Ministral 3 8B Instruct 2512 là mô hình được tinh chỉnh để làm theo chỉ dẫn có kích cỡ trung bình trong dòng Ministral 3 của Mistral AI. Bản trọng số phát hành được hậu huấn luyện cho hội thoại và tác vụ chỉ dẫn ở độ chính xác FP8. Mô hình kết hợp thành phần ngôn ngữ với bộ mã hóa thị giác, nhận văn bản và hình ảnh, trả về văn bản thay vì sản phẩm ảnh hoặc âm thanh.
Kiến trúc và tính năng chính
Nhà sản xuất liệt kê mô hình ngôn ngữ 8,4 tỷ tham số và bộ mã hóa thị giác 0,4 tỷ tham số. Cửa sổ ngữ cảnh được mô tả là 256k, còn ghi chú sử dụng công bố dùng độ dài cấu hình mặc định 262.144. Những điều này mô tả phiên bản kích cỡ 8B; các thành viên 3B nhỏ hơn và 14B lớn hơn vẫn có kích thước thành phần và cấu hình riêng.
Thị giác mở rộng đầu vào của mô hình vượt ngoài hội thoại bằng chữ. Ảnh tài liệu có thể đi cùng câu hỏi về một trường, đoạn hoặc quan hệ nhìn thấy được chọn. Ảnh chụp màn hình có thể đi cùng mục tiêu người dùng và yêu cầu xác định điều khiển liên quan. Yêu cầu quan sát hỗ trợ mỗi kết luận khi câu trả lời phụ thuộc chi tiết hình ảnh, và giữ tiêu đề, nhãn cùng đơn vị cần để diễn giải vùng cắt.
Thẻ mô hình mô tả công việc đa ngôn ngữ trên hàng chục ngôn ngữ, gồm tiếng Anh, Pháp, Tây Ban Nha, Đức, Ý, Bồ Đào Nha, Hà Lan, Trung, Nhật, Hàn và Ả Rập. Thẻ cũng xác định tuân thủ chỉ dẫn hệ thống, gọi hàm gốc và đầu ra JSON. Xác định rõ ngôn ngữ cuối cùng, vai trò và yêu cầu đầu ra, thay vì để mô hình suy ra sản phẩm dự định từ đầu vào lớn.
Tác vụ tài liệu, hội thoại và tác nhân
Các trường hợp sử dụng của nhà sản xuất gồm giao diện hội thoại, trợ lý hằng ngày, mô tả ảnh và tài liệu, dịch thuật, tạo nội dung và tác nhân chuyên biệt. Với trợ lý tài liệu, hãy cung cấp trang và chỉ rõ thông tin cần trả về. Yêu cầu trích xuất có thể nêu nhãn trường, kiểu dữ liệu mong đợi và cách xử lý giá trị thiếu. Câu trả lời hữu ích có thể chứa mã định danh tài liệu, giá trị trích xuất và giải thích ngắn gắn với nguồn nhìn thấy.
Với hội thoại đang diễn ra, hãy giữ câu trả lời trước đó có liên quan và đặt câu hỏi tiếp theo có trọng tâm. Người dùng có thể trước tiên yêu cầu tóm tắt tài liệu rồi hỏi phát biểu nào hỗ trợ một kết luận. Điều này chuyển đầu ra bắt buộc từ tổng quan chung sang giải thích liên kết nguồn, đồng thời giữ tài liệu gốc và mục đích đối thoại.
Với chỉnh sửa đa ngôn ngữ, hãy cung cấp đoạn gốc, người đọc dự định và danh sách thuật ngữ. Yêu cầu bản sửa giữ tên, điều kiện và đơn vị, tiếp theo là giải thích ngắn về thay đổi nếu hữu ích. Với tạo nội dung, hãy chỉ rõ đối tượng đọc và dữ kiện cần xuất hiện trước khi yêu cầu bản thảo ngắn hoặc cách diễn đạt khác.
Trong tác vụ tác nhân, ứng dụng cung cấp công cụ và tham số. Mô hình có thể chọn hàm và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi và trả kết quả. Ví dụ hàm trong thẻ kết hợp câu hỏi hình ảnh với công cụ tính toán. Giữ kết quả công cụ tách khỏi lời gọi đề xuất để câu trả lời bằng chữ sau đó sử dụng thông tin thực sự được thao tác trả về.
Chuẩn bị và thiết lập được khuyến nghị
Nhà sản xuất khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống mô tả môi trường, trường hợp sử dụng và cách dùng công cụ. Giữ bộ công cụ được xác định rõ và giới hạn ở mức tối thiểu cần cho tác vụ. Quy trình tra cứu nhỏ có thể cung cấp các hàm liên quan tới câu hỏi hiện tại, với đối số bắt buộc được đặt tên rõ ràng, thay vì trình bày tập lớn thao tác không liên quan.
Với sử dụng hằng ngày và theo kiểu vận hành thực tế, thẻ khuyến nghị temperature dưới 0.1, còn temperature cao hơn có thể dùng để khám phá sáng tạo. Xem đây là khuyến nghị cho quy trình chỉ dẫn, không phải điều khiển chế độ suy luận riêng. Dòng này có các bản trọng số Base, Instruct và Reasoning riêng; mục này là phiên bản Instruct 2512, không phải bản phát hành Reasoning riêng cùng kích cỡ.
Với hình ảnh, nhà sản xuất khuyến nghị tỷ lệ khung hình gần 1:1 và tránh đầu vào quá hẹp hoặc quá rộng. Cắt khi cần, đồng thời giữ nhãn và ngữ cảnh cần cho câu hỏi. Nếu trang có nhiều vùng không liên quan, hãy xác định phần cần xem và kết quả cần trả. Ảnh rõ, có trọng tâm hữu ích hơn yêu cầu mô hình đoán chi tiết nhỏ nào trong một trang rộng là quan trọng.
Phạm vi ngữ cảnh và phiên bản
Lập kế hoạch văn bản, hình ảnh, hội thoại và câu trả lời mong muốn theo ngữ cảnh được cấu hình. Ghi chú sử dụng cho phép rõ ràng giảm độ dài mô hình được cấu hình khi cần ít ngữ cảnh hơn, nên toàn bộ cửa sổ không phải chỉ dẫn để lấp mọi yêu cầu bằng tất cả tài liệu sẵn có. Ví dụ tạo 512 token trong thẻ chỉ là thiết lập ví dụ, và các nguồn đã đọc không xác lập độ dài câu trả lời tối đa cứng riêng.
Bản trọng số FP8 Instruct, bản phát hành Base tiền huấn luyện và bản phát hành Reasoning là các phiên bản riêng. Nhà sản xuất cũng mô tả chuyên biệt hóa và tinh chỉnh là trường hợp sử dụng. Giữ bản trọng số được nêu và bộ tách token của nó khi chuẩn bị hội thoại, đồng thời phân biệt tạo văn bản với truy cập kho mã, thực thi hàm hoặc hành động khác do ứng dụng bao quanh cung cấp.
", "aboutText": "Ministral 3 8B Instruct 2512 là mô hình được tinh chỉnh để làm theo chỉ dẫn có kích cỡ trung bình trong dòng Ministral 3 của Mistral AI. Bản trọng số phát hành được hậu huấn luyện cho hội thoại và tác vụ chỉ dẫn ở độ chính xác FP8. Mô hình kết hợp thành phần ngôn ngữ với bộ mã hóa thị giác, nhận văn bản và hình ảnh, trả về văn bản thay vì sản phẩm ảnh hoặc âm thanh.\n\nKiến trúc và tính năng chính\n\nNhà sản xuất liệt kê mô hình ngôn ngữ 8,4 tỷ tham số và bộ mã hóa thị giác 0,4 tỷ tham số. Cửa sổ ngữ cảnh được mô tả là 256k, còn ghi chú sử dụng công bố dùng độ dài cấu hình mặc định 262.144. Những điều này mô tả phiên bản kích cỡ 8B; các thành viên 3B nhỏ hơn và 14B lớn hơn vẫn có kích thước thành phần và cấu hình riêng.\n\nThị giác mở rộng đầu vào của mô hình vượt ngoài hội thoại bằng chữ. Ảnh tài liệu có thể đi cùng câu hỏi về một trường, đoạn hoặc quan hệ nhìn thấy được chọn. Ảnh chụp màn hình có thể đi cùng mục tiêu người dùng và yêu cầu xác định điều khiển liên quan. Yêu cầu quan sát hỗ trợ mỗi kết luận khi câu trả lời phụ thuộc chi tiết hình ảnh, và giữ tiêu đề, nhãn cùng đơn vị cần để diễn giải vùng cắt.\n\nThẻ mô hình mô tả công việc đa ngôn ngữ trên hàng chục ngôn ngữ, gồm tiếng Anh, Pháp, Tây Ban Nha, Đức, Ý, Bồ Đào Nha, Hà Lan, Trung, Nhật, Hàn và Ả Rập. Thẻ cũng xác định tuân thủ chỉ dẫn hệ thống, gọi hàm gốc và đầu ra JSON. Xác định rõ ngôn ngữ cuối cùng, vai trò và yêu cầu đầu ra, thay vì để mô hình suy ra sản phẩm dự định từ đầu vào lớn.\n\nTác vụ tài liệu, hội thoại và tác nhân\n\nCác trường hợp sử dụng của nhà sản xuất gồm giao diện hội thoại, trợ lý hằng ngày, mô tả ảnh và tài liệu, dịch thuật, tạo nội dung và tác nhân chuyên biệt. Với trợ lý tài liệu, hãy cung cấp trang và chỉ rõ thông tin cần trả về. Yêu cầu trích xuất có thể nêu nhãn trường, kiểu dữ liệu mong đợi và cách xử lý giá trị thiếu. Câu trả lời hữu ích có thể chứa mã định danh tài liệu, giá trị trích xuất và giải thích ngắn gắn với nguồn nhìn thấy.\n\nVới hội thoại đang diễn ra, hãy giữ câu trả lời trước đó có liên quan và đặt câu hỏi tiếp theo có trọng tâm. Người dùng có thể trước tiên yêu cầu tóm tắt tài liệu rồi hỏi phát biểu nào hỗ trợ một kết luận. Điều này chuyển đầu ra bắt buộc từ tổng quan chung sang giải thích liên kết nguồn, đồng thời giữ tài liệu gốc và mục đích đối thoại.\n\nVới chỉnh sửa đa ngôn ngữ, hãy cung cấp đoạn gốc, người đọc dự định và danh sách thuật ngữ. Yêu cầu bản sửa giữ tên, điều kiện và đơn vị, tiếp theo là giải thích ngắn về thay đổi nếu hữu ích. Với tạo nội dung, hãy chỉ rõ đối tượng đọc và dữ kiện cần xuất hiện trước khi yêu cầu bản thảo ngắn hoặc cách diễn đạt khác.\n\nTrong tác vụ tác nhân, ứng dụng cung cấp công cụ và tham số. Mô hình có thể chọn hàm và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi và trả kết quả. Ví dụ hàm trong thẻ kết hợp câu hỏi hình ảnh với công cụ tính toán. Giữ kết quả công cụ tách khỏi lời gọi đề xuất để câu trả lời bằng chữ sau đó sử dụng thông tin thực sự được thao tác trả về.\n\nChuẩn bị và thiết lập được khuyến nghị\n\nNhà sản xuất khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống mô tả môi trường, trường hợp sử dụng và cách dùng công cụ. Giữ bộ công cụ được xác định rõ và giới hạn ở mức tối thiểu cần cho tác vụ. Quy trình tra cứu nhỏ có thể cung cấp các hàm liên quan tới câu hỏi hiện tại, với đối số bắt buộc được đặt tên rõ ràng, thay vì trình bày tập lớn thao tác không liên quan.\n\nVới sử dụng hằng ngày và theo kiểu vận hành thực tế, thẻ khuyến nghị temperature dưới 0.1, còn temperature cao hơn có thể dùng để khám phá sáng tạo. Xem đây là khuyến nghị cho quy trình chỉ dẫn, không phải điều khiển chế độ suy luận riêng. Dòng này có các bản trọng số Base, Instruct và Reasoning riêng; mục này là phiên bản Instruct 2512, không phải bản phát hành Reasoning riêng cùng kích cỡ.\n\nVới hình ảnh, nhà sản xuất khuyến nghị tỷ lệ khung hình gần 1:1 và tránh đầu vào quá hẹp hoặc quá rộng. Cắt khi cần, đồng thời giữ nhãn và ngữ cảnh cần cho câu hỏi. Nếu trang có nhiều vùng không liên quan, hãy xác định phần cần xem và kết quả cần trả. Ảnh rõ, có trọng tâm hữu ích hơn yêu cầu mô hình đoán chi tiết nhỏ nào trong một trang rộng là quan trọng.\n\nPhạm vi ngữ cảnh và phiên bản\n\nLập kế hoạch văn bản, hình ảnh, hội thoại và câu trả lời mong muốn theo ngữ cảnh được cấu hình. Ghi chú sử dụng cho phép rõ ràng giảm độ dài mô hình được cấu hình khi cần ít ngữ cảnh hơn, nên toàn bộ cửa sổ không phải chỉ dẫn để lấp mọi yêu cầu bằng tất cả tài liệu sẵn có. Ví dụ tạo 512 token trong thẻ chỉ là thiết lập ví dụ, và các nguồn đã đọc không xác lập độ dài câu trả lời tối đa cứng riêng.\n\nBản trọng số FP8 Instruct, bản phát hành Base tiền huấn luyện và bản phát hành Reasoning là các phiên bản riêng. Nhà sản xuất cũng mô tả chuyên biệt hóa và tinh chỉnh là trường hợp sử dụng. Giữ bản trọng số được nêu và bộ tách token của nó khi chuẩn bị hội thoại, đồng thời phân biệt tạo văn bản với truy cập kho mã, thực thi hàm hoặc hành động khác do ứng dụng bao quanh cung cấp.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "68bfda582bc31ce3fcffea97e916bea9b7359df96b076dd8ff9b5ac866258199", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "mistralai/ministral-8b-2512:batchMinistral 3 8B Instruct 2512 là mô hình chỉ dẫn văn bản và hình ảnh đa ngôn ngữ, với thành phần ngôn ngữ 8,4 tỷ tham số và bộ mã hóa thị giác 0,4 tỷ tham số. Mô hình hỗ trợ ngữ cảnh 256k do nhà sản xuất công bố, chỉ dẫn hệ thống, JSON và gọi hàm gốc cho trợ lý cùng quy trình tài liệu.
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.
Ministral 3 8B Instruct 2512 là mô hình được tinh chỉnh để làm theo chỉ dẫn có kích cỡ trung bình trong dòng Ministral 3 của Mistral AI. Bản trọng số phát hành được hậu huấn luyện cho hội thoại và tác vụ chỉ dẫn ở độ chính xác FP8. Mô hình kết hợp thành phần ngôn ngữ với bộ mã hóa thị giác, nhận văn bản và hình ảnh, trả về văn bản thay vì sản phẩm ảnh hoặc âm thanh.
Kiến trúc và tính năng chính
Nhà sản xuất liệt kê mô hình ngôn ngữ 8,4 tỷ tham số và bộ mã hóa thị giác 0,4 tỷ tham số. Cửa sổ ngữ cảnh được mô tả là 256k, còn ghi chú sử dụng công bố dùng độ dài cấu hình mặc định 262.144. Những điều này mô tả phiên bản kích cỡ 8B; các thành viên 3B nhỏ hơn và 14B lớn hơn vẫn có kích thước thành phần và cấu hình riêng.
Thị giác mở rộng đầu vào của mô hình vượt ngoài hội thoại bằng chữ. Ảnh tài liệu có thể đi cùng câu hỏi về một trường, đoạn hoặc quan hệ nhìn thấy được chọn. Ảnh chụp màn hình có thể đi cùng mục tiêu người dùng và yêu cầu xác định điều khiển liên quan. Yêu cầu quan sát hỗ trợ mỗi kết luận khi câu trả lời phụ thuộc chi tiết hình ảnh, và giữ tiêu đề, nhãn cùng đơn vị cần để diễn giải vùng cắt.
Thẻ mô hình mô tả công việc đa ngôn ngữ trên hàng chục ngôn ngữ, gồm tiếng Anh, Pháp, Tây Ban Nha, Đức, Ý, Bồ Đào Nha, Hà Lan, Trung, Nhật, Hàn và Ả Rập. Thẻ cũng xác định tuân thủ chỉ dẫn hệ thống, gọi hàm gốc và đầu ra JSON. Xác định rõ ngôn ngữ cuối cùng, vai trò và yêu cầu đầu ra, thay vì để mô hình suy ra sản phẩm dự định từ đầu vào lớn.
Tác vụ tài liệu, hội thoại và tác nhân
Các trường hợp sử dụng của nhà sản xuất gồm giao diện hội thoại, trợ lý hằng ngày, mô tả ảnh và tài liệu, dịch thuật, tạo nội dung và tác nhân chuyên biệt. Với trợ lý tài liệu, hãy cung cấp trang và chỉ rõ thông tin cần trả về. Yêu cầu trích xuất có thể nêu nhãn trường, kiểu dữ liệu mong đợi và cách xử lý giá trị thiếu. Câu trả lời hữu ích có thể chứa mã định danh tài liệu, giá trị trích xuất và giải thích ngắn gắn với nguồn nhìn thấy.
Với hội thoại đang diễn ra, hãy giữ câu trả lời trước đó có liên quan và đặt câu hỏi tiếp theo có trọng tâm. Người dùng có thể trước tiên yêu cầu tóm tắt tài liệu rồi hỏi phát biểu nào hỗ trợ một kết luận. Điều này chuyển đầu ra bắt buộc từ tổng quan chung sang giải thích liên kết nguồn, đồng thời giữ tài liệu gốc và mục đích đối thoại.
Với chỉnh sửa đa ngôn ngữ, hãy cung cấp đoạn gốc, người đọc dự định và danh sách thuật ngữ. Yêu cầu bản sửa giữ tên, điều kiện và đơn vị, tiếp theo là giải thích ngắn về thay đổi nếu hữu ích. Với tạo nội dung, hãy chỉ rõ đối tượng đọc và dữ kiện cần xuất hiện trước khi yêu cầu bản thảo ngắn hoặc cách diễn đạt khác.
Trong tác vụ tác nhân, ứng dụng cung cấp công cụ và tham số. Mô hình có thể chọn hàm và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi và trả kết quả. Ví dụ hàm trong thẻ kết hợp câu hỏi hình ảnh với công cụ tính toán. Giữ kết quả công cụ tách khỏi lời gọi đề xuất để câu trả lời bằng chữ sau đó sử dụng thông tin thực sự được thao tác trả về.
Chuẩn bị và thiết lập được khuyến nghị
Nhà sản xuất khuyến nghị chỉ dẫn hệ thống mô tả môi trường, trường hợp sử dụng và cách dùng công cụ. Giữ bộ công cụ được xác định rõ và giới hạn ở mức tối thiểu cần cho tác vụ. Quy trình tra cứu nhỏ có thể cung cấp các hàm liên quan tới câu hỏi hiện tại, với đối số bắt buộc được đặt tên rõ ràng, thay vì trình bày tập lớn thao tác không liên quan.
Với sử dụng hằng ngày và theo kiểu vận hành thực tế, thẻ khuyến nghị temperature dưới 0.1, còn temperature cao hơn có thể dùng để khám phá sáng tạo. Xem đây là khuyến nghị cho quy trình chỉ dẫn, không phải điều khiển chế độ suy luận riêng. Dòng này có các bản trọng số Base, Instruct và Reasoning riêng; mục này là phiên bản Instruct 2512, không phải bản phát hành Reasoning riêng cùng kích cỡ.
Với hình ảnh, nhà sản xuất khuyến nghị tỷ lệ khung hình gần 1:1 và tránh đầu vào quá hẹp hoặc quá rộng. Cắt khi cần, đồng thời giữ nhãn và ngữ cảnh cần cho câu hỏi. Nếu trang có nhiều vùng không liên quan, hãy xác định phần cần xem và kết quả cần trả. Ảnh rõ, có trọng tâm hữu ích hơn yêu cầu mô hình đoán chi tiết nhỏ nào trong một trang rộng là quan trọng.
Phạm vi ngữ cảnh và phiên bản
Lập kế hoạch văn bản, hình ảnh, hội thoại và câu trả lời mong muốn theo ngữ cảnh được cấu hình. Ghi chú sử dụng cho phép rõ ràng giảm độ dài mô hình được cấu hình khi cần ít ngữ cảnh hơn, nên toàn bộ cửa sổ không phải chỉ dẫn để lấp mọi yêu cầu bằng tất cả tài liệu sẵn có. Ví dụ tạo 512 token trong thẻ chỉ là thiết lập ví dụ, và các nguồn đã đọc không xác lập độ dài câu trả lời tối đa cứng riêng.
Bản trọng số FP8 Instruct, bản phát hành Base tiền huấn luyện và bản phát hành Reasoning là các phiên bản riêng. Nhà sản xuất cũng mô tả chuyên biệt hóa và tinh chỉnh là trường hợp sử dụng. Giữ bản trọng số được nêu và bộ tách token của nó khi chuẩn bị hội thoại, đồng thời phân biệt tạo văn bản với truy cập kho mã, thực thi hàm hoặc hành động khác do ứng dụng bao quanh cung cấp.
POST /v1/batchestexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngendpoint | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn /v1/chat/completions | Mặc định— |
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mistralai/ministral-8b-2512:batch | Mặc định— |
Trườngrequests | Loạibatch_item[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngrequests[].custom_id | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngrequests[].body.messages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngcompletion_window | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn 24h | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngrequests[].body.model | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn mistralai/ministral-8b-2512:batch, mistralai/ministral-8b-2512 | Mặc định— |
Trườngprovider.only | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn mistral | Mặc định— |
Trườngprovider.allow_fallbacks | Loạiboolean|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn false, null | Mặc định— |
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngendpoint, model, requests |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốrepresentation | Hợp đồngrequests[] nội tuyến; mỗi phần tử có custom_id và body |
Tham sốrequest_endpoint_profile | Hợp đồng/v1/chat/completions |
Tham sốfile_material | Hợp đồngBên gọi có thể đọc dữ liệu JSONL UTF-8 thực tế trên máy cục bộ vào requests[]. Không sử dụng mục đích tải lên, input_file_id hay tham chiếu tệp. Nếu thiếu tài liệu của khách hàng hoặc tài liệu rỗng, dừng khâu chuẩn bị trước POST. |
Tham sốserialization_order | Hợp đồngendpoint, model, provider (nếu được cung cấp), completion_window (nếu được cung cấp), requests ở cuối |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Tham sốschema_scope | Hợp đồngPhần thân yêu cầu Chat Completions dạng văn bản trong cấu trúc Batch nội tuyến được mô tả trong tài liệu. |
Vòng đời: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id thực tế từ phản hồi tạo gốc; cùng người dùng/khóa/nhóm
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00015 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000015 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/ministral-8b-2512:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/ministral-8b-2512:batch', 'mistralai/ministral-8b-2512']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/ministral-8b-2512:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON nội tuyến tại results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nLưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ lại toàn bộ JSON trạng thái gốc, mọi kết quả/custom_id và toàn bộ phần thân phản hồi hoặc lỗi. Lưu results[] đã hoàn tất dưới dạng JSONL mà không lọc.
Giữ nguyên ID thao tác gốc. Phản hồi 503 result_pending_check có X-Should-Retry:false; tuyệt đối không gửi lại lô gốc có trạng thái chưa xác định.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngresults[].custom_id | Loạistring |
Trườngresults[].response.body.choices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngresults[].error | Loạiobject|null |
Trườngusage | Loạiobject|null |
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngendpoint | Loạistring |
Trườngstatus | Loạistring |
Trườngrequest_counts | Loạiobject |
Trườngresults[].id | Loạistring |
Trườngresults[].response.status_code | Loạiinteger |
Trườngresults[].response.request_id | Loạistring |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnCấu trúc nội tuyến không đúng tài liệu, có khóa trùng, định danh phần tử không hợp lệ hoặc xung đột với khả năng đã cấu hình của mô hình. | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi bất kỳ yêu cầu mới nào. |
Phản hồi401 · authentication_error | Điều kiệnKhóa API không hợp lệ. | Bước tiếp theoSử dụng khóa Ailoot đã được cấp quyền. |
Phản hồi403 · permission_error | Điều kiệnNhóm xử lý hàng loạt không khả dụng. | Bước tiếp theoKiểm tra quyền sử dụng của khóa/nhóm. |
Phản hồi422 · invalid_request_error | Điều kiệnXử lý hàng loạt tính phí từ số dư; yêu cầu tạo qua gói thuê bao bị từ chối. | Bước tiếp theoSử dụng nhóm đã được cấp quyền và tính phí từ số dư. |
Phản hồi422 · price_unavailable | Điều kiệnKhông thể báo giá cho dữ liệu đầu vào của lô. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; sử dụng dữ liệu đầu vào của họ API được mô tả trong tài liệu. |
Phản hồi402 · billing_error | Điều kiệnKhoản dự trữ cho xử lý hàng loạt không khả dụng. | Bước tiếp theoKhắc phục vấn đề về điều kiện tiếp nhận trước khi gửi yêu cầu mới. |
Phản hồi503 · price_unavailable | Điều kiệnGiá phương thức xử lý hàng loạt/đơn giá gốc không khả dụng. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; không thay thế đơn giá. |
Phản hồi503 · api_error | Điều kiệnTuyến cụ thể tới nhà cung cấp không khả dụng. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi để sửa tuyến. |
Phản hồi503 · result_pending_check | Điều kiệnKết quả gốc cần được kiểm tra; X-Should-Retry:false. | Bước tiếp theoGiữ lại operation_id/id gốc và truy xuất trạng thái của thao tác đó; tuyệt đối không lặp lại POST gốc. |
Phản hồi404 · not_found | Điều kiệnKhông tìm thấy thao tác kiểm tra trạng thái lô hoặc thao tác thuộc một danh tính khác. | Bước tiếp theoSử dụng đúng id gốc và cùng người dùng/khóa/nhóm. |
Ailoot Ultra mistralai/ministral-8b-2512:batch
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.