Devstral Medium 1.0 是 Mistral AI 用於軟體工程代理的固定文字模型。發行版識別為 devstral-medium-2507，著重使用工具探索程式碼庫、編輯多個相關檔案，以及跨多步驟延續工程任務。上下文視窗為 128K 個 token。輸入是文字任務及專案資料；輸出可以是程式碼、說明，或應用程式提供函式的引數。
Medium 版本與 Devstral Small 同屬軟體代理方向，同時保有自己的模型身分。製造商為需要理解儲存庫、並在代理環境中協調工作的任務推出此模型。固定 1.0 發行版與後續 Devstral 世代，以及通用 Mistral Medium 系列分開。其上下文與純文字專門能力屬於此版本。
支援的應用程式功能包括結構化輸出、函式呼叫、文件問答及前綴接續。結構化結果讓代理以受影響檔案、必要編輯、假設及驗證步驟等欄位呈現變更計畫。文件問答工作流程提供擷取的技術內容供分析，當實作需求分散於多份規格時很有用。前綴可確立回應開頭，非同步批次工作流程可處理獨立分析請求。
工具輔助任務應定義可用函式及其引數結構描述。模型選擇合適操作並準備引數；應用程式執行並傳回結果。下一步可能是另一個函式呼叫，或依累積資訊回答。連續呼叫支援先探索再編輯與審閱；應用程式允許平行使用時，可一起要求獨立呼叫。檔案存取、命令執行及套用變更，仍是代理環境的功能。
儲存庫變更應提供預期行為、相關介面及可重現範例。要求代理追蹤既有程式路徑、辨識相依關係，並準備在受影響檔案間一致的編輯。錯誤修正應包含觀察結果及規格要求的結果。重構應指出必須維持穩定的公開行為。傳回的搜尋結果、檔案內容及檢查，成為引導下一項提案的文字上下文。
Ailoot API 工作流程應在開始前定義最終產出：修補、實作計畫、結構化審閱或技術說明。要求結果區分建議變更、其理由，以及環境實際傳回的檢查。模型提供下一項決策及文字輸出，應用程式提供工具並驗證其效果。這讓固定 Medium 1.0 版本適合必須連結原始需求、儲存庫佐證及一致建議變更集合的工程工作。
", "aboutText": "Devstral Medium 1.0 是 Mistral AI 用於軟體工程代理的固定文字模型。發行版識別為 devstral-medium-2507，著重使用工具探索程式碼庫、編輯多個相關檔案，以及跨多步驟延續工程任務。上下文視窗為 128K 個 token。輸入是文字任務及專案資料；輸出可以是程式碼、說明，或應用程式提供函式的引數。\n\nMedium 版本與 Devstral Small 同屬軟體代理方向，同時保有自己的模型身分。製造商為需要理解儲存庫、並在代理環境中協調工作的任務推出此模型。固定 1.0 發行版與後續 Devstral 世代，以及通用 Mistral Medium 系列分開。其上下文與純文字專門能力屬於此版本。\n\n支援的應用程式功能包括結構化輸出、函式呼叫、文件問答及前綴接續。結構化結果讓代理以受影響檔案、必要編輯、假設及驗證步驟等欄位呈現變更計畫。文件問答工作流程提供擷取的技術內容供分析，當實作需求分散於多份規格時很有用。前綴可確立回應開頭，非同步批次工作流程可處理獨立分析請求。\n\n工具輔助任務應定義可用函式及其引數結構描述。模型選擇合適操作並準備引數；應用程式執行並傳回結果。下一步可能是另一個函式呼叫，或依累積資訊回答。連續呼叫支援先探索再編輯與審閱；應用程式允許平行使用時，可一起要求獨立呼叫。檔案存取、命令執行及套用變更，仍是代理環境的功能。\n\n儲存庫變更應提供預期行為、相關介面及可重現範例。要求代理追蹤既有程式路徑、辨識相依關係，並準備在受影響檔案間一致的編輯。錯誤修正應包含觀察結果及規格要求的結果。重構應指出必須維持穩定的公開行為。傳回的搜尋結果、檔案內容及檢查，成為引導下一項提案的文字上下文。\n\nAiloot API 工作流程應在開始前定義最終產出：修補、實作計畫、結構化審閱或技術說明。要求結果區分建議變更、其理由，以及環境實際傳回的檢查。模型提供下一項決策及文字輸出，應用程式提供工具並驗證其效果。這讓固定 Medium 1.0 版本適合必須連結原始需求、儲存庫佐證及一致建議變更集合的工程工作。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英文技術範例
Coordinate a renamed export field\n\nPropose a patch plan across three files. serializer.py emits {'userName': user.name}; client.ts reads response.userName; schema.md documents userName. Requirement: new responses use display_name while the client temporarily accepts either field. Show the edits as small before/after snippets and give a compatibility test and a new-field test. Do not claim the files were edited.Three coordinated proposed edits plus tests for old and new responses during the compatibility period.The client accepts both spellings, while the producer and documentation agree on display_name.devstral-medium-2507Devstral Medium 1.0 是 Mistral AI 用於儲存庫探索、工具使用及協調軟體變更的固定純文字版本。其 128K 上下文容納任務需求、程式碼及傳回工具結果，供代理跨相關檔案工作。
此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。
Devstral Medium 1.0 是 Mistral AI 用於軟體工程代理的固定文字模型。發行版識別為 devstral-medium-2507，著重使用工具探索程式碼庫、編輯多個相關檔案，以及跨多步驟延續工程任務。上下文視窗為 128K 個 token。輸入是文字任務及專案資料；輸出可以是程式碼、說明，或應用程式提供函式的引數。
Medium 版本與 Devstral Small 同屬軟體代理方向，同時保有自己的模型身分。製造商為需要理解儲存庫、並在代理環境中協調工作的任務推出此模型。固定 1.0 發行版與後續 Devstral 世代，以及通用 Mistral Medium 系列分開。其上下文與純文字專門能力屬於此版本。
支援的應用程式功能包括結構化輸出、函式呼叫、文件問答及前綴接續。結構化結果讓代理以受影響檔案、必要編輯、假設及驗證步驟等欄位呈現變更計畫。文件問答工作流程提供擷取的技術內容供分析，當實作需求分散於多份規格時很有用。前綴可確立回應開頭，非同步批次工作流程可處理獨立分析請求。
工具輔助任務應定義可用函式及其引數結構描述。模型選擇合適操作並準備引數；應用程式執行並傳回結果。下一步可能是另一個函式呼叫，或依累積資訊回答。連續呼叫支援先探索再編輯與審閱；應用程式允許平行使用時，可一起要求獨立呼叫。檔案存取、命令執行及套用變更，仍是代理環境的功能。
儲存庫變更應提供預期行為、相關介面及可重現範例。要求代理追蹤既有程式路徑、辨識相依關係，並準備在受影響檔案間一致的編輯。錯誤修正應包含觀察結果及規格要求的結果。重構應指出必須維持穩定的公開行為。傳回的搜尋結果、檔案內容及檢查，成為引導下一項提案的文字上下文。
Ailoot API 工作流程應在開始前定義最終產出：修補、實作計畫、結構化審閱或技術說明。要求結果區分建議變更、其理由，以及環境實際傳回的檢查。模型提供下一項決策及文字輸出，應用程式提供工具並驗證其效果。這讓固定 Medium 1.0 版本適合必須連結原始需求、儲存庫佐證及一致建議變更集合的工程工作。
POST /v1/chat/completionstexttext| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 devstral-medium-2507 | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 範例：system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示；確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_part[]|null | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_calls | 類型tool_call[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool；使用實際回傳的 ID | 預設值— |
欄位messages[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時，將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_details | 類型object|array | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_completion_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位stream_options.include_usage | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop | 類型string|string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型function_tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].function.name | 類型string | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
欄位tools[].function.description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].function.parameters | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位response_format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning_effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
欄位functions | 類型function[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位function_call | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位modalities | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— |
欄位provider | 類型object | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— |
欄位cache_control.ttl | 類型string | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— |
文字 · UTF8 文字
messages[].content
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages |
參數material_types | 規格text |
參數messages | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
參數file_material | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
參數optional_controls | 規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
參數control_scope | 規格依模型而定；使用者函式工具與託管工具不同 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
生命週期： synchronous_or_streamed
將確切模型 ID 與 messages 一併送出。
上下文長度不是輸出上限。
文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
| 設定 | 費率表 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.00088 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0044 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "devstral-medium-2507", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='devstral-medium-2507',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='devstral-medium-2507',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 或 SSE
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位choices[].index | 類型integer |
欄位choices[].message.content | 類型string|null |
欄位choices[].message.tool_calls | 類型tool_call[] |
欄位choices[].message.reasoning_content | 類型string |
欄位choices[].message.reasoning_details | 類型object|array |
欄位choices[].finish_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |
Ailoot Ultra devstral-medium-2507
請使用上方列出的 API 方法路徑。
devstral-medium-2507Devstral Medium 1.0 是 Mistral AI 用於儲存庫探索、工具使用及協調軟體變更的固定純文字版本。其 128K 上下文容納任務需求、程式碼及傳回工具結果，供代理跨相關檔案工作。
此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。
Devstral Medium 1.0 是 Mistral AI 用於軟體工程代理的固定文字模型。發行版識別為 devstral-medium-2507，著重使用工具探索程式碼庫、編輯多個相關檔案，以及跨多步驟延續工程任務。上下文視窗為 128K 個 token。輸入是文字任務及專案資料；輸出可以是程式碼、說明，或應用程式提供函式的引數。
Medium 版本與 Devstral Small 同屬軟體代理方向，同時保有自己的模型身分。製造商為需要理解儲存庫、並在代理環境中協調工作的任務推出此模型。固定 1.0 發行版與後續 Devstral 世代，以及通用 Mistral Medium 系列分開。其上下文與純文字專門能力屬於此版本。
支援的應用程式功能包括結構化輸出、函式呼叫、文件問答及前綴接續。結構化結果讓代理以受影響檔案、必要編輯、假設及驗證步驟等欄位呈現變更計畫。文件問答工作流程提供擷取的技術內容供分析，當實作需求分散於多份規格時很有用。前綴可確立回應開頭，非同步批次工作流程可處理獨立分析請求。
工具輔助任務應定義可用函式及其引數結構描述。模型選擇合適操作並準備引數；應用程式執行並傳回結果。下一步可能是另一個函式呼叫，或依累積資訊回答。連續呼叫支援先探索再編輯與審閱；應用程式允許平行使用時，可一起要求獨立呼叫。檔案存取、命令執行及套用變更，仍是代理環境的功能。
儲存庫變更應提供預期行為、相關介面及可重現範例。要求代理追蹤既有程式路徑、辨識相依關係，並準備在受影響檔案間一致的編輯。錯誤修正應包含觀察結果及規格要求的結果。重構應指出必須維持穩定的公開行為。傳回的搜尋結果、檔案內容及檢查，成為引導下一項提案的文字上下文。
Ailoot API 工作流程應在開始前定義最終產出：修補、實作計畫、結構化審閱或技術說明。要求結果區分建議變更、其理由，以及環境實際傳回的檢查。模型提供下一項決策及文字輸出，應用程式提供工具並驗證其效果。這讓固定 Medium 1.0 版本適合必須連結原始需求、儲存庫佐證及一致建議變更集合的工程工作。
POST /v1/messagestextjson, sse| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 devstral-medium-2507 | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
文字 · UTF-8 文字
messages[].content 字串
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages, max_tokens |
參數optional_controls | 規格stream |
參數material_types | 規格text |
參數text_file_material | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |
生命週期： synchronous_or_streamed
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
| 設定 | 費率表 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.00088 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0044 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
{\n "model": "devstral-medium-2507",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'devstral-medium-2507', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'devstral-medium-2507', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 或 SSE
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
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保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位model | 類型string |
欄位content[] | 類型text|thinking|tool_use|other content block |
欄位stop_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |
Ailoot Ultra devstral-medium-2507
請使用上方列出的 API 方法路徑。
英文技術範例
Coordinate a renamed export field\n\nPropose a patch plan across three files. serializer.py emits {'userName': user.name}; client.ts reads response.userName; schema.md documents userName. Requirement: new responses use display_name while the client temporarily accepts either field. Show the edits as small before/after snippets and give a compatibility test and a new-field test. Do not claim the files were edited.Three coordinated proposed edits plus tests for old and new responses during the compatibility period.The client accepts both spellings, while the producer and documentation agree on display_name.