Source: https://ailoot.ai/models/vi/mistralai-mistral-small-2603/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/mistralai-mistral-small-2603/
Language: vi

# Mistral: Mistral Small 4

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/mistralai-mistral-small-2603/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/mistralai-mistral-small-2603/facts.json)

## [Mistral: Mistral Small 4](https://ailoot.ai/models/vi/mistralai-mistral-small-2603/)

Mistral Small 4 là mô hình văn bản và hình ảnh lai với khả năng chỉ dẫn, suy luận và lập trình. Bản phát hành hỗn hợp chuyên gia 119 tỷ tham số kích hoạt 6,5 tỷ tham số cho mỗi token và hỗ trợ ngữ cảnh 256k do nhà sản xuất công bố, nỗ lực suy luận có thể chọn, JSON và gọi hàm.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/vi/mistralai-mistral-small-2603/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/vi/mistralai-mistral-small-2603/#method-1)

Về mô hình

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.

Mistral Small 4 kết hợp làm theo chỉ dẫn chung, suy luận và lập trình trong một mô hình đa phương thức. Nhà sản xuất mô tả mô hình hợp nhất các dòng Instruct, suy luận Magistral và lập trình Devstral. Mô hình nhận văn bản và hình ảnh, trả về văn bản, với gọi hàm và đầu ra JSON sẵn có cho ứng dụng có công cụ hỗ trợ.

Kiến trúc và tính năng chính

Bản phát hành có tổng cộng 119 tỷ tham số và kích hoạt 6,5 tỷ cho mỗi token. Kiến trúc hỗn hợp chuyên gia chứa 128 chuyên gia, với 4 hoạt động, và nhà sản xuất mô tả cửa sổ ngữ cảnh 256k. Số tham số hoạt động và số chuyên gia mô tả cách tổ chức mô hình; chúng khác với lượng nội dung văn bản hay hình ảnh trong một tác vụ.

Mô hình cung cấp chức năng chỉ dẫn và suy luận trong cùng bản trọng số. Nhà sản xuất cũng xác định thị giác, tuân thủ lời nhắc hệ thống và hỗ trợ 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. Vì vậy, chỉ dẫn văn bản có thể hỏi về ảnh hoặc kết hợp yêu cầu bằng chữ với bằng chứng nhìn thấy, với câu trả lời ở dạng văn bản.

Tác vụ hình ảnh có thể cung cấp trang tài liệu và yêu cầu giá trị liên quan tới một điều kiện được nêu tên. Giữ nhãn và đơn vị dễ đọc, đồng thời nêu kết quả cần giữ câu chữ gốc, tóm tắt hay so sánh với nguồn khác. Tác vụ giao diện có thể ghép ảnh chụp màn hình với mục tiêu người dùng và yêu cầu điều khiển nhìn thấy liên quan cùng bằng chứng hỗ trợ bước tiếp theo được đề xuất.

Chọn chế độ chỉ dẫn hoặc suy luận

Thẻ phát hành mô tả nỗ lực suy luận none cho câu trả lời theo chỉ dẫn tức thì và high cho suy luận, với high được khuyến nghị cho prompt phức tạp. Lựa chọn được thực hiện theo từng yêu cầu trong cùng mô hình Small 4. Phân loại thông thường hoặc viết lại ngắn có thể có hợp đồng câu trả lời khác với vấn đề toán học, thị giác hoặc lập trình cần giải thích được phát triển đầy đủ.

Nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.7 cho nỗ lực suy luận high. Với none, tài liệu quy định temperature từ 0.0 đến 0.7 theo tác vụ. Các thiết lập này mô tả chế độ được tài liệu xác nhận và không biến nỗ lực suy luận thành bảo đảm kết quả đúng. Xác định giả định, hình thức đầu ra và tài liệu nguồn liên quan trước khi chọn mức suy luận tác vụ cần.

Với bài toán có lời giải, hãy cung cấp toàn bộ điều kiện và yêu cầu các bước quan trọng có lý giải, tiếp theo là biểu thức cuối cùng. Với tác vụ mã, hãy cung cấp yêu cầu, hàm bị ảnh hưởng và đầu vào cụ thể; yêu cầu triển khai đề xuất tách khỏi giải thích và ví dụ. Các minh họa sử dụng của nhà sản xuất gồm làm theo chỉ dẫn, công cụ tính toán áp dụng cho ảnh và suy luận thị giác, minh họa cách bằng chứng văn bản và hình ảnh đi vào các tác vụ khác nhau này.

Lập trình, tài liệu và công cụ

Mô hình được định vị cho khám phá cơ sở mã và tác nhân kỹ thuật phần mềm, trợ lý chung, hiểu tài liệu và nghiên cứu. Yêu cầu tác nhân lập trình có thể nêu mô-đun cần thay đổi, giao diện phải giữ và hành vi cần có. Cung cấp nguồn và bằng chứng lỗi liên quan. Mô hình có thể đề xuất thao tác tiếp theo hoặc thay đổi mã, còn ứng dụng cung cấp truy cập kho mã, thực thi và phản hồi.

Với trích xuất tài liệu, hãy xác định các trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu. Bản ghi hữu ích có thể tách mã định danh tài liệu, phát biểu nguồn, yêu cầu được diễn giải và câu hỏi chưa giải quyết. Thẻ dịch vụ của nhà sản xuất liệt kê đầu ra có cấu trúc tùy chỉnh và hỏi đáp tài liệu; tính năng sau dùng xử lý tài liệu và OCR để chuẩn bị văn bản cùng cấu trúc trước khi phân tích bằng mô hình ngôn ngữ. Câu hỏi ảnh trực tiếp và quy trình tài liệu có OCR hỗ trợ cần giữ cách chuẩn bị đầu vào riêng.

Gọi hàm cần công cụ được mô tả rõ. Mô hình chọn hàm và tạo đối số; ứng dụng thực thi thao tác và trả kết quả cho câu trả lời tiếp theo. Logic tương tự áp dụng dù tác vụ là tra cứu, tính toán hay thao tác lập trình. Định dạng JSON sắp xếp câu trả lời, còn lời gọi công cụ yêu cầu hành động bên ngoài; không nên coi hai điều này là kết quả có thể thay thế nhau.

Thẻ dịch vụ cũng liệt kê đầu ra dự đoán, tiền tố câu trả lời, xử lý theo lô và hội thoại tác nhân. Đầu ra dự đoán hữu ích khi phải tạo lại tài liệu hoặc tệp mã với chỉ một thay đổi giới hạn và phần nội dung còn lại đã biết. Chỉ rõ chỉnh sửa và tài liệu cần giữ. Tiếp tục theo tiền tố dùng phần đầu câu trả lời đã biết, còn xử lý theo lô liên quan tới gửi công việc chứ không phải chế độ suy luận bổ sung.

Phạm vi ngữ cảnh và phiên bản

Lập kế hoạch tác vụ bằng chữ, tài liệu hình ảnh, hội thoại và câu trả lời mong muốn theo ngữ cảnh 256k được tài liệu xác nhận. Ví dụ sử dụng phát hành cấu hình ngữ cảnh 262.144 token, còn ví dụ tạo 1.024 token không phải dung lượng đầu ra tối đa riêng. Các nguồn đã đọc không cung cấp giới hạn độ dài câu trả lời cứng độc lập để thay cho độ dài tác vụ được chọn.

Small 4 có kiến trúc hỗn hợp chuyên gia 119 tỷ tham số và chế độ lai riêng. Mô hình không nên thừa hưởng kiến trúc dense 128 tỷ của Medium 3.5 hay các phiên bản Instruct và Reasoning riêng của Ministral 3. Nhà sản xuất cũng phát hành sản phẩm lượng tử hóa và giải mã suy đoán riêng; đó là sản phẩm triển khai riêng thay vì phương thức nội dung khác. Giữ bản phát hành Small 4 được nêu và chế độ được yêu cầu cho kết quả giải thích, bản ghi có cấu trúc hoặc mã thực tế.

Tác vụ thực tế

### Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

```
Repair a last-line parser

This Python parser loses a final line without a trailing newline: def lines(text):
    return text.split("\n")[:-1]
Return a corrected function that preserves nonempty final lines, avoids an artificial last empty line when text ends in a newline and returns [] for empty text. Include tests for all three cases.
```

#### Kết quả mong đợi

```
A corrected Python function, a short explanation and tests for newline, no-newline and empty input.
```

#### Kiểm tra kết quả

```
Check that the last real line is retained and that only a trailing separator’s artificial empty entry is removed.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `mistralai/mistral-small-2603`

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=chat)

Mistral /`mistralai/mistral-small-2603`

### Bắt đầu

Mistral Small 4 là mô hình văn bản và hình ảnh lai với khả năng chỉ dẫn, suy luận và lập trình. Bản phát hành hỗn hợp chuyên gia 119 tỷ tham số kích hoạt 6,5 tỷ tham số cho mỗi token và hỗ trợ ngữ cảnh 256k do nhà sản xuất công bố, nỗ lực suy luận có thể chọn, JSON và gọi hàm.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

Văn bản

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`text`

Định dạng đầu ra

json hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mistralai/mistral-small-2603 | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | 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— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string\|content_part[]\|null` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_calls` | Loại`tool_call[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_call_id` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
| Trường`messages[].name` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].reasoning_content` | Loại`string` | 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— |
| Trường`messages[].reasoning_details` | Loại`object\|array` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_completion_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
| Trường`stream_options.include_usage` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`temperature` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`top_p` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stop` | Loại`string\|string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools` | Loại`function_tool[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].type` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.name` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.description` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.parameters` | Loại`JSON_schema` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tool_choice` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`parallel_tool_calls` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`response_format` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning_effort` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`service_tier` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`instructions` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
| Trường`functions` | Loại`function[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`function_call` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`prompt_cache_options` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`modalities` | Loại`string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
| Trường`provider` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
| Trường`cache_control.ttl` | Loại`string` | 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— |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF8

`messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`messages` | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
| Tham số`file_material` | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Tham số`control_scope` | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
| Tham số`output_modalities` | Hợp đồngtext |
| Tham số`hosted_operations` | Hợp đồngfalse |
| Tham số`multimodal_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.

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức độ suy luận · cao

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận cao

Mức độ suy luận · không suy luận

Mức giá tiêu chuẩn Khi không sử dụng suy luận

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

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 **$0.0003** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0012** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.00003** / 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 **$0.0003** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0012** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.00003** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKLuồng Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-2603", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-small-2603',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-small-2603',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

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.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`choices[].index` | Loạiinteger |
| Trường`choices[].message.content` | Loạistring\|null |
| Trường`choices[].message.tool_calls` | Loạitool\_call\[\] |
| Trường`choices[].message.reasoning_content` | Loạistring |
| Trường`choices[].message.reasoning_details` | Loạiobject\|array |
| Trường`choices[].finish_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| 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. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=chat)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `mistralai/mistral-small-2603`

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=messages)

Mistral /`mistralai/mistral-small-2603`

### Bắt đầu

Mistral Small 4 là mô hình văn bản và hình ảnh lai với khả năng chỉ dẫn, suy luận và lập trình. Bản phát hành hỗn hợp chuyên gia 119 tỷ tham số kích hoạt 6,5 tỷ tham số cho mỗi token và hỗ trợ ngữ cảnh 256k do nhà sản xuất công bố, nỗ lực suy luận có thể chọn, JSON và gọi hàm.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

json · sse

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`json`, `sse`

Định dạng đầu ra

JSON hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mistralai/mistral-small-2603 | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF-8

`Chuỗi messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages, max\_tokens |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`text_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`

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức độ suy luận · cao

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận cao

Mức độ suy luận · không suy luận

Mức giá tiêu chuẩn Khi không sử dụng suy luận

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

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 **$0.0003** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0012** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.00003** / 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 **$0.0003** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0012** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.00003** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ

```json
{
  "model": "mistralai/mistral-small-2603",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-2603', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'mistralai/mistral-small-2603', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

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.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`id` | Loạistring |
| Trường`model` | Loạistring |
| Trường`content[]` | Loạitext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Trường`stop_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| 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. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=messages)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`mistralai/mistral-small-2603`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=mistralai%2Fmistral-small-2603&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-small-2603&fmt=messages)

FAQ · Mistral: Mistral Small 4

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-2603`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-2603`: `text` → `json`, `sse`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-2603`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `mistralai/mistral-small-2603`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/chat/completions` · `mistralai/mistral-small-2603`: `messages.min_items`: `1`

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

## Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

## Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao

Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.

Mã giảm đến 50%

Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.

Chi phí trong lịch sử

Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

[Chọn gói thuê bao](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/subscriptions/) · [Xem giá mô hình](https://ailoot.ai/models/vi/)

## Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại

Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.

Giấy phép bán lại

Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.

Tài liệu trên website

Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

[Yêu cầu giấy phép bán lại](mailto:support@ailoot.ai) · [Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=vi)

## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty





Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục.





Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.





Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.