Devstral Small 1.1 là phiên bản cố định chỉ xử lý văn bản của Mistral AI dành cho tác tử kỹ nghệ phần mềm. Mô hình được tinh chỉnh từ Mistral Small 3.1 sau khi loại bỏ bộ mã hóa thị giác, tập trung vào khám phá kho mã, công cụ và thay đổi mã trên nhiều tệp. Bản phát hành có 24 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128K token. Đầu ra gồm văn bản, mã hoặc chỉ dẫn cho các hàm mà ứng dụng tác tử cung cấp.
Phiên bản 1.1 giữ kiến trúc của bản Small trước đó, đồng thời mở rộng cách làm việc với câu lệnh và môi trường lập trình. Nhà sản xuất mô tả khả năng khái quát tốt hơn giữa các khung tác tử khác nhau và bổ sung hỗ trợ định dạng gọi hàm của Mistral bên cạnh các định dạng dựa trên XML. Đây là những cách biểu đạt và diễn giải tương tác của tác tử; công cụ được cung cấp và môi trường thực thi quyết định các thao tác kho mã có thể sử dụng.
Những đặc điểm chính gồm quy mô 24B, trọng số theo giấy phép Apache 2.0 và bộ tách token Tekken với từ vựng khoảng 131K mục. Phiên bản cố định 1.1 được xác định bằng tên phát hành riêng và giữ ngữ cảnh 128K. Tư liệu dự án dạng văn bản có thể gồm tệp mã nguồn, yêu cầu nhiệm vụ, các hành động trước và kết quả tìm kiếm hoặc lệnh trả về. Nhờ đó, thay đổi đề xuất tiếp theo có thể dựa trên những gì tác tử đã tìm hiểu về dự án.
Quy trình thực tế bắt đầu bằng mục tiêu kỹ thuật cụ thể. Yêu cầu tác tử tìm luồng xử lý một yêu cầu, xác định các hàm liên quan và đề xuất chỉnh sửa phối hợp trên những tệp tham gia. Cung cấp hành vi mong đợi, yêu cầu tương thích và ví dụ giúp phân biệt kết quả đúng. Với lỗi, đưa lỗi quan sát được và đầu vào tái hiện lỗi. Với tái cấu trúc, nêu các giao diện và hành vi phải giữ ổn định. Sản phẩm hữu ích là bản vá đề xuất kèm lời giải thích về các phụ thuộc và các phép kiểm tra cần thiết để xác thực.
Mô hình cũng hỗ trợ phản hồi có cấu trúc và hỏi đáp tài liệu. Nhiệm vụ rà soát mã có thể trả về các trường riêng cho thành phần bị ảnh hưởng, thay đổi đề xuất và kiểm tra tiếp theo. Nhiệm vụ tài liệu kỹ thuật có thể xác định yêu cầu liên quan đến triển khai. Tiếp tục từ tiền tố có thể xác lập phần mở đầu của phản hồi, còn quy trình xử lý lô bất đồng bộ có thể xử lý các nhiệm vụ phân tích mã độc lập. Những tính năng này bổ trợ cho chuyên môn chính về kho mã và công cụ.
Trong tác tử dùng Ailoot API, cung cấp mô tả công cụ và lược đồ đối số cùng nhiệm vụ. Devstral có thể chọn hàm và chuẩn bị đối số; ứng dụng thực thi hàm, trả về đầu ra và tiếp tục hội thoại. Mô hình không tự có quyền truy cập tệp hoặc tự thực thi mã mà nó đề xuất. Dùng kết quả công cụ trả về để tinh chỉnh các chỉnh sửa đề xuất, rồi kết thúc bằng sản phẩm mã, lời giải thích và bằng chứng do môi trường cung cấp. Định danh Small 1.1 vẫn riêng biệt với các phiên bản Devstral sau và các bản Mistral Small đa dụng.
", "aboutText": "Devstral Small 1.1 là phiên bản cố định chỉ xử lý văn bản của Mistral AI dành cho tác tử kỹ nghệ phần mềm. Mô hình được tinh chỉnh từ Mistral Small 3.1 sau khi loại bỏ bộ mã hóa thị giác, tập trung vào khám phá kho mã, công cụ và thay đổi mã trên nhiều tệp. Bản phát hành có 24 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128K token. Đầu ra gồm văn bản, mã hoặc chỉ dẫn cho các hàm mà ứng dụng tác tử cung cấp.\n\nPhiên bản 1.1 giữ kiến trúc của bản Small trước đó, đồng thời mở rộng cách làm việc với câu lệnh và môi trường lập trình. Nhà sản xuất mô tả khả năng khái quát tốt hơn giữa các khung tác tử khác nhau và bổ sung hỗ trợ định dạng gọi hàm của Mistral bên cạnh các định dạng dựa trên XML. Đây là những cách biểu đạt và diễn giải tương tác của tác tử; công cụ được cung cấp và môi trường thực thi quyết định các thao tác kho mã có thể sử dụng.\n\nNhững đặc điểm chính gồm quy mô 24B, trọng số theo giấy phép Apache 2.0 và bộ tách token Tekken với từ vựng khoảng 131K mục. Phiên bản cố định 1.1 được xác định bằng tên phát hành riêng và giữ ngữ cảnh 128K. Tư liệu dự án dạng văn bản có thể gồm tệp mã nguồn, yêu cầu nhiệm vụ, các hành động trước và kết quả tìm kiếm hoặc lệnh trả về. Nhờ đó, thay đổi đề xuất tiếp theo có thể dựa trên những gì tác tử đã tìm hiểu về dự án.\n\nQuy trình thực tế bắt đầu bằng mục tiêu kỹ thuật cụ thể. Yêu cầu tác tử tìm luồng xử lý một yêu cầu, xác định các hàm liên quan và đề xuất chỉnh sửa phối hợp trên những tệp tham gia. Cung cấp hành vi mong đợi, yêu cầu tương thích và ví dụ giúp phân biệt kết quả đúng. Với lỗi, đưa lỗi quan sát được và đầu vào tái hiện lỗi. Với tái cấu trúc, nêu các giao diện và hành vi phải giữ ổn định. Sản phẩm hữu ích là bản vá đề xuất kèm lời giải thích về các phụ thuộc và các phép kiểm tra cần thiết để xác thực.\n\nMô hình cũng hỗ trợ phản hồi có cấu trúc và hỏi đáp tài liệu. Nhiệm vụ rà soát mã có thể trả về các trường riêng cho thành phần bị ảnh hưởng, thay đổi đề xuất và kiểm tra tiếp theo. Nhiệm vụ tài liệu kỹ thuật có thể xác định yêu cầu liên quan đến triển khai. Tiếp tục từ tiền tố có thể xác lập phần mở đầu của phản hồi, còn quy trình xử lý lô bất đồng bộ có thể xử lý các nhiệm vụ phân tích mã độc lập. Những tính năng này bổ trợ cho chuyên môn chính về kho mã và công cụ.\n\nTrong tác tử dùng Ailoot API, cung cấp mô tả công cụ và lược đồ đối số cùng nhiệm vụ. Devstral có thể chọn hàm và chuẩn bị đối số; ứng dụng thực thi hàm, trả về đầu ra và tiếp tục hội thoại. Mô hình không tự có quyền truy cập tệp hoặc tự thực thi mã mà nó đề xuất. Dùng kết quả công cụ trả về để tinh chỉnh các chỉnh sửa đề xuất, rồi kết thúc bằng sản phẩm mã, lời giải thích và bằng chứng do môi trường cung cấp. Định danh Small 1.1 vẫn riêng biệt với các phiên bản Devstral sau và các bản Mistral Small đa dụng.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Coordinate a renamed function\n\nTwo Python files contain: service.py: def load_user(uid): return {'id': uid}; handler.py: from service import load_user; def handle(uid): return load_user(uid). Rename load_user to fetch_user in both files while preserving handle's interface and returned value. Return separate changed file blocks and one regression assertion for handle(7).Two named Python file blocks and an assertion preserving handle behavior.The import, definition and call must all use fetch_user while handle remains callable by its original name.devstral-small-2507Devstral Small 1.1 là mô hình tác tử lập trình 24B chỉ xử lý văn bản của Mistral AI, dành cho khám phá kho mã và chuẩn bị các chỉnh sửa phối hợp trên nhiều tệp. Phiên bản 1.1 mở rộng khả năng tương thích với câu lệnh và hỗ trợ gọi hàm cùng các định dạng tác tử dựa trên XML, với cửa sổ ngữ cảnh 128K.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Devstral Small 1.1 là phiên bản cố định chỉ xử lý văn bản của Mistral AI dành cho tác tử kỹ nghệ phần mềm. Mô hình được tinh chỉnh từ Mistral Small 3.1 sau khi loại bỏ bộ mã hóa thị giác, tập trung vào khám phá kho mã, công cụ và thay đổi mã trên nhiều tệp. Bản phát hành có 24 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128K token. Đầu ra gồm văn bản, mã hoặc chỉ dẫn cho các hàm mà ứng dụng tác tử cung cấp.
Phiên bản 1.1 giữ kiến trúc của bản Small trước đó, đồng thời mở rộng cách làm việc với câu lệnh và môi trường lập trình. Nhà sản xuất mô tả khả năng khái quát tốt hơn giữa các khung tác tử khác nhau và bổ sung hỗ trợ định dạng gọi hàm của Mistral bên cạnh các định dạng dựa trên XML. Đây là những cách biểu đạt và diễn giải tương tác của tác tử; công cụ được cung cấp và môi trường thực thi quyết định các thao tác kho mã có thể sử dụng.
Những đặc điểm chính gồm quy mô 24B, trọng số theo giấy phép Apache 2.0 và bộ tách token Tekken với từ vựng khoảng 131K mục. Phiên bản cố định 1.1 được xác định bằng tên phát hành riêng và giữ ngữ cảnh 128K. Tư liệu dự án dạng văn bản có thể gồm tệp mã nguồn, yêu cầu nhiệm vụ, các hành động trước và kết quả tìm kiếm hoặc lệnh trả về. Nhờ đó, thay đổi đề xuất tiếp theo có thể dựa trên những gì tác tử đã tìm hiểu về dự án.
Quy trình thực tế bắt đầu bằng mục tiêu kỹ thuật cụ thể. Yêu cầu tác tử tìm luồng xử lý một yêu cầu, xác định các hàm liên quan và đề xuất chỉnh sửa phối hợp trên những tệp tham gia. Cung cấp hành vi mong đợi, yêu cầu tương thích và ví dụ giúp phân biệt kết quả đúng. Với lỗi, đưa lỗi quan sát được và đầu vào tái hiện lỗi. Với tái cấu trúc, nêu các giao diện và hành vi phải giữ ổn định. Sản phẩm hữu ích là bản vá đề xuất kèm lời giải thích về các phụ thuộc và các phép kiểm tra cần thiết để xác thực.
Mô hình cũng hỗ trợ phản hồi có cấu trúc và hỏi đáp tài liệu. Nhiệm vụ rà soát mã có thể trả về các trường riêng cho thành phần bị ảnh hưởng, thay đổi đề xuất và kiểm tra tiếp theo. Nhiệm vụ tài liệu kỹ thuật có thể xác định yêu cầu liên quan đến triển khai. Tiếp tục từ tiền tố có thể xác lập phần mở đầu của phản hồi, còn quy trình xử lý lô bất đồng bộ có thể xử lý các nhiệm vụ phân tích mã độc lập. Những tính năng này bổ trợ cho chuyên môn chính về kho mã và công cụ.
Trong tác tử dùng Ailoot API, cung cấp mô tả công cụ và lược đồ đối số cùng nhiệm vụ. Devstral có thể chọn hàm và chuẩn bị đối số; ứng dụng thực thi hàm, trả về đầu ra và tiếp tục hội thoại. Mô hình không tự có quyền truy cập tệp hoặc tự thực thi mã mà nó đề xuất. Dùng kết quả công cụ trả về để tinh chỉnh các chỉnh sửa đề xuất, rồi kết thúc bằng sản phẩm mã, lời giải thích và bằng chứng do môi trường cung cấp. Định danh Small 1.1 vẫn riêng biệt với các phiên bản Devstral sau và các bản Mistral Small đa dụng.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn devstral-small-2507 | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00022 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00066 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "devstral-small-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='devstral-small-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='devstral-small-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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra devstral-small-2507
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
devstral-small-2507Devstral Small 1.1 là mô hình tác tử lập trình 24B chỉ xử lý văn bản của Mistral AI, dành cho khám phá kho mã và chuẩn bị các chỉnh sửa phối hợp trên nhiều tệp. Phiên bản 1.1 mở rộng khả năng tương thích với câu lệnh và hỗ trợ gọi hàm cùng các định dạng tác tử dựa trên XML, với cửa sổ ngữ cảnh 128K.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Devstral Small 1.1 là phiên bản cố định chỉ xử lý văn bản của Mistral AI dành cho tác tử kỹ nghệ phần mềm. Mô hình được tinh chỉnh từ Mistral Small 3.1 sau khi loại bỏ bộ mã hóa thị giác, tập trung vào khám phá kho mã, công cụ và thay đổi mã trên nhiều tệp. Bản phát hành có 24 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128K token. Đầu ra gồm văn bản, mã hoặc chỉ dẫn cho các hàm mà ứng dụng tác tử cung cấp.
Phiên bản 1.1 giữ kiến trúc của bản Small trước đó, đồng thời mở rộng cách làm việc với câu lệnh và môi trường lập trình. Nhà sản xuất mô tả khả năng khái quát tốt hơn giữa các khung tác tử khác nhau và bổ sung hỗ trợ định dạng gọi hàm của Mistral bên cạnh các định dạng dựa trên XML. Đây là những cách biểu đạt và diễn giải tương tác của tác tử; công cụ được cung cấp và môi trường thực thi quyết định các thao tác kho mã có thể sử dụng.
Những đặc điểm chính gồm quy mô 24B, trọng số theo giấy phép Apache 2.0 và bộ tách token Tekken với từ vựng khoảng 131K mục. Phiên bản cố định 1.1 được xác định bằng tên phát hành riêng và giữ ngữ cảnh 128K. Tư liệu dự án dạng văn bản có thể gồm tệp mã nguồn, yêu cầu nhiệm vụ, các hành động trước và kết quả tìm kiếm hoặc lệnh trả về. Nhờ đó, thay đổi đề xuất tiếp theo có thể dựa trên những gì tác tử đã tìm hiểu về dự án.
Quy trình thực tế bắt đầu bằng mục tiêu kỹ thuật cụ thể. Yêu cầu tác tử tìm luồng xử lý một yêu cầu, xác định các hàm liên quan và đề xuất chỉnh sửa phối hợp trên những tệp tham gia. Cung cấp hành vi mong đợi, yêu cầu tương thích và ví dụ giúp phân biệt kết quả đúng. Với lỗi, đưa lỗi quan sát được và đầu vào tái hiện lỗi. Với tái cấu trúc, nêu các giao diện và hành vi phải giữ ổn định. Sản phẩm hữu ích là bản vá đề xuất kèm lời giải thích về các phụ thuộc và các phép kiểm tra cần thiết để xác thực.
Mô hình cũng hỗ trợ phản hồi có cấu trúc và hỏi đáp tài liệu. Nhiệm vụ rà soát mã có thể trả về các trường riêng cho thành phần bị ảnh hưởng, thay đổi đề xuất và kiểm tra tiếp theo. Nhiệm vụ tài liệu kỹ thuật có thể xác định yêu cầu liên quan đến triển khai. Tiếp tục từ tiền tố có thể xác lập phần mở đầu của phản hồi, còn quy trình xử lý lô bất đồng bộ có thể xử lý các nhiệm vụ phân tích mã độc lập. Những tính năng này bổ trợ cho chuyên môn chính về kho mã và công cụ.
Trong tác tử dùng Ailoot API, cung cấp mô tả công cụ và lược đồ đối số cùng nhiệm vụ. Devstral có thể chọn hàm và chuẩn bị đối số; ứng dụng thực thi hàm, trả về đầu ra và tiếp tục hội thoại. Mô hình không tự có quyền truy cập tệp hoặc tự thực thi mã mà nó đề xuất. Dùng kết quả công cụ trả về để tinh chỉnh các chỉnh sửa đề xuất, rồi kết thúc bằng sản phẩm mã, lời giải thích và bằng chứng do môi trường cung cấp. Định danh Small 1.1 vẫn riêng biệt với các phiên bản Devstral sau và các bản Mistral Small đa dụng.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn devstral-small-2507 | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00022 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00066 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "devstral-small-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'devstral-small-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': 'devstral-small-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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra devstral-small-2507
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Coordinate a renamed function\n\nTwo Python files contain: service.py: def load_user(uid): return {'id': uid}; handler.py: from service import load_user; def handle(uid): return load_user(uid). Rename load_user to fetch_user in both files while preserving handle's interface and returned value. Return separate changed file blocks and one regression assertion for handle(7).Two named Python file blocks and an assertion preserving handle behavior.The import, definition and call must all use fetch_user while handle remains callable by its original name.