modellar

pixtral-large-latest

Markdown · JSON

pixtral-large-latest

Pixtral Large Mistral kompaniyasining til imkoniyatlarini hujjatlar, diagrammalar va fotosuratlarni tushunish bilan birlashtiradi. U matnli javoblar yaratadi hamda ishlab chiqaruvchining hujjatlashtirilgan interfeyslarida tuzilmali natijalar va ilova belgilagan vositalarni qo‘llaydi.

Model haqida

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

Pixtral Large — Mistral AI kompaniyasining Mistral Large 2 asosida yaratilgan multimodal modeli. U 123 milliard parametrli multimodal dekoderni bir milliard parametrli vizual enkoder bilan birlashtirib, 124 milliard parametrli modelni hosil qiladi. Maqsad — javob uchun kerakli vizual dalilni: hujjat sahifasi, diagramma, fotosurat yoki skrinshotni tushungan holda katta til imkoniyatini saqlash. Kirishlar matn va tasvirlarni birlashtirishi mumkin; natija matndir.

Mistral 128K tokenli kontekst oynasini ta’riflaydi va u kamida 30 ta yuqori aniqlikdagi tasvirni sig‘dira olishini aytadi. Bu bayon har bir so‘rov uchun umumiy tasvir soni sozlamasini emas, kontekst sig‘imini ta’riflaydi. Amaliy foyda — bir nechta vizual manbani bitta savolga bog‘lash imkonidir. Foydali taqqoslash vazifasi ikki hisobotning belgilangan sahifalarini berib, qaysi sonlar, belgilar va xulosalar farqlanishini so‘rashi mumkin. Savol matni, har bir tasvirning roli va kerakli javob tuzilishini birga saqlang.

Ishlab chiqaruvchi ko‘p tilli matn o‘qish, hujjat savollari, diagramma talqini va oddiy tasvirni tushunishni misollar bilan ko‘rsatadi. Hujjat yordamchisi uchun ko‘rinadigan maydon nomlari va qiymatlari, sahifa joylashuvi tavsifi yoki matnni jadval yoxud rasmga bog‘lovchi izohni so‘rang. Diagrammada tekshiriladigan o‘qlar, qatorlar yoki oraliqni ko‘rsating. Misol so‘rov: “Ushbu diagrammalarni taqqoslang. Bevosita o‘qiy oladigan qiymatlarni talqinlardan ajrating, ko‘rsatilayotgan o‘zgarishni aniqlang va xulosani tekshirish uchun kerakli ma’lumotlarni sanang.” Natija maydonlar jadvali, kuzatuvlar to‘plami yoki yozma izoh bo‘lishi mumkin.

Model kartasida tizim ko‘rsatmasiga alohida e’tibor beriladi. Mistral yordamchining maqsadini bildiradigan ko‘rsatmani, qisqa bo‘lsa ham, kiritishni tavsiya qiladi. Bu vizual vazifada foydali, chunki bitta tasvir turli ishlarni qo‘llashi mumkin: yozuvlarni ajratish, sahnani tasvirlash, diagrammani tushuntirish yoki yozma talab bilan taqqoslash. Vazifani hamda noaniq yoki o‘qilmaydigan tafsilotlar qoidalarini ko‘rsating. Bir nechta tasvir berganda ularni belgilang va tartibi yoki munosabatini ko‘rsating, shunda javob kuzatuvlarni to‘g‘ri materialga bog‘lay oladi.

Mistral model sahifasida hujjat savol-javobi, tuzilmali chiqishlar va funksiya chaqirish sanalgan. Ishlab chiqaruvchi interfeysi paketli ishlovni ham qo‘llaydi. Tuzilmali chiqish bo‘yicha ko‘rsatmalar JSON obyekt formatini maxsus sxemadan ajratadi; JSON rejimida ham JSON yaratish haqida aniq ko‘rsatma kerak. Ajratib olish uchun maydonlar, yetishmayotgan qiymatlarga munosabat va ko‘chirilgan matn bilan xulosa orasidagi farqni belgilang. Ilova natijaga ishlov berishi kerak bo‘lsa tuzilmali javob, odam uning ortidagi mulohazani tushunishi kerak bo‘lsa erkin izoh foydali.

Funksiya chaqirishda ilova vosita ta’riflarini beradi, model esa argumentlari bilan funksiya taklif qiladi. Mistral jarayonida model keyingi javobni yozishidan oldin ilova amalni bajaradi va natijasini qaytaradi. Hujjat jarayoni tasvirdan o‘qilgan identifikatorni vosita bilan izlab, so‘ng qaytgan qayd asosida izoh so‘rashi mumkin. Tasvirda qayd tilga olingani uchungina vizual model tashqi ma’lumotga ixtiyoriy kirish huquqini olmaydi: ruxsat etilgan amal va uning natijasi ilovadan keladi.

Ishlab chiquvchi bashorat qilingan chiqish va prefiks imkoniyatlarini ham sanaydi. Bashorat qilingan chiqishlar chaqiruvchiga hujjat yoki kod faylini kichik o‘zgarish bilan qayta yaratishda kutilgan matnni berish imkonini beradi; prefiks javobning boshlang‘ich matnini belgilaydi. Bular qo‘shimcha vizual modalliklar emas, alohida tayyorlash boshqaruvlaridir. Foydali chiqish yangi chizilgan tasvir emas, matnli tavsif, ajratib olish yoki izoh bo‘lib qoladi. Ravshan manba tasvirlarini tanlang, nima saqlanishi kerakligini belgilang va muhim o‘qilgan ma’lumotlarni asl sahifa bilan tekshiring.

latest belgisi oila taxallusi, Pixtral-Large-Instruct-2411 esa model kartasida hujjatlashtirilgan o‘zgarmas ishlab chiqaruvchi relizidir. Takrorlanuvchi vazifa tayyorlashda bu nomlarni farqlang. E’lon qilingan kontekst ko‘rsatkichi ishlab chiquvchi modelini ta’riflaydi; o‘qilgan sahifalar alohida umumiy chiqish tokenlari chegarasini belgilamaydi. Tasvirlar to‘plami, matnli savol va kerakli javob hajmini birga tanlang, versiyaga xos so‘rov limitlarini esa shu yerda ta’riflangan umumiy vizual imkoniyatlardan alohida saqlang.

Amaliy vazifa

Amaliy vazifa

Ingliz tilidagi texnik misol

Compare transcribed report charts

Compare these chart transcriptions. Report A: online 40 orders, retail 60; total 100. Report B: online 55 orders, retail 45; total 100. Describe the channel mix change and distinguish order-count change from percentage-point change. Provide a short report caption without inventing chart colors, revenue or causes.

Kutiladigan natija

A channel comparison table and a two-sentence caption with units distinguishing orders from percentage points.

Natijani tekshirish

Check that both totals stay 100 and changes are labelled with the correct units rather than relative percent.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions pixtral-large-latest

pixtral-large-latest

Mistral /pixtral-large-latest

Boshlash

Pixtral Large Mistral kompaniyasining til imkoniyatlarini hujjatlar, diagrammalar va fotosuratlarni tushunish bilan birlashtiradi. U matnli javoblar yaratadi hamda ishlab chiqaruvchining hujjatlashtirilgan interfeyslarida tuzilmali natijalar va ilova belgilagan vositalarni qo‘llaydi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
Matn

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

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

Matn · UTF8 matni

messages[].content

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

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Aniq model IDsini messages bilan yuboring.

Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.

Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.

Tariflar

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

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

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

SozlamaTariflar jadvaliTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.0044 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0132 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token
Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

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

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

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra pixtral-large-latest

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

pixtral-large-latest

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages pixtral-large-latest

pixtral-large-latest

Mistral /pixtral-large-latest

Boshlash

Pixtral Large Mistral kompaniyasining til imkoniyatlarini hujjatlar, diagrammalar va fotosuratlarni tushunish bilan birlashtiradi. U matnli javoblar yaratadi hamda ishlab chiqaruvchining hujjatlashtirilgan interfeyslarida tuzilmali natijalar va ilova belgilagan vositalarni qo‘llaydi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
json · sse

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

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

Matn · UTF-8 matni

messages[].content satri

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

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Tariflar

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

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

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

SozlamaTariflar jadvaliTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifTo‘lov
Kirish · Kirish tokenlari $0.0044 / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0132 / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token
Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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

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

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

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

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

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

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

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

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

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra pixtral-large-latest

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

pixtral-large-latest

FAQ · pixtral-large-latest
Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

POST /v1/chat/completions · pixtral-large-latest: text → text

POST /v1/messages · pixtral-large-latest: text → json, sse

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

POST /v1/chat/completions · pixtral-large-latest: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · pixtral-large-latest: model, messages, max_tokens, stream

Qanday cheklovlar amal qiladi?

POST /v1/chat/completions · pixtral-large-latest: messages.min_items: 1

Batafsil

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna
Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.
50% gacha promokod
Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.
Tarixdagi xarajatlar
Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

Obuna tanlash · Model narxlarini ko‘rish

API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi
Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.
Reseller litsenziyasi
Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.
Saytdagi hujjatlar
Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

Reseller litsenziyasini so‘rash · Oferta va litsenziya shartnomasi