Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506 là bản cập nhật có trọng tâm của Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503. Nhà sản xuất xác định ba thay đổi cụ thể: tuân thủ sát hơn các chỉ dẫn chính xác, giảm câu trả lời lặp hoặc kéo dài ngoài ý muốn và làm mẫu gọi hàm vững chắc hơn. Mô hình vẫn là mô hình văn bản và hình ảnh được tinh chỉnh theo chỉ dẫn, tạo văn bản, thay vì phiên bản mới cho âm thanh hoặc tạo ảnh.
Những gì thay đổi và những gì được giữ lại
Thẻ 3.2 nêu rõ các tính năng chính giống bản phát hành Small 3.1 được nêu tên. Các tính năng đó gồm thị giác, công việc đa ngôn ngữ, hỗ trợ lời nhắc hệ thống, gọi hàm gốc, đầu ra JSON và cửa sổ ngữ cảnh 128k. Thẻ 3.1 được tham chiếu mô tả mô hình 24 tỷ tham số và bộ tách token Tekken với bộ từ vựng gắn nhãn 131k. Liên kết được tài liệu xác nhận này hỗ trợ kế thừa các tính năng sang 3.2, đồng thời giữ bản cập nhật 2506 là phiên bản riêng.
Trọng tâm làm theo chỉ dẫn quan trọng khi kết quả có nhiều yêu cầu chính xác. Cung cấp tài liệu nguồn, liệt kê quy tắc đầu ra phải đáp ứng và nêu sản phẩm cần trả. Yêu cầu trích xuất tài liệu có thể bắt buộc các trường xác định, mã định danh gốc, cách biểu diễn giá trị thiếu đã định nghĩa và không có văn xuôi ngoài bản ghi. Tác vụ viết có thể yêu cầu đối tượng đọc và thứ tự phần cụ thể, đồng thời giữ nguyên các điều kiện được cung cấp.
Thay đổi về lặp xử lý hành vi sinh, không thêm chế độ suy luận mới. Với câu trả lời dài, hãy xác định các phần bắt buộc và mục đích từng phần để yêu cầu có điểm dừng rõ ràng. Thay đổi mẫu hàm liên quan tới cách biểu diễn hội thoại có công cụ; hãy dùng thiết lập hội thoại và bộ tách token của phiên bản tương ứng thay vì coi ví dụ định dạng cũ là có thể thay thế lẫn nhau.
Tác vụ hình ảnh và đa ngôn ngữ
Tính năng thị giác được kế thừa cho phép câu hỏi văn bản đi cùng ảnh. Cung cấp trang, biểu đồ hoặc sơ đồ dễ đọc và xác định chi tiết tác vụ cần. Với so sánh biểu đồ, hãy giữ trục, đơn vị và chú giải, đồng thời yêu cầu quan sát hỗ trợ từng kết luận. Với trường tài liệu, hãy giữ nhãn và ngữ cảnh xung quanh để giá trị trả về được diễn giải đúng.
Phạm vi ngôn ngữ được tài liệu xác nhận gồm tiếng Nga, Anh, Pháp, Đức, Tây Ban Nha, Ý, Bồ Đào Nha, Trung, Nhật, Hàn, Ả Rập, Farsi, Hindi, Bengali và các ngôn ngữ khác nhà sản xuất liệt kê. Chỉ rõ ngôn ngữ cuối cùng và thuật ngữ cần giữ nguyên. Tác vụ tài liệu song ngữ có thể giữ mã định danh và đơn vị, đồng thời điều chỉnh giải thích xung quanh cho người đọc.
Với trích xuất hình ảnh thực tế, hãy yêu cầu mã định danh tài liệu, nhãn trường, văn bản trích xuất và phần ảnh làm cơ sở. Giải thích có thể theo sau riêng nếu người đọc cần diễn giải. Điều này giữ bản chép, trường có cấu trúc và kết luận của mô hình khỏi trở thành một kết quả không phân biệt được.
Chỉ dẫn hệ thống và công cụ
Thẻ 3.2 khuyến nghị lời nhắc hệ thống được điều chỉnh theo trường hợp sử dụng và temperature tương đối thấp, như 0.15. Thiết lập rõ vai trò trợ lý, quy tắc trả lời và cách xử lý tài liệu nguồn. Đặt tài liệu hoặc mã thực tế cùng tác vụ người dùng, giữ ranh giới giữa chỉ dẫn về câu trả lời và chỉ dẫn được trích bên trong nguồn.
Gọi hàm cần ứng dụng cung cấp mô tả công cụ và đối số bắt buộc. Mô hình chuẩn bị lời gọi, ứng dụng thực thi hàm và trả kết quả, rồi câu trả lời tiếp theo dùng thông tin đó. Ví dụ phát hành gồm suy luận thị giác, lời gọi công cụ và chỉ dẫn chỉ có văn bản. Vì vậy, tác vụ tra cứu có thể yêu cầu mô hình chọn thao tác được mô tả, còn tra cứu thực tế và kết quả do ứng dụng bao quanh đảm nhận.
Với yêu cầu mã, hãy cung cấp hàm liên quan, đầu vào bộc lộ vấn đề và hành vi cần có. Yêu cầu bản sửa đề xuất giữ giao diện gốc, rồi các ví dụ phân biệt hành vi dự định. Với yêu cầu toán học, hãy xác định biến và giả định, yêu cầu các bước quan trọng có lý giải và biểu thức cuối cùng riêng. Đây là ứng dụng của khả năng lập trình và suy luận được kế thừa; thực thi mã đề xuất vẫn là bước riêng.
Phạm vi ngữ cảnh và phiên bản
Dùng cửa sổ 128k cho các đoạn nguồn, hình ảnh, hội thoại và câu trả lời mong đợi cùng nhau. So sánh tài liệu lớn có thể giữ các phần liên quan trong khi trả ma trận phát hiện ngắn. Mức cho phép ảnh lớn được cấu hình hoặc giá trị tạo xuất hiện trong ví dụ phục vụ không phải dung lượng tối đa của mô hình được công bố độc lập.
Small 3.2 là bản cập nhật chỉ dẫn có đầu vào hình ảnh được tài liệu xác nhận, không phải Small 3 2501 chỉ có văn bản hay bản phát hành suy luận lai Small 4. Thẻ của nhà sản xuất không cung cấp trần token đầu ra cứng riêng cho mục này. Giữ đúng định danh 2506 và định dạng, đồng thời xác định bản ghi có cấu trúc, giải thích hoặc đề xuất mã cần cho bước tiếp theo.
", "aboutText": "Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506 là bản cập nhật có trọng tâm của Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503. Nhà sản xuất xác định ba thay đổi cụ thể: tuân thủ sát hơn các chỉ dẫn chính xác, giảm câu trả lời lặp hoặc kéo dài ngoài ý muốn và làm mẫu gọi hàm vững chắc hơn. Mô hình vẫn là mô hình văn bản và hình ảnh được tinh chỉnh theo chỉ dẫn, tạo văn bản, thay vì phiên bản mới cho âm thanh hoặc tạo ảnh.\n\nNhững gì thay đổi và những gì được giữ lại\n\nThẻ 3.2 nêu rõ các tính năng chính giống bản phát hành Small 3.1 được nêu tên. Các tính năng đó gồm thị giác, công việc đa ngôn ngữ, hỗ trợ lời nhắc hệ thống, gọi hàm gốc, đầu ra JSON và cửa sổ ngữ cảnh 128k. Thẻ 3.1 được tham chiếu mô tả mô hình 24 tỷ tham số và bộ tách token Tekken với bộ từ vựng gắn nhãn 131k. Liên kết được tài liệu xác nhận này hỗ trợ kế thừa các tính năng sang 3.2, đồng thời giữ bản cập nhật 2506 là phiên bản riêng.\n\nTrọng tâm làm theo chỉ dẫn quan trọng khi kết quả có nhiều yêu cầu chính xác. Cung cấp tài liệu nguồn, liệt kê quy tắc đầu ra phải đáp ứng và nêu sản phẩm cần trả. Yêu cầu trích xuất tài liệu có thể bắt buộc các trường xác định, mã định danh gốc, cách biểu diễn giá trị thiếu đã định nghĩa và không có văn xuôi ngoài bản ghi. Tác vụ viết có thể yêu cầu đối tượng đọc và thứ tự phần cụ thể, đồng thời giữ nguyên các điều kiện được cung cấp.\n\nThay đổi về lặp xử lý hành vi sinh, không thêm chế độ suy luận mới. Với câu trả lời dài, hãy xác định các phần bắt buộc và mục đích từng phần để yêu cầu có điểm dừng rõ ràng. Thay đổi mẫu hàm liên quan tới cách biểu diễn hội thoại có công cụ; hãy dùng thiết lập hội thoại và bộ tách token của phiên bản tương ứng thay vì coi ví dụ định dạng cũ là có thể thay thế lẫn nhau.\n\nTác vụ hình ảnh và đa ngôn ngữ\n\nTính năng thị giác được kế thừa cho phép câu hỏi văn bản đi cùng ảnh. Cung cấp trang, biểu đồ hoặc sơ đồ dễ đọc và xác định chi tiết tác vụ cần. Với so sánh biểu đồ, hãy giữ trục, đơn vị và chú giải, đồng thời yêu cầu quan sát hỗ trợ từng kết luận. Với trường tài liệu, hãy giữ nhãn và ngữ cảnh xung quanh để giá trị trả về được diễn giải đúng.\n\nPhạm vi ngôn ngữ được tài liệu xác nhận gồm tiếng Nga, Anh, Pháp, Đức, Tây Ban Nha, Ý, Bồ Đào Nha, Trung, Nhật, Hàn, Ả Rập, Farsi, Hindi, Bengali và các ngôn ngữ khác nhà sản xuất liệt kê. Chỉ rõ ngôn ngữ cuối cùng và thuật ngữ cần giữ nguyên. Tác vụ tài liệu song ngữ có thể giữ mã định danh và đơn vị, đồng thời điều chỉnh giải thích xung quanh cho người đọc.\n\nVới trích xuất hình ảnh thực tế, hãy yêu cầu mã định danh tài liệu, nhãn trường, văn bản trích xuất và phần ảnh làm cơ sở. Giải thích có thể theo sau riêng nếu người đọc cần diễn giải. Điều này giữ bản chép, trường có cấu trúc và kết luận của mô hình khỏi trở thành một kết quả không phân biệt được.\n\nChỉ dẫn hệ thống và công cụ\n\nThẻ 3.2 khuyến nghị lời nhắc hệ thống được điều chỉnh theo trường hợp sử dụng và temperature tương đối thấp, như 0.15. Thiết lập rõ vai trò trợ lý, quy tắc trả lời và cách xử lý tài liệu nguồn. Đặt tài liệu hoặc mã thực tế cùng tác vụ người dùng, giữ ranh giới giữa chỉ dẫn về câu trả lời và chỉ dẫn được trích bên trong nguồn.\n\nGọi hàm cần ứng dụng cung cấp mô tả công cụ và đối số bắt buộc. Mô hình chuẩn bị lời gọi, ứng dụng thực thi hàm và trả kết quả, rồi câu trả lời tiếp theo dùng thông tin đó. Ví dụ phát hành gồm suy luận thị giác, lời gọi công cụ và chỉ dẫn chỉ có văn bản. Vì vậy, tác vụ tra cứu có thể yêu cầu mô hình chọn thao tác được mô tả, còn tra cứu thực tế và kết quả do ứng dụng bao quanh đảm nhận.\n\nVới yêu cầu mã, hãy cung cấp hàm liên quan, đầu vào bộc lộ vấn đề và hành vi cần có. Yêu cầu bản sửa đề xuất giữ giao diện gốc, rồi các ví dụ phân biệt hành vi dự định. Với yêu cầu toán học, hãy xác định biến và giả định, yêu cầu các bước quan trọng có lý giải và biểu thức cuối cùng riêng. Đây là ứng dụng của khả năng lập trình và suy luận được kế thừa; thực thi mã đề xuất vẫn là bước riêng.\n\nPhạm vi ngữ cảnh và phiên bản\n\nDùng cửa sổ 128k cho các đoạn nguồn, hình ảnh, hội thoại và câu trả lời mong đợi cùng nhau. So sánh tài liệu lớn có thể giữ các phần liên quan trong khi trả ma trận phát hiện ngắn. Mức cho phép ảnh lớn được cấu hình hoặc giá trị tạo xuất hiện trong ví dụ phục vụ không phải dung lượng tối đa của mô hình được công bố độc lập.\n\nSmall 3.2 là bản cập nhật chỉ dẫn có đầu vào hình ảnh được tài liệu xác nhận, không phải Small 3 2501 chỉ có văn bản hay bản phát hành suy luận lai Small 4. Thẻ của nhà sản xuất không cung cấp trần token đầu ra cứng riêng cho mục này. Giữ đúng định danh 2506 và định dạng, đồng thời xác định bản ghi có cấu trúc, giải thích hoặc đề xuất mã cần cho bước tiếp theo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Extract exactly the requested fields\n\nRead this note: 'Service case C-52. Customer: Dana Lee. Device: Lamp Mini. Reported problem: switches off after ten minutes.' Return exactly four labelled lines, in this order: Case ID, Device, Problem, Purchase date. Use unknown for missing information. Omit the customer's name and all introductory or closing prose.Exactly four labelled lines containing source-derived values or unknown, in the requested order.Purchase date is unknown, Dana Lee is omitted, and there are no extra lines.mistralai/mistral-small-3.2-24b-instructMistral Small 3.2 24B Instruct là mô hình chỉ dẫn văn bản và hình ảnh với ngữ cảnh 128k do nhà sản xuất công bố. Bản cập nhật 2506 cải thiện cụ thể khả năng làm theo chỉ dẫn chính xác, giảm lặp và tăng độ vững chắc của mẫu gọi hàm, đồng thời giữ các tính năng cốt lõi của Small 3.1.
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 3.2 24B Instruct 2506 là bản cập nhật có trọng tâm của Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503. Nhà sản xuất xác định ba thay đổi cụ thể: tuân thủ sát hơn các chỉ dẫn chính xác, giảm câu trả lời lặp hoặc kéo dài ngoài ý muốn và làm mẫu gọi hàm vững chắc hơn. Mô hình vẫn là mô hình văn bản và hình ảnh được tinh chỉnh theo chỉ dẫn, tạo văn bản, thay vì phiên bản mới cho âm thanh hoặc tạo ảnh.
Những gì thay đổi và những gì được giữ lại
Thẻ 3.2 nêu rõ các tính năng chính giống bản phát hành Small 3.1 được nêu tên. Các tính năng đó gồm thị giác, công việc đa ngôn ngữ, hỗ trợ lời nhắc hệ thống, gọi hàm gốc, đầu ra JSON và cửa sổ ngữ cảnh 128k. Thẻ 3.1 được tham chiếu mô tả mô hình 24 tỷ tham số và bộ tách token Tekken với bộ từ vựng gắn nhãn 131k. Liên kết được tài liệu xác nhận này hỗ trợ kế thừa các tính năng sang 3.2, đồng thời giữ bản cập nhật 2506 là phiên bản riêng.
Trọng tâm làm theo chỉ dẫn quan trọng khi kết quả có nhiều yêu cầu chính xác. Cung cấp tài liệu nguồn, liệt kê quy tắc đầu ra phải đáp ứng và nêu sản phẩm cần trả. Yêu cầu trích xuất tài liệu có thể bắt buộc các trường xác định, mã định danh gốc, cách biểu diễn giá trị thiếu đã định nghĩa và không có văn xuôi ngoài bản ghi. Tác vụ viết có thể yêu cầu đối tượng đọc và thứ tự phần cụ thể, đồng thời giữ nguyên các điều kiện được cung cấp.
Thay đổi về lặp xử lý hành vi sinh, không thêm chế độ suy luận mới. Với câu trả lời dài, hãy xác định các phần bắt buộc và mục đích từng phần để yêu cầu có điểm dừng rõ ràng. Thay đổi mẫu hàm liên quan tới cách biểu diễn hội thoại có công cụ; hãy dùng thiết lập hội thoại và bộ tách token của phiên bản tương ứng thay vì coi ví dụ định dạng cũ là có thể thay thế lẫn nhau.
Tác vụ hình ảnh và đa ngôn ngữ
Tính năng thị giác được kế thừa cho phép câu hỏi văn bản đi cùng ảnh. Cung cấp trang, biểu đồ hoặc sơ đồ dễ đọc và xác định chi tiết tác vụ cần. Với so sánh biểu đồ, hãy giữ trục, đơn vị và chú giải, đồng thời yêu cầu quan sát hỗ trợ từng kết luận. Với trường tài liệu, hãy giữ nhãn và ngữ cảnh xung quanh để giá trị trả về được diễn giải đúng.
Phạm vi ngôn ngữ được tài liệu xác nhận gồm tiếng Nga, Anh, Pháp, Đức, Tây Ban Nha, Ý, Bồ Đào Nha, Trung, Nhật, Hàn, Ả Rập, Farsi, Hindi, Bengali và các ngôn ngữ khác nhà sản xuất liệt kê. Chỉ rõ ngôn ngữ cuối cùng và thuật ngữ cần giữ nguyên. Tác vụ tài liệu song ngữ có thể giữ mã định danh và đơn vị, đồng thời điều chỉnh giải thích xung quanh cho người đọc.
Với trích xuất hình ảnh thực tế, hãy yêu cầu mã định danh tài liệu, nhãn trường, văn bản trích xuất và phần ảnh làm cơ sở. Giải thích có thể theo sau riêng nếu người đọc cần diễn giải. Điều này giữ bản chép, trường có cấu trúc và kết luận của mô hình khỏi trở thành một kết quả không phân biệt được.
Chỉ dẫn hệ thống và công cụ
Thẻ 3.2 khuyến nghị lời nhắc hệ thống được điều chỉnh theo trường hợp sử dụng và temperature tương đối thấp, như 0.15. Thiết lập rõ vai trò trợ lý, quy tắc trả lời và cách xử lý tài liệu nguồn. Đặt tài liệu hoặc mã thực tế cùng tác vụ người dùng, giữ ranh giới giữa chỉ dẫn về câu trả lời và chỉ dẫn được trích bên trong nguồn.
Gọi hàm cần ứng dụng cung cấp mô tả công cụ và đối số bắt buộc. Mô hình chuẩn bị lời gọi, ứng dụng thực thi hàm và trả kết quả, rồi câu trả lời tiếp theo dùng thông tin đó. Ví dụ phát hành gồm suy luận thị giác, lời gọi công cụ và chỉ dẫn chỉ có văn bản. Vì vậy, tác vụ tra cứu có thể yêu cầu mô hình chọn thao tác được mô tả, còn tra cứu thực tế và kết quả do ứng dụng bao quanh đảm nhận.
Với yêu cầu mã, hãy cung cấp hàm liên quan, đầu vào bộc lộ vấn đề và hành vi cần có. Yêu cầu bản sửa đề xuất giữ giao diện gốc, rồi các ví dụ phân biệt hành vi dự định. Với yêu cầu toán học, hãy xác định biến và giả định, yêu cầu các bước quan trọng có lý giải và biểu thức cuối cùng riêng. Đây là ứng dụng của khả năng lập trình và suy luận được kế thừa; thực thi mã đề xuất vẫn là bước riêng.
Phạm vi ngữ cảnh và phiên bản
Dùng cửa sổ 128k cho các đoạn nguồn, hình ảnh, hội thoại và câu trả lời mong đợi cùng nhau. So sánh tài liệu lớn có thể giữ các phần liên quan trong khi trả ma trận phát hiện ngắn. Mức cho phép ảnh lớn được cấu hình hoặc giá trị tạo xuất hiện trong ví dụ phục vụ không phải dung lượng tối đa của mô hình được công bố độc lập.
Small 3.2 là bản cập nhật chỉ dẫn có đầu vào hình ảnh được tài liệu xác nhận, không phải Small 3 2501 chỉ có văn bản hay bản phát hành suy luận lai Small 4. Thẻ của nhà sản xuất không cung cấp trần token đầu ra cứng riêng cho mục này. Giữ đúng định danh 2506 và định dạng, đồng thời xác định bản ghi có cấu trúc, giải thích hoặc đề xuất mã cần cho bước tiếp theo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct | 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 $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0006 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0006 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct", "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/mistral-small-3.2-24b-instruct',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/mistral-small-3.2-24b-instruct',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/mistral-small-3.2-24b-instruct
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
mistralai/mistral-small-3.2-24b-instructMistral Small 3.2 24B Instruct là mô hình chỉ dẫn văn bản và hình ảnh với ngữ cảnh 128k do nhà sản xuất công bố. Bản cập nhật 2506 cải thiện cụ thể khả năng làm theo chỉ dẫn chính xác, giảm lặp và tăng độ vững chắc của mẫu gọi hàm, đồng thời giữ các tính năng cốt lõi của Small 3.1.
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 3.2 24B Instruct 2506 là bản cập nhật có trọng tâm của Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503. Nhà sản xuất xác định ba thay đổi cụ thể: tuân thủ sát hơn các chỉ dẫn chính xác, giảm câu trả lời lặp hoặc kéo dài ngoài ý muốn và làm mẫu gọi hàm vững chắc hơn. Mô hình vẫn là mô hình văn bản và hình ảnh được tinh chỉnh theo chỉ dẫn, tạo văn bản, thay vì phiên bản mới cho âm thanh hoặc tạo ảnh.
Những gì thay đổi và những gì được giữ lại
Thẻ 3.2 nêu rõ các tính năng chính giống bản phát hành Small 3.1 được nêu tên. Các tính năng đó gồm thị giác, công việc đa ngôn ngữ, hỗ trợ lời nhắc hệ thống, gọi hàm gốc, đầu ra JSON và cửa sổ ngữ cảnh 128k. Thẻ 3.1 được tham chiếu mô tả mô hình 24 tỷ tham số và bộ tách token Tekken với bộ từ vựng gắn nhãn 131k. Liên kết được tài liệu xác nhận này hỗ trợ kế thừa các tính năng sang 3.2, đồng thời giữ bản cập nhật 2506 là phiên bản riêng.
Trọng tâm làm theo chỉ dẫn quan trọng khi kết quả có nhiều yêu cầu chính xác. Cung cấp tài liệu nguồn, liệt kê quy tắc đầu ra phải đáp ứng và nêu sản phẩm cần trả. Yêu cầu trích xuất tài liệu có thể bắt buộc các trường xác định, mã định danh gốc, cách biểu diễn giá trị thiếu đã định nghĩa và không có văn xuôi ngoài bản ghi. Tác vụ viết có thể yêu cầu đối tượng đọc và thứ tự phần cụ thể, đồng thời giữ nguyên các điều kiện được cung cấp.
Thay đổi về lặp xử lý hành vi sinh, không thêm chế độ suy luận mới. Với câu trả lời dài, hãy xác định các phần bắt buộc và mục đích từng phần để yêu cầu có điểm dừng rõ ràng. Thay đổi mẫu hàm liên quan tới cách biểu diễn hội thoại có công cụ; hãy dùng thiết lập hội thoại và bộ tách token của phiên bản tương ứng thay vì coi ví dụ định dạng cũ là có thể thay thế lẫn nhau.
Tác vụ hình ảnh và đa ngôn ngữ
Tính năng thị giác được kế thừa cho phép câu hỏi văn bản đi cùng ảnh. Cung cấp trang, biểu đồ hoặc sơ đồ dễ đọc và xác định chi tiết tác vụ cần. Với so sánh biểu đồ, hãy giữ trục, đơn vị và chú giải, đồng thời yêu cầu quan sát hỗ trợ từng kết luận. Với trường tài liệu, hãy giữ nhãn và ngữ cảnh xung quanh để giá trị trả về được diễn giải đúng.
Phạm vi ngôn ngữ được tài liệu xác nhận gồm tiếng Nga, Anh, Pháp, Đức, Tây Ban Nha, Ý, Bồ Đào Nha, Trung, Nhật, Hàn, Ả Rập, Farsi, Hindi, Bengali và các ngôn ngữ khác nhà sản xuất liệt kê. Chỉ rõ ngôn ngữ cuối cùng và thuật ngữ cần giữ nguyên. Tác vụ tài liệu song ngữ có thể giữ mã định danh và đơn vị, đồng thời điều chỉnh giải thích xung quanh cho người đọc.
Với trích xuất hình ảnh thực tế, hãy yêu cầu mã định danh tài liệu, nhãn trường, văn bản trích xuất và phần ảnh làm cơ sở. Giải thích có thể theo sau riêng nếu người đọc cần diễn giải. Điều này giữ bản chép, trường có cấu trúc và kết luận của mô hình khỏi trở thành một kết quả không phân biệt được.
Chỉ dẫn hệ thống và công cụ
Thẻ 3.2 khuyến nghị lời nhắc hệ thống được điều chỉnh theo trường hợp sử dụng và temperature tương đối thấp, như 0.15. Thiết lập rõ vai trò trợ lý, quy tắc trả lời và cách xử lý tài liệu nguồn. Đặt tài liệu hoặc mã thực tế cùng tác vụ người dùng, giữ ranh giới giữa chỉ dẫn về câu trả lời và chỉ dẫn được trích bên trong nguồn.
Gọi hàm cần ứng dụng cung cấp mô tả công cụ và đối số bắt buộc. Mô hình chuẩn bị lời gọi, ứng dụng thực thi hàm và trả kết quả, rồi câu trả lời tiếp theo dùng thông tin đó. Ví dụ phát hành gồm suy luận thị giác, lời gọi công cụ và chỉ dẫn chỉ có văn bản. Vì vậy, tác vụ tra cứu có thể yêu cầu mô hình chọn thao tác được mô tả, còn tra cứu thực tế và kết quả do ứng dụng bao quanh đảm nhận.
Với yêu cầu mã, hãy cung cấp hàm liên quan, đầu vào bộc lộ vấn đề và hành vi cần có. Yêu cầu bản sửa đề xuất giữ giao diện gốc, rồi các ví dụ phân biệt hành vi dự định. Với yêu cầu toán học, hãy xác định biến và giả định, yêu cầu các bước quan trọng có lý giải và biểu thức cuối cùng riêng. Đây là ứng dụng của khả năng lập trình và suy luận được kế thừa; thực thi mã đề xuất vẫn là bước riêng.
Phạm vi ngữ cảnh và phiên bản
Dùng cửa sổ 128k cho các đoạn nguồn, hình ảnh, hội thoại và câu trả lời mong đợi cùng nhau. So sánh tài liệu lớn có thể giữ các phần liên quan trong khi trả ma trận phát hiện ngắn. Mức cho phép ảnh lớn được cấu hình hoặc giá trị tạo xuất hiện trong ví dụ phục vụ không phải dung lượng tối đa của mô hình được công bố độc lập.
Small 3.2 là bản cập nhật chỉ dẫn có đầu vào hình ảnh được tài liệu xác nhận, không phải Small 3 2501 chỉ có văn bản hay bản phát hành suy luận lai Small 4. Thẻ của nhà sản xuất không cung cấp trần token đầu ra cứng riêng cho mục này. Giữ đúng định danh 2506 và định dạng, đồng thời xác định bản ghi có cấu trúc, giải thích hoặc đề xuất mã cần cho bước tiếp theo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct | 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 $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0006 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00002 / 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 $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0006 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00002 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/mistral-small-3.2-24b-instruct', '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/mistral-small-3.2-24b-instruct', '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/mistral-small-3.2-24b-instruct
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Extract exactly the requested fields\n\nRead this note: 'Service case C-52. Customer: Dana Lee. Device: Lamp Mini. Reported problem: switches off after ten minutes.' Return exactly four labelled lines, in this order: Case ID, Device, Problem, Purchase date. Use unknown for missing information. Omit the customer's name and all introductory or closing prose.Exactly four labelled lines containing source-derived values or unknown, in the requested order.Purchase date is unknown, Dana Lee is omitted, and there are no extra lines.