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": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Extract a compact invoice record\n\nExtract the invoice identifier, supplier, total and currency from this text: Invoice INV-731. Supplier: Cedar Works. Subtotal: 80 EUR. Tax: 16 EUR. Total: 96 EUR. Payment due: not stated. Return those fields plus payment_due; use null when absent and preserve the identifier exactly.A labelled record with invoice_id, supplier, total, currency and payment_due, using null for the unstated date.Check that the total is taken from the Total line rather than the subtotal and that EUR is retained.mistralai/ministral-8b-2512Ministral 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/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mistralai/ministral-8b-2512 | 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.
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 $0.00066 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00066 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 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 $0.00066 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00066 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00003 / 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": "mistralai/ministral-8b-2512", "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/ministral-8b-2512',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/ministral-8b-2512',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 mistralai/ministral-8b-2512
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
mistralai/ministral-8b-2512Ministral 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/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mistralai/ministral-8b-2512 | 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.
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 $0.00066 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00066 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 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 $0.00066 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00066 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "mistralai/ministral-8b-2512",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/ministral-8b-2512', '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/ministral-8b-2512', '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 mistralai/ministral-8b-2512
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Extract a compact invoice record\n\nExtract the invoice identifier, supplier, total and currency from this text: Invoice INV-731. Supplier: Cedar Works. Subtotal: 80 EUR. Tax: 16 EUR. Total: 96 EUR. Payment due: not stated. Return those fields plus payment_due; use null when absent and preserve the identifier exactly.A labelled record with invoice_id, supplier, total, currency and payment_due, using null for the unstated date.Check that the total is taken from the Total line rather than the subtotal and that EUR is retained.