchun natija qisqa javob, tuzilmali yozuv yoki uzunroq tushuntirish bo‘lishini belgilang. Javob dasturiy tahlil qilinsa, yozuvni ixtiyoriy izohdan alohida so‘rang. Takroriy hujjat jarayonida ilova foydalanuvchiga to‘g‘ri materialni qaytarishi uchun har bir natija yonida manba identifikatorini saqlang.\n\nFunksiya chaqirish va ixtisoslashtirish\n\nModel tavsiflangan funksiyani tanlab, uning argumentlarini yaratishi mumkin. Ilova amalni bajarib, natijani mos vosita chaqiruvi bilan qaytaradi, shundan so‘ng keyingi javob ushbu ma’lumotdan foydalanishi mumkin. Karta misolida avvalgi vosita ishlatilishidan keyin yangi savol keladigan suhbat ko‘rsatilgan. Bu yordamchiga taklif etilgan chaqiruvni tugallangan qidiruv deb qabul qilmasdan ulangan vositalardan ma’lumot so‘rash usulini beradi.\n\nHar bir funksiya maqsadi va zarur qiymatlarini aniq tavsiflang. Qidiruv vazifasi kerakli ma’lumotni nomlab, vositaning haqiqiy natijasini suhbatga qaytarishi mumkin; matnga ishlov berish funksiyasi esa keyingi javob uchun o‘zgartirilgan parchani berishi mumkin. Vositalar to‘plamini joriy jarayonga tegishli saqlang va taklif etilgan amal bilan natijasi o‘rtasidagi bog‘liqlikni saqlang.\n\nIshlab chiqaruvchi muayyan mavzuga ixtisoslashtirish uchun qo‘shimcha moslab o‘qitishni ham ta’riflaydi. Bu jarayon modelni belgilangan soha uchun o‘zgartiradi; bitta suhbatda hujjat berish esa ayni vazifani manba bilan shartlashdir. Moslashtirish allaqachon bajarilganini taxmin qilish o‘rniga muayyan yordamchiga zarur soha materiali va javob talablarini bering.\n\nKontekst va muhim chegaralar\n\nSmall 3 2501 — 32k kontekstli faqat matn modeli. Small 3.1da kiritilgan vizual imkoniyat va 128k kontekst keyingi relizga tegishli, Small 4ning gibrid rejimlarini ham bu yerga ko‘chirmaslik kerak. Tasvir, audio yozuv yoki videoning tegishli mazmuni ushbu matnli vazifadan oldin boshqa komponent orqali tayyorlanishi shart.\n\nKartadagi 256 va 512 tokenli yaratish sozlamalari alohida maksimal chiqish sig‘imlari emas, foydalanish misollaridir. Aynan Instruct 2501 identifikatori, tokenizatori va so‘ralgan natijani aniq ko‘rsating. Foydali yakuniy material — ma’nosi va shakli asl yozma vazifaga mos javob, JSON yozuvi yoki taklif etilgan kod.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Prepare a reference-grounded support answer\n\nAnswer this customer question using only the reference: 'Can I change the pickup location after the parcel is handed to the carrier?' Reference: 'Before handover, support may change the pickup location. After handover, the recipient must request a change from the carrier; availability depends on its route.' Return a concise reply and the condition supporting it.A short customer reply plus the reference condition that determines the next contact.The reply directs the handed-over parcel's request to the carrier and does not promise that a change is available.mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501Mistral Small 3 Instruct 2501 — suhbat ko‘rsatmalari, tuzilmali ma’lumot ajratish va vositalar yordamidagi ilovalar uchun 24B matn modeli. U alohida faqat matnli relizda ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 32k kontekst, ko‘p tilli javoblar, tizim promptini qo‘llash, JSON va bevosita funksiya chaqirishni taqdim etadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Mistral Small 3 Instruct 2501 — Mistral Small 3ning 24 milliard parametrli, ko‘rsatmalarni bajarishga moslashtirilgan relizi. U alohida nomlangan Small 24B Base 2501 modelidan qo‘shimcha moslab o‘qitilgan. Ishlab chiqaruvchi uni tez javob beradigan suhbat yordami, funksiya chaqirish va muayyan mavzuga moslashtirish uchun tavsiya qiladi; kirish ham, yaratilgan natija ham matndir.
Asosiy imkoniyatlar va o‘qitish farqi
Model kartasida ko‘p tilli qo‘llov, suhbat va mulohaza imkoniyatlari, bevosita funksiya chaqirish, JSON natija va tizim promptlariga rioya qilish hujjatlashtirilgan. Uning kontekst oynasi 32k, Tekken tokenizatorining lug‘ati esa 131k deb belgilangan. Kontekst belgisi vazifa uchun saqlangan matnga, lug‘at belgisi esa tokenlashtirishga tegishli; ular turli spetsifikatsiyalardir.
Ishlab chiqaruvchi ingliz, fransuz, nemis, ispan, italyan, xitoy, yapon, koreys, portugal, niderland va polyak tillarini sanaydi; rus tili ham chiqarilgan kartaning til metama’lumotlarida bor. Yakuniy til va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalarni belgilang. Tarjima qilingan izoh atrofdagi matnni o‘quvchiga moslashtirgan holda identifikatorlar, nomlar va birliklarni saqlashi mumkin.
Reliz e’lonida Small 3 mustahkamlash orqali o‘qitish yoki sintetik ma’lumot bilan o‘qitilmagani aytiladi va oldindan o‘qitilgan hamda ko‘rsatmalarga moslashtirilgan saqlangan holatlar farqlanadi. Model keyingi Small 4 mulohaza boshqaruvlariga ega gibrid holat emas, yanada moslashtirilishi mumkin bo‘lgan asos sifatida ta’riflanadi. Ushbu yozuv suhbat vazifasini bajarish uchun Instruct 2501 nashridir.
Suhbat va tuzilmali vazifalar
Yordam xizmati uslubidagi yordamchi uchun foydalanuvchi savoli, tegishli tayanch material va javob qoidalarini bering. Savolga javob beradigan harakat va uni qo‘llash shartini so‘rang. Amaliy natija qisqa javobni ilovaga keyingi qadam uchun kerakli ajratilgan maydonlardan alohida berishi, ularni tuzilmasiz izohga aralashtirmasligi mumkin.
Tasniflash uchun ruxsat etilgan belgilar va ularning farqlarini bering. Ma’lumot ajratish uchun maydonlar, kutilgan turlar va yetishmayotgan ma’lumot ifodasini nomlang. Yozuvda muammo toifasi, xabardan ko‘chirilgan identifikator va so‘ralgan harakatning qisqa xulosasi bo‘lishi mumkin. JSON natijani tartiblaydi, maydon tuzilishi va talqin qoidalari esa berilgan vazifaning bir qismi bo‘lib qoladi.
Kod tushuntirishi uchun funksiya, tegishli e’lonlar va aniq kirishni kiriting. Natijani kod orqali qaysi yo‘l belgilashini so‘rang. Matematik tushuntirish uchun o‘zgaruvchilar va taxminlarni belgilang hamda aniqlanishi kerak bo‘lgan ifoda yoki da’voni ko‘rsating. Ushbu matnli vazifalar modelning o‘zi kod yoki tashqi hisoblashni bajarayotganini taxmin qilmasdan usul, tushuntirish va yakuniy materialni qaytarishi mumkin.
Tizim ko‘rsatmalari va tavsiya etilgan sozlamalar
Karta mo‘ljallangan yordamchiga mos tizim prompti va 0.15 kabi nisbatan past temperature qiymatini tavsiya qiladi. Tizim ko‘rsatmasida rol, uslub va javob qoidalarini belgilang, foydalanuvchi xabarida esa haqiqiy muammo yoki manba materiali bo‘lsin. Hujjat ichidagi iqtibos qilingan ko‘rsatmalarni ilovaning o‘sha hujjat bilan nima qilish haqidagi ko‘rsatmasidan alohida saqlang.
Kundalik yordamchi uchun natija qisqa javob, tuzilmali yozuv yoki uzunroq tushuntirish bo‘lishini belgilang. Javob dasturiy tahlil qilinsa, yozuvni ixtiyoriy izohdan alohida so‘rang. Takroriy hujjat jarayonida ilova foydalanuvchiga to‘g‘ri materialni qaytarishi uchun har bir natija yonida manba identifikatorini saqlang.
Funksiya chaqirish va ixtisoslashtirish
Model tavsiflangan funksiyani tanlab, uning argumentlarini yaratishi mumkin. Ilova amalni bajarib, natijani mos vosita chaqiruvi bilan qaytaradi, shundan so‘ng keyingi javob ushbu ma’lumotdan foydalanishi mumkin. Karta misolida avvalgi vosita ishlatilishidan keyin yangi savol keladigan suhbat ko‘rsatilgan. Bu yordamchiga taklif etilgan chaqiruvni tugallangan qidiruv deb qabul qilmasdan ulangan vositalardan ma’lumot so‘rash usulini beradi.
Har bir funksiya maqsadi va zarur qiymatlarini aniq tavsiflang. Qidiruv vazifasi kerakli ma’lumotni nomlab, vositaning haqiqiy natijasini suhbatga qaytarishi mumkin; matnga ishlov berish funksiyasi esa keyingi javob uchun o‘zgartirilgan parchani berishi mumkin. Vositalar to‘plamini joriy jarayonga tegishli saqlang va taklif etilgan amal bilan natijasi o‘rtasidagi bog‘liqlikni saqlang.
Ishlab chiqaruvchi muayyan mavzuga ixtisoslashtirish uchun qo‘shimcha moslab o‘qitishni ham ta’riflaydi. Bu jarayon modelni belgilangan soha uchun o‘zgartiradi; bitta suhbatda hujjat berish esa ayni vazifani manba bilan shartlashdir. Moslashtirish allaqachon bajarilganini taxmin qilish o‘rniga muayyan yordamchiga zarur soha materiali va javob talablarini bering.
Kontekst va muhim chegaralar
Small 3 2501 — 32k kontekstli faqat matn modeli. Small 3.1da kiritilgan vizual imkoniyat va 128k kontekst keyingi relizga tegishli, Small 4ning gibrid rejimlarini ham bu yerga ko‘chirmaslik kerak. Tasvir, audio yozuv yoki videoning tegishli mazmuni ushbu matnli vazifadan oldin boshqa komponent orqali tayyorlanishi shart.
Kartadagi 256 va 512 tokenli yaratish sozlamalari alohida maksimal chiqish sig‘imlari emas, foydalanish misollaridir. Aynan Instruct 2501 identifikatori, tokenizatori va so‘ralgan natijani aniq ko‘rsating. Foydali yakuniy material — ma’nosi va shakli asl yozma vazifaga mos javob, JSON yozuvi yoki taklif etilgan kod.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | 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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00016 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00016 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501", "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-small-24b-instruct-2501',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-small-24b-instruct-2501',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-small-24b-instruct-2501
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501Mistral Small 3 Instruct 2501 — suhbat ko‘rsatmalari, tuzilmali ma’lumot ajratish va vositalar yordamidagi ilovalar uchun 24B matn modeli. U alohida faqat matnli relizda ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 32k kontekst, ko‘p tilli javoblar, tizim promptini qo‘llash, JSON va bevosita funksiya chaqirishni taqdim etadi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Mistral Small 3 Instruct 2501 — Mistral Small 3ning 24 milliard parametrli, ko‘rsatmalarni bajarishga moslashtirilgan relizi. U alohida nomlangan Small 24B Base 2501 modelidan qo‘shimcha moslab o‘qitilgan. Ishlab chiqaruvchi uni tez javob beradigan suhbat yordami, funksiya chaqirish va muayyan mavzuga moslashtirish uchun tavsiya qiladi; kirish ham, yaratilgan natija ham matndir.
Asosiy imkoniyatlar va o‘qitish farqi
Model kartasida ko‘p tilli qo‘llov, suhbat va mulohaza imkoniyatlari, bevosita funksiya chaqirish, JSON natija va tizim promptlariga rioya qilish hujjatlashtirilgan. Uning kontekst oynasi 32k, Tekken tokenizatorining lug‘ati esa 131k deb belgilangan. Kontekst belgisi vazifa uchun saqlangan matnga, lug‘at belgisi esa tokenlashtirishga tegishli; ular turli spetsifikatsiyalardir.
Ishlab chiqaruvchi ingliz, fransuz, nemis, ispan, italyan, xitoy, yapon, koreys, portugal, niderland va polyak tillarini sanaydi; rus tili ham chiqarilgan kartaning til metama’lumotlarida bor. Yakuniy til va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan atamalarni belgilang. Tarjima qilingan izoh atrofdagi matnni o‘quvchiga moslashtirgan holda identifikatorlar, nomlar va birliklarni saqlashi mumkin.
Reliz e’lonida Small 3 mustahkamlash orqali o‘qitish yoki sintetik ma’lumot bilan o‘qitilmagani aytiladi va oldindan o‘qitilgan hamda ko‘rsatmalarga moslashtirilgan saqlangan holatlar farqlanadi. Model keyingi Small 4 mulohaza boshqaruvlariga ega gibrid holat emas, yanada moslashtirilishi mumkin bo‘lgan asos sifatida ta’riflanadi. Ushbu yozuv suhbat vazifasini bajarish uchun Instruct 2501 nashridir.
Suhbat va tuzilmali vazifalar
Yordam xizmati uslubidagi yordamchi uchun foydalanuvchi savoli, tegishli tayanch material va javob qoidalarini bering. Savolga javob beradigan harakat va uni qo‘llash shartini so‘rang. Amaliy natija qisqa javobni ilovaga keyingi qadam uchun kerakli ajratilgan maydonlardan alohida berishi, ularni tuzilmasiz izohga aralashtirmasligi mumkin.
Tasniflash uchun ruxsat etilgan belgilar va ularning farqlarini bering. Ma’lumot ajratish uchun maydonlar, kutilgan turlar va yetishmayotgan ma’lumot ifodasini nomlang. Yozuvda muammo toifasi, xabardan ko‘chirilgan identifikator va so‘ralgan harakatning qisqa xulosasi bo‘lishi mumkin. JSON natijani tartiblaydi, maydon tuzilishi va talqin qoidalari esa berilgan vazifaning bir qismi bo‘lib qoladi.
Kod tushuntirishi uchun funksiya, tegishli e’lonlar va aniq kirishni kiriting. Natijani kod orqali qaysi yo‘l belgilashini so‘rang. Matematik tushuntirish uchun o‘zgaruvchilar va taxminlarni belgilang hamda aniqlanishi kerak bo‘lgan ifoda yoki da’voni ko‘rsating. Ushbu matnli vazifalar modelning o‘zi kod yoki tashqi hisoblashni bajarayotganini taxmin qilmasdan usul, tushuntirish va yakuniy materialni qaytarishi mumkin.
Tizim ko‘rsatmalari va tavsiya etilgan sozlamalar
Karta mo‘ljallangan yordamchiga mos tizim prompti va 0.15 kabi nisbatan past temperature qiymatini tavsiya qiladi. Tizim ko‘rsatmasida rol, uslub va javob qoidalarini belgilang, foydalanuvchi xabarida esa haqiqiy muammo yoki manba materiali bo‘lsin. Hujjat ichidagi iqtibos qilingan ko‘rsatmalarni ilovaning o‘sha hujjat bilan nima qilish haqidagi ko‘rsatmasidan alohida saqlang.
Kundalik yordamchi uchun natija qisqa javob, tuzilmali yozuv yoki uzunroq tushuntirish bo‘lishini belgilang. Javob dasturiy tahlil qilinsa, yozuvni ixtiyoriy izohdan alohida so‘rang. Takroriy hujjat jarayonida ilova foydalanuvchiga to‘g‘ri materialni qaytarishi uchun har bir natija yonida manba identifikatorini saqlang.
Funksiya chaqirish va ixtisoslashtirish
Model tavsiflangan funksiyani tanlab, uning argumentlarini yaratishi mumkin. Ilova amalni bajarib, natijani mos vosita chaqiruvi bilan qaytaradi, shundan so‘ng keyingi javob ushbu ma’lumotdan foydalanishi mumkin. Karta misolida avvalgi vosita ishlatilishidan keyin yangi savol keladigan suhbat ko‘rsatilgan. Bu yordamchiga taklif etilgan chaqiruvni tugallangan qidiruv deb qabul qilmasdan ulangan vositalardan ma’lumot so‘rash usulini beradi.
Har bir funksiya maqsadi va zarur qiymatlarini aniq tavsiflang. Qidiruv vazifasi kerakli ma’lumotni nomlab, vositaning haqiqiy natijasini suhbatga qaytarishi mumkin; matnga ishlov berish funksiyasi esa keyingi javob uchun o‘zgartirilgan parchani berishi mumkin. Vositalar to‘plamini joriy jarayonga tegishli saqlang va taklif etilgan amal bilan natijasi o‘rtasidagi bog‘liqlikni saqlang.
Ishlab chiqaruvchi muayyan mavzuga ixtisoslashtirish uchun qo‘shimcha moslab o‘qitishni ham ta’riflaydi. Bu jarayon modelni belgilangan soha uchun o‘zgartiradi; bitta suhbatda hujjat berish esa ayni vazifani manba bilan shartlashdir. Moslashtirish allaqachon bajarilganini taxmin qilish o‘rniga muayyan yordamchiga zarur soha materiali va javob talablarini bering.
Kontekst va muhim chegaralar
Small 3 2501 — 32k kontekstli faqat matn modeli. Small 3.1da kiritilgan vizual imkoniyat va 128k kontekst keyingi relizga tegishli, Small 4ning gibrid rejimlarini ham bu yerga ko‘chirmaslik kerak. Tasvir, audio yozuv yoki videoning tegishli mazmuni ushbu matnli vazifadan oldin boshqa komponent orqali tayyorlanishi shart.
Kartadagi 256 va 512 tokenli yaratish sozlamalari alohida maksimal chiqish sig‘imlari emas, foydalanish misollaridir. Aynan Instruct 2501 identifikatori, tokenizatori va so‘ralgan natijani aniq ko‘rsating. Foydali yakuniy material — ma’nosi va shakli asl yozma vazifaga mos javob, JSON yozuvi yoki taklif etilgan kod.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 | 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 $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00016 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0001 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00016 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-small-24b-instruct-2501', '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-small-24b-instruct-2501', '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-small-24b-instruct-2501
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Prepare a reference-grounded support answer\n\nAnswer this customer question using only the reference: 'Can I change the pickup location after the parcel is handed to the carrier?' Reference: 'Before handover, support may change the pickup location. After handover, the recipient must request a change from the carrier; availability depends on its route.' Return a concise reply and the condition supporting it.A short customer reply plus the reference condition that determines the next contact.The reply directs the handed-over parcel's request to the carrier and does not promise that a change is available.