Voxtral Small 1.0 24B 2507 Mistral Small til modeli asosiga audio kirishi va nutqni tushunishni qo‘shadi. U audio va matnni qabul qilib, transkript, yozuv haqidagi javob, tarjima yoki tuzilmali xulosa kabi matn qaytaradi. Bu nomlangan 24B nutqni tushunish nashri Voxtral Mini, transkripsiyaga optimallashtirilgan xizmat variantlari va keyingi Voxtral nutq yaratish yoki real vaqt relizlaridan alohida.
Transkripsiya va audioni tushunish
Modelda maxsus sof transkripsiya rejimi bor. Ishlab chiqaruvchi standart holatda manba audio tilini avtomatik aniqlashi va shunga mos ko‘chirib yozishini aytadi. Kerakli material talqin yoki xulosa emas, aynan aytilgan so‘zlar bo‘lsa, ushbu rejimdan foydalaning. Natija asl tilni saqlashi yoki undan keyin alohida so‘ralgan tarjima berilishi kerakligini belgilang.
Audioni tushunish alohida nutqni tanish modeli va matn modelini avval zanjirlamasdan, yozuv haqida bevosita savol berishga imkon yaratadi. So‘rov qaysi mavzu muhokama qilingani, qanday qaror aytilgani yoki yozuvdagi qaysi ma’lumot aniq savolga javob berishini so‘rashi mumkin. Natija har bir aytilgan so‘zning to‘liq transkripti emas, qisqa javob yoki tartiblangan xulosa bo‘lishi mumkin.
Yig‘ilish xulosasi uchun yozuvni bering va qaytariladigan maydonlarni belgilang: mavzular, aniq aytilgan qarorlar va keyingi harakatlar. Nomlar yoki sanalarni faqat yozuvda haqiqatan aytilgan bo‘lsa so‘rang va ochiq tafsilotlarni qarorlardan alohida saqlang. Intervyu uchun muayyan savolga javob va uni tushunarli qiladigan atrofdagi kontekstni so‘rang. Ushbu natija tuzilmalari audio vazifasini keyinchalik kimdir foydalana oladigan hujjatga bog‘laydi.
Kontekst, davomiylik va tillar
Ishlab chiqaruvchi 32k tokenli kontekstni hamda transkripsiya uchun 30 daqiqagacha yoki tushunish uchun 40 daqiqagacha audioni hujjatlashtiradi. Bu ikki davomiylik sonining vazifa doiralari farqli. Yozuvni tanlashdan oldin kerakli amalni tanlang va mavjud kontekstni rejalashtirganda matnli ko‘rsatma hamda suhbatni ham kiriting. Uzun yozuv va uzun yozma javobning ikkalasi ham resurs sarflaydi; davomiylik bayonoti alohida cheksiz javob uzunligi va’dasi emas.
Reliz asosiy qo‘llanadigan tillar orasida ingliz, ispan, fransuz, portugal, hind, nemis, niderland va italyan tillarini ko‘rsatadi hamda tilni avtomatik aniqlashni beradi. Nutq tarjimasi uchun yakuniy til va asl shaklini saqlashi kerak bo‘lgan atamalarni belgilang. Bir tildagi audio haqida savolda yozuv tilini javob yozilishi kerak bo‘lgan tildan farqlang.
Bir nechta yozuv va keyingi savollar
Karta bitta xabarda bir nechta audio kirishini va bir nechta foydalanuvchi navbatida audioni qo‘llaydi. Yozuvlarni taqqoslaganda har biriga identifikator bering va rolini ayting. Amaliy so‘rov og‘zaki tushuntirishning ikki versiyasini taqqoslab, qaysi shartlar o‘zgarganini so‘rashi va har bir yozuv uchun alohida ustunli jadval qaytarishi mumkin. Identifikatorlar model topilmalarini to‘g‘ri manbaga bog‘lab saqlashga yordam beradi.
Keyingi savol avvalgi savol va javobni saqlagan holda torroq tafsilotni so‘rashi yoki yana bir yozuv berishi mumkin. Masalan, avval muhokamadagi qarorlarni so‘rang, keyin qaysi qaror muayyan talabga tegishli ekanini so‘rang. Ayni reliz faqat matnli va faqat audioli so‘rovlarni ham namoyish etadi. Uning matn asosi yozma savol yoki natija bilan ishlashi mumkin, audio imkoniyati esa nutqdan dalil beradi.
Ovoz orqali yo‘naltiriladigan funksiyalar
Ishlab chiqaruvchi og‘zaki niyatdan funksiya chaqirishni ta’riflaydi va chiqarilgan kartadagi funksiya chaqirish misolini tajribaviy qo‘llov deb belgilaydi. Bu jarayonda ilova funksiya va uning argumentlarini belgilaydi, model so‘rovdan chaqiruv tayyorlaydi, ilova esa uni bajarib natijani beradi. Demak, ovozga asoslangan qidiruv ulangan vositadan olingan ma’lumot yordamida yozma javob qaytarishi mumkin. Funksiya chaqirish model tashqi xizmatga avtomatik egalik qiladi yoki harakatni faqat nomlash orqali bajaradi degani emas.
Funksiya maqsadi va zarur ma’lumotni aniq saqlang. Yozuv bir amalni so‘rasa-yu, zarur qiymatni bermasa, ilovaga funksiyani bajarish uchun shu qiymat baribir kerak. Keyingi javob haqiqiy amal natijasiga ishora qila olishi uchun og‘zaki so‘rov, taklif etilgan argumentlar va qaytgan natijani ajrating.
Tavsiya etilgan sozlamalar va foydali chegaralar
Audioni tushunish va chat completion uchun karta temperature 0.2 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Transkripsiya uchun temperature 0.0 tavsiya etiladi. Ushbu chiqarilgan foydalanish jarayonida tizim promptlari qo‘llanmasligi aniq aytilgan; shuning uchun boshqa Mistral modelining tizim prompti odatini ko‘chirish o‘rniga vazifa va javob talablarini foydalanuvchi kirishiga joylashtiring.
Savolga tegishli material mavjud yozuvni tanlang, eshitiladigan nutqni ravshan saqlang va natija transkript, tarjima, javob yoki xulosa bo‘lishini belgilang. Hujjatlashtirilgan chiqish matndir. Og‘zaki javobga matndan nutq yaratish komponenti kerak, aynan shu relizning umumiy audioni tushunish da’vosidan esa so‘zlovchini aniqlash, batafsil diarizatsiya yoki so‘z darajasidagi vaqt belgilarini chiqarib bo‘lmaydi.
Kartadagi 500 tokenli yaratish misollari alohida bayon qilingan maksimal chiqish sig‘imi emas, namunaviy sozlamalardir. Takrorlanadigan jarayonni tayyorlashda 2507 nashri, vazifaga xos davomiylik yo‘riqnomasi va kirish tilini saqlang. Foydali yakuniy material — yozuvga bog‘langan va keyingi hujjat yoki ilova qadami uchun formatlangan so‘ralgan matn.
", "aboutText": "Voxtral Small 1.0 24B 2507 Mistral Small til modeli asosiga audio kirishi va nutqni tushunishni qo‘shadi. U audio va matnni qabul qilib, transkript, yozuv haqidagi javob, tarjima yoki tuzilmali xulosa kabi matn qaytaradi. Bu nomlangan 24B nutqni tushunish nashri Voxtral Mini, transkripsiyaga optimallashtirilgan xizmat variantlari va keyingi Voxtral nutq yaratish yoki real vaqt relizlaridan alohida.\n\nTranskripsiya va audioni tushunish\n\nModelda maxsus sof transkripsiya rejimi bor. Ishlab chiqaruvchi standart holatda manba audio tilini avtomatik aniqlashi va shunga mos ko‘chirib yozishini aytadi. Kerakli material talqin yoki xulosa emas, aynan aytilgan so‘zlar bo‘lsa, ushbu rejimdan foydalaning. Natija asl tilni saqlashi yoki undan keyin alohida so‘ralgan tarjima berilishi kerakligini belgilang.\n\nAudioni tushunish alohida nutqni tanish modeli va matn modelini avval zanjirlamasdan, yozuv haqida bevosita savol berishga imkon yaratadi. So‘rov qaysi mavzu muhokama qilingani, qanday qaror aytilgani yoki yozuvdagi qaysi ma’lumot aniq savolga javob berishini so‘rashi mumkin. Natija har bir aytilgan so‘zning to‘liq transkripti emas, qisqa javob yoki tartiblangan xulosa bo‘lishi mumkin.\n\nYig‘ilish xulosasi uchun yozuvni bering va qaytariladigan maydonlarni belgilang: mavzular, aniq aytilgan qarorlar va keyingi harakatlar. Nomlar yoki sanalarni faqat yozuvda haqiqatan aytilgan bo‘lsa so‘rang va ochiq tafsilotlarni qarorlardan alohida saqlang. Intervyu uchun muayyan savolga javob va uni tushunarli qiladigan atrofdagi kontekstni so‘rang. Ushbu natija tuzilmalari audio vazifasini keyinchalik kimdir foydalana oladigan hujjatga bog‘laydi.\n\nKontekst, davomiylik va tillar\n\nIshlab chiqaruvchi 32k tokenli kontekstni hamda transkripsiya uchun 30 daqiqagacha yoki tushunish uchun 40 daqiqagacha audioni hujjatlashtiradi. Bu ikki davomiylik sonining vazifa doiralari farqli. Yozuvni tanlashdan oldin kerakli amalni tanlang va mavjud kontekstni rejalashtirganda matnli ko‘rsatma hamda suhbatni ham kiriting. Uzun yozuv va uzun yozma javobning ikkalasi ham resurs sarflaydi; davomiylik bayonoti alohida cheksiz javob uzunligi va’dasi emas.\n\nReliz asosiy qo‘llanadigan tillar orasida ingliz, ispan, fransuz, portugal, hind, nemis, niderland va italyan tillarini ko‘rsatadi hamda tilni avtomatik aniqlashni beradi. Nutq tarjimasi uchun yakuniy til va asl shaklini saqlashi kerak bo‘lgan atamalarni belgilang. Bir tildagi audio haqida savolda yozuv tilini javob yozilishi kerak bo‘lgan tildan farqlang.\n\nBir nechta yozuv va keyingi savollar\n\nKarta bitta xabarda bir nechta audio kirishini va bir nechta foydalanuvchi navbatida audioni qo‘llaydi. Yozuvlarni taqqoslaganda har biriga identifikator bering va rolini ayting. Amaliy so‘rov og‘zaki tushuntirishning ikki versiyasini taqqoslab, qaysi shartlar o‘zgarganini so‘rashi va har bir yozuv uchun alohida ustunli jadval qaytarishi mumkin. Identifikatorlar model topilmalarini to‘g‘ri manbaga bog‘lab saqlashga yordam beradi.\n\nKeyingi savol avvalgi savol va javobni saqlagan holda torroq tafsilotni so‘rashi yoki yana bir yozuv berishi mumkin. Masalan, avval muhokamadagi qarorlarni so‘rang, keyin qaysi qaror muayyan talabga tegishli ekanini so‘rang. Ayni reliz faqat matnli va faqat audioli so‘rovlarni ham namoyish etadi. Uning matn asosi yozma savol yoki natija bilan ishlashi mumkin, audio imkoniyati esa nutqdan dalil beradi.\n\nOvoz orqali yo‘naltiriladigan funksiyalar\n\nIshlab chiqaruvchi og‘zaki niyatdan funksiya chaqirishni ta’riflaydi va chiqarilgan kartadagi funksiya chaqirish misolini tajribaviy qo‘llov deb belgilaydi. Bu jarayonda ilova funksiya va uning argumentlarini belgilaydi, model so‘rovdan chaqiruv tayyorlaydi, ilova esa uni bajarib natijani beradi. Demak, ovozga asoslangan qidiruv ulangan vositadan olingan ma’lumot yordamida yozma javob qaytarishi mumkin. Funksiya chaqirish model tashqi xizmatga avtomatik egalik qiladi yoki harakatni faqat nomlash orqali bajaradi degani emas.\n\nFunksiya maqsadi va zarur ma’lumotni aniq saqlang. Yozuv bir amalni so‘rasa-yu, zarur qiymatni bermasa, ilovaga funksiyani bajarish uchun shu qiymat baribir kerak. Keyingi javob haqiqiy amal natijasiga ishora qila olishi uchun og‘zaki so‘rov, taklif etilgan argumentlar va qaytgan natijani ajrating.\n\nTavsiya etilgan sozlamalar va foydali chegaralar\n\nAudioni tushunish va chat completion uchun karta temperature 0.2 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Transkripsiya uchun temperature 0.0 tavsiya etiladi. Ushbu chiqarilgan foydalanish jarayonida tizim promptlari qo‘llanmasligi aniq aytilgan; shuning uchun boshqa Mistral modelining tizim prompti odatini ko‘chirish o‘rniga vazifa va javob talablarini foydalanuvchi kirishiga joylashtiring.\n\nSavolga tegishli material mavjud yozuvni tanlang, eshitiladigan nutqni ravshan saqlang va natija transkript, tarjima, javob yoki xulosa bo‘lishini belgilang. Hujjatlashtirilgan chiqish matndir. Og‘zaki javobga matndan nutq yaratish komponenti kerak, aynan shu relizning umumiy audioni tushunish da’vosidan esa so‘zlovchini aniqlash, batafsil diarizatsiya yoki so‘z darajasidagi vaqt belgilarini chiqarib bo‘lmaydi.\n\nKartadagi 500 tokenli yaratish misollari alohida bayon qilingan maksimal chiqish sig‘imi emas, namunaviy sozlamalardir. Takrorlanadigan jarayonni tayyorlashda 2507 nashri, vazifaga xos davomiylik yo‘riqnomasi va kirish tilini saqlang. Foydali yakuniy material — yozuvga bog‘langan va keyingi hujjat yoki ilova qadami uchun formatlangan so‘ralgan matn.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Summarize a supplied meeting transcript\n\nSummarize this supplied transcript text: 'Ana: We will keep the current label. Ben: I will check the revised barcode by Tuesday. Ana: Shipping timing is still unconfirmed. Ben: Agreed.' Return topics, explicit decisions and follow-up actions. Separate the unresolved shipping date from decisions, and include owners or deadlines only when stated in the transcript.A meeting summary with topics, one decision, an owned action and an unresolved timing item.Check that keeping the label is the decision and shipping timing remains unconfirmed.mistralai/voxtral-small-24b-2507Voxtral Small 1.0 24B 2507 — transkripsiya, nutq tarjimasi, savollar va xulosalar uchun matn va audio modeli. Ishlab chiqaruvchi 32k kontekst, transkripsiya uchun 30 daqiqagacha yoki tushunish uchun 40 daqiqagacha davomiylik, bir nechta audio kirishi va matnli natijalarni hujjatlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Voxtral Small 1.0 24B 2507 Mistral Small til modeli asosiga audio kirishi va nutqni tushunishni qo‘shadi. U audio va matnni qabul qilib, transkript, yozuv haqidagi javob, tarjima yoki tuzilmali xulosa kabi matn qaytaradi. Bu nomlangan 24B nutqni tushunish nashri Voxtral Mini, transkripsiyaga optimallashtirilgan xizmat variantlari va keyingi Voxtral nutq yaratish yoki real vaqt relizlaridan alohida.
Transkripsiya va audioni tushunish
Modelda maxsus sof transkripsiya rejimi bor. Ishlab chiqaruvchi standart holatda manba audio tilini avtomatik aniqlashi va shunga mos ko‘chirib yozishini aytadi. Kerakli material talqin yoki xulosa emas, aynan aytilgan so‘zlar bo‘lsa, ushbu rejimdan foydalaning. Natija asl tilni saqlashi yoki undan keyin alohida so‘ralgan tarjima berilishi kerakligini belgilang.
Audioni tushunish alohida nutqni tanish modeli va matn modelini avval zanjirlamasdan, yozuv haqida bevosita savol berishga imkon yaratadi. So‘rov qaysi mavzu muhokama qilingani, qanday qaror aytilgani yoki yozuvdagi qaysi ma’lumot aniq savolga javob berishini so‘rashi mumkin. Natija har bir aytilgan so‘zning to‘liq transkripti emas, qisqa javob yoki tartiblangan xulosa bo‘lishi mumkin.
Yig‘ilish xulosasi uchun yozuvni bering va qaytariladigan maydonlarni belgilang: mavzular, aniq aytilgan qarorlar va keyingi harakatlar. Nomlar yoki sanalarni faqat yozuvda haqiqatan aytilgan bo‘lsa so‘rang va ochiq tafsilotlarni qarorlardan alohida saqlang. Intervyu uchun muayyan savolga javob va uni tushunarli qiladigan atrofdagi kontekstni so‘rang. Ushbu natija tuzilmalari audio vazifasini keyinchalik kimdir foydalana oladigan hujjatga bog‘laydi.
Kontekst, davomiylik va tillar
Ishlab chiqaruvchi 32k tokenli kontekstni hamda transkripsiya uchun 30 daqiqagacha yoki tushunish uchun 40 daqiqagacha audioni hujjatlashtiradi. Bu ikki davomiylik sonining vazifa doiralari farqli. Yozuvni tanlashdan oldin kerakli amalni tanlang va mavjud kontekstni rejalashtirganda matnli ko‘rsatma hamda suhbatni ham kiriting. Uzun yozuv va uzun yozma javobning ikkalasi ham resurs sarflaydi; davomiylik bayonoti alohida cheksiz javob uzunligi va’dasi emas.
Reliz asosiy qo‘llanadigan tillar orasida ingliz, ispan, fransuz, portugal, hind, nemis, niderland va italyan tillarini ko‘rsatadi hamda tilni avtomatik aniqlashni beradi. Nutq tarjimasi uchun yakuniy til va asl shaklini saqlashi kerak bo‘lgan atamalarni belgilang. Bir tildagi audio haqida savolda yozuv tilini javob yozilishi kerak bo‘lgan tildan farqlang.
Bir nechta yozuv va keyingi savollar
Karta bitta xabarda bir nechta audio kirishini va bir nechta foydalanuvchi navbatida audioni qo‘llaydi. Yozuvlarni taqqoslaganda har biriga identifikator bering va rolini ayting. Amaliy so‘rov og‘zaki tushuntirishning ikki versiyasini taqqoslab, qaysi shartlar o‘zgarganini so‘rashi va har bir yozuv uchun alohida ustunli jadval qaytarishi mumkin. Identifikatorlar model topilmalarini to‘g‘ri manbaga bog‘lab saqlashga yordam beradi.
Keyingi savol avvalgi savol va javobni saqlagan holda torroq tafsilotni so‘rashi yoki yana bir yozuv berishi mumkin. Masalan, avval muhokamadagi qarorlarni so‘rang, keyin qaysi qaror muayyan talabga tegishli ekanini so‘rang. Ayni reliz faqat matnli va faqat audioli so‘rovlarni ham namoyish etadi. Uning matn asosi yozma savol yoki natija bilan ishlashi mumkin, audio imkoniyati esa nutqdan dalil beradi.
Ovoz orqali yo‘naltiriladigan funksiyalar
Ishlab chiqaruvchi og‘zaki niyatdan funksiya chaqirishni ta’riflaydi va chiqarilgan kartadagi funksiya chaqirish misolini tajribaviy qo‘llov deb belgilaydi. Bu jarayonda ilova funksiya va uning argumentlarini belgilaydi, model so‘rovdan chaqiruv tayyorlaydi, ilova esa uni bajarib natijani beradi. Demak, ovozga asoslangan qidiruv ulangan vositadan olingan ma’lumot yordamida yozma javob qaytarishi mumkin. Funksiya chaqirish model tashqi xizmatga avtomatik egalik qiladi yoki harakatni faqat nomlash orqali bajaradi degani emas.
Funksiya maqsadi va zarur ma’lumotni aniq saqlang. Yozuv bir amalni so‘rasa-yu, zarur qiymatni bermasa, ilovaga funksiyani bajarish uchun shu qiymat baribir kerak. Keyingi javob haqiqiy amal natijasiga ishora qila olishi uchun og‘zaki so‘rov, taklif etilgan argumentlar va qaytgan natijani ajrating.
Tavsiya etilgan sozlamalar va foydali chegaralar
Audioni tushunish va chat completion uchun karta temperature 0.2 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Transkripsiya uchun temperature 0.0 tavsiya etiladi. Ushbu chiqarilgan foydalanish jarayonida tizim promptlari qo‘llanmasligi aniq aytilgan; shuning uchun boshqa Mistral modelining tizim prompti odatini ko‘chirish o‘rniga vazifa va javob talablarini foydalanuvchi kirishiga joylashtiring.
Savolga tegishli material mavjud yozuvni tanlang, eshitiladigan nutqni ravshan saqlang va natija transkript, tarjima, javob yoki xulosa bo‘lishini belgilang. Hujjatlashtirilgan chiqish matndir. Og‘zaki javobga matndan nutq yaratish komponenti kerak, aynan shu relizning umumiy audioni tushunish da’vosidan esa so‘zlovchini aniqlash, batafsil diarizatsiya yoki so‘z darajasidagi vaqt belgilarini chiqarib bo‘lmaydi.
Kartadagi 500 tokenli yaratish misollari alohida bayon qilingan maksimal chiqish sig‘imi emas, namunaviy sozlamalardir. Takrorlanadigan jarayonni tayyorlashda 2507 nashri, vazifaga xos davomiylik yo‘riqnomasi va kirish tilini saqlang. Foydali yakuniy material — yozuvga bog‘langan va keyingi hujjat yoki ilova qadami uchun formatlangan so‘ralgan matn.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistralai/voxtral-small-24b-2507 | 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0006 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0006 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/voxtral-small-24b-2507", "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/voxtral-small-24b-2507',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/voxtral-small-24b-2507',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/voxtral-small-24b-2507
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
mistralai/voxtral-small-24b-2507Voxtral Small 1.0 24B 2507 — transkripsiya, nutq tarjimasi, savollar va xulosalar uchun matn va audio modeli. Ishlab chiqaruvchi 32k kontekst, transkripsiya uchun 30 daqiqagacha yoki tushunish uchun 40 daqiqagacha davomiylik, bir nechta audio kirishi va matnli natijalarni hujjatlashtiradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Voxtral Small 1.0 24B 2507 Mistral Small til modeli asosiga audio kirishi va nutqni tushunishni qo‘shadi. U audio va matnni qabul qilib, transkript, yozuv haqidagi javob, tarjima yoki tuzilmali xulosa kabi matn qaytaradi. Bu nomlangan 24B nutqni tushunish nashri Voxtral Mini, transkripsiyaga optimallashtirilgan xizmat variantlari va keyingi Voxtral nutq yaratish yoki real vaqt relizlaridan alohida.
Transkripsiya va audioni tushunish
Modelda maxsus sof transkripsiya rejimi bor. Ishlab chiqaruvchi standart holatda manba audio tilini avtomatik aniqlashi va shunga mos ko‘chirib yozishini aytadi. Kerakli material talqin yoki xulosa emas, aynan aytilgan so‘zlar bo‘lsa, ushbu rejimdan foydalaning. Natija asl tilni saqlashi yoki undan keyin alohida so‘ralgan tarjima berilishi kerakligini belgilang.
Audioni tushunish alohida nutqni tanish modeli va matn modelini avval zanjirlamasdan, yozuv haqida bevosita savol berishga imkon yaratadi. So‘rov qaysi mavzu muhokama qilingani, qanday qaror aytilgani yoki yozuvdagi qaysi ma’lumot aniq savolga javob berishini so‘rashi mumkin. Natija har bir aytilgan so‘zning to‘liq transkripti emas, qisqa javob yoki tartiblangan xulosa bo‘lishi mumkin.
Yig‘ilish xulosasi uchun yozuvni bering va qaytariladigan maydonlarni belgilang: mavzular, aniq aytilgan qarorlar va keyingi harakatlar. Nomlar yoki sanalarni faqat yozuvda haqiqatan aytilgan bo‘lsa so‘rang va ochiq tafsilotlarni qarorlardan alohida saqlang. Intervyu uchun muayyan savolga javob va uni tushunarli qiladigan atrofdagi kontekstni so‘rang. Ushbu natija tuzilmalari audio vazifasini keyinchalik kimdir foydalana oladigan hujjatga bog‘laydi.
Kontekst, davomiylik va tillar
Ishlab chiqaruvchi 32k tokenli kontekstni hamda transkripsiya uchun 30 daqiqagacha yoki tushunish uchun 40 daqiqagacha audioni hujjatlashtiradi. Bu ikki davomiylik sonining vazifa doiralari farqli. Yozuvni tanlashdan oldin kerakli amalni tanlang va mavjud kontekstni rejalashtirganda matnli ko‘rsatma hamda suhbatni ham kiriting. Uzun yozuv va uzun yozma javobning ikkalasi ham resurs sarflaydi; davomiylik bayonoti alohida cheksiz javob uzunligi va’dasi emas.
Reliz asosiy qo‘llanadigan tillar orasida ingliz, ispan, fransuz, portugal, hind, nemis, niderland va italyan tillarini ko‘rsatadi hamda tilni avtomatik aniqlashni beradi. Nutq tarjimasi uchun yakuniy til va asl shaklini saqlashi kerak bo‘lgan atamalarni belgilang. Bir tildagi audio haqida savolda yozuv tilini javob yozilishi kerak bo‘lgan tildan farqlang.
Bir nechta yozuv va keyingi savollar
Karta bitta xabarda bir nechta audio kirishini va bir nechta foydalanuvchi navbatida audioni qo‘llaydi. Yozuvlarni taqqoslaganda har biriga identifikator bering va rolini ayting. Amaliy so‘rov og‘zaki tushuntirishning ikki versiyasini taqqoslab, qaysi shartlar o‘zgarganini so‘rashi va har bir yozuv uchun alohida ustunli jadval qaytarishi mumkin. Identifikatorlar model topilmalarini to‘g‘ri manbaga bog‘lab saqlashga yordam beradi.
Keyingi savol avvalgi savol va javobni saqlagan holda torroq tafsilotni so‘rashi yoki yana bir yozuv berishi mumkin. Masalan, avval muhokamadagi qarorlarni so‘rang, keyin qaysi qaror muayyan talabga tegishli ekanini so‘rang. Ayni reliz faqat matnli va faqat audioli so‘rovlarni ham namoyish etadi. Uning matn asosi yozma savol yoki natija bilan ishlashi mumkin, audio imkoniyati esa nutqdan dalil beradi.
Ovoz orqali yo‘naltiriladigan funksiyalar
Ishlab chiqaruvchi og‘zaki niyatdan funksiya chaqirishni ta’riflaydi va chiqarilgan kartadagi funksiya chaqirish misolini tajribaviy qo‘llov deb belgilaydi. Bu jarayonda ilova funksiya va uning argumentlarini belgilaydi, model so‘rovdan chaqiruv tayyorlaydi, ilova esa uni bajarib natijani beradi. Demak, ovozga asoslangan qidiruv ulangan vositadan olingan ma’lumot yordamida yozma javob qaytarishi mumkin. Funksiya chaqirish model tashqi xizmatga avtomatik egalik qiladi yoki harakatni faqat nomlash orqali bajaradi degani emas.
Funksiya maqsadi va zarur ma’lumotni aniq saqlang. Yozuv bir amalni so‘rasa-yu, zarur qiymatni bermasa, ilovaga funksiyani bajarish uchun shu qiymat baribir kerak. Keyingi javob haqiqiy amal natijasiga ishora qila olishi uchun og‘zaki so‘rov, taklif etilgan argumentlar va qaytgan natijani ajrating.
Tavsiya etilgan sozlamalar va foydali chegaralar
Audioni tushunish va chat completion uchun karta temperature 0.2 va top-p 0.95 ni tavsiya qiladi. Transkripsiya uchun temperature 0.0 tavsiya etiladi. Ushbu chiqarilgan foydalanish jarayonida tizim promptlari qo‘llanmasligi aniq aytilgan; shuning uchun boshqa Mistral modelining tizim prompti odatini ko‘chirish o‘rniga vazifa va javob talablarini foydalanuvchi kirishiga joylashtiring.
Savolga tegishli material mavjud yozuvni tanlang, eshitiladigan nutqni ravshan saqlang va natija transkript, tarjima, javob yoki xulosa bo‘lishini belgilang. Hujjatlashtirilgan chiqish matndir. Og‘zaki javobga matndan nutq yaratish komponenti kerak, aynan shu relizning umumiy audioni tushunish da’vosidan esa so‘zlovchini aniqlash, batafsil diarizatsiya yoki so‘z darajasidagi vaqt belgilarini chiqarib bo‘lmaydi.
Kartadagi 500 tokenli yaratish misollari alohida bayon qilingan maksimal chiqish sig‘imi emas, namunaviy sozlamalardir. Takrorlanadigan jarayonni tayyorlashda 2507 nashri, vazifaga xos davomiylik yo‘riqnomasi va kirish tilini saqlang. Foydali yakuniy material — yozuvga bog‘langan va keyingi hujjat yoki ilova qadami uchun formatlangan so‘ralgan matn.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar mistralai/voxtral-small-24b-2507 | 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0006 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0006 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.00002 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "mistralai/voxtral-small-24b-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/voxtral-small-24b-2507', '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/voxtral-small-24b-2507', '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/voxtral-small-24b-2507
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Summarize a supplied meeting transcript\n\nSummarize this supplied transcript text: 'Ana: We will keep the current label. Ben: I will check the revised barcode by Tuesday. Ana: Shipping timing is still unconfirmed. Ben: Agreed.' Return topics, explicit decisions and follow-up actions. Separate the unresolved shipping date from decisions, and include owners or deadlines only when stated in the transcript.A meeting summary with topics, one decision, an owned action and an unresolved timing item.Check that keeping the label is the decision and shipping timing remains unconfirmed.