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Language: zh-hant-tw

# Mistral: Ministral 3 8B 2512 (batch)

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## [Mistral: Ministral 3 8B 2512 (batch)](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-ministral-8b-2512-u003a-batch/)

Ministral 3 8B Instruct 2512 是多語言文字與影像指令模型，具備 84 億參數語言元件與 4 億參數視覺編碼器。它支援原廠提供的 256k 上下文、系統指令、JSON 及原生函式呼叫，適用於助理與文件工作流程。

- [**Ailoot Ultra · 批次處理（Batch）** `POST /v1/batches` `mistralai/ministral-8b-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-ministral-8b-2512-u003a-batch/#method-0)

關於模型

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。

Ministral 3 8B Instruct 2512 是 Mistral AI 的 Ministral 3 系列中，規模居中的指令微調模型。發布的檢查點以 FP8 精度針對聊天與指令任務進行後訓練。它結合語言元件與視覺編碼器，接受文字與影像並回傳文字，而非影像或音訊成品。

架構與主要功能

原廠列出 84 億參數語言模型及 4 億參數視覺編碼器。其上下文視窗描述為 256k，公開使用說明中的預設設定長度為 262,144。這些描述屬於此 8B 規模版本；較小的 3B 及較大的 14B 系列成員，仍有各自的元件規模與設定。

視覺能力讓模型輸入不限於書面對話。文件影像可搭配關於特定欄位、段落或可見關係的問題。截圖可搭配使用者目標，要求辨識相關控制項。回答依賴視覺細節時，請要求列出支持每項結論的觀察，並保留解讀裁切影像所需的標題、標籤及單位。

模型卡描述涵蓋數十種語言的多語言工作，包括英語、法語、西班牙語、德語、義大利語、葡萄牙語、荷蘭語、中文、日語、韓語及阿拉伯語，也指出對系統指令的遵循、原生函式呼叫及 JSON 輸出。請明確定義最終語言、角色與輸出需求，而非讓模型從大量輸入自行推測預期成品。

文件、對話與代理任務

原廠的使用案例包括聊天介面、日常助理、影像與文件描述、翻譯、內容生成及專用代理。對文件助理，請提供頁面並指定要回傳的資訊。擷取請求可以列出欄位標籤、預期型別及缺漏值的處理方式。實用回答可包含文件識別碼、擷取值，以及對應可見來源的簡短說明。

對持續中的對話，請保留相關的先前回答，並提出聚焦的追問。使用者可以先要求文件摘要，再詢問哪項陳述支持某個結論。這會將所需輸出從一般概覽改為連結來源的說明，同時保留原始材料與對話目的。

進行多語言編輯時，請提供原始段落、目標讀者與術語表。要求修訂版本保留名稱、條件與單位，再視需要附上簡短的變更說明。生成內容時，先指定讀者及應出現的事實，再要求短篇草稿或替代措辭。

在代理任務中，應用程式提供工具及其參數。模型可以選擇函式並準備引數，而應用程式執行並回傳結果。模型卡的函式範例將影像問題與計算工具結合。請將工具結果與建議呼叫分開，讓後續書面回答使用操作實際回傳的資訊。

建議的準備與設定

原廠建議透過系統指令描述環境、使用案例及工具的使用方式。工具集合應定義清楚，並限於任務所需的最低數量。小型查詢工作流程可以提供與當前問題相關的函式，清楚命名必要引數，而非呈現大量無關操作。

對日常與正式環境型用途，模型卡建議 temperature 低於 0.1，創意探索則可使用較高溫度。請將此視為指令工作流程的建議，而非獨立的推理模式控制。此系列具有不同的 Base、Instruct 及 Reasoning 檢查點；本條目是 Instruct 2512 版本，並非同規模的獨立 Reasoning 發布版本。

對影像，原廠建議長寬比接近 1:1，避免過於狹長或寬扁的輸入。必要時裁切，同時保留問題所需的標籤與上下文。如果頁面包含數個無關區域，請指出要檢查的部分及要回傳的結果。清晰、聚焦的影像，比要求模型猜測寬廣頁面中的哪個小細節重要，更有幫助。

上下文與版本界線

請依設定的上下文規劃文字、影像、對話及期望回答。使用說明明確允許在不需要那麼多上下文時，減少設定的模型長度，因此完整視窗並非要求每次請求都填入所有可用材料。模型卡的 512 個 token 生成範例只是範例設定，已讀來源並未確立獨立的硬性最大回答長度。

FP8 Instruct 檢查點、預訓練 Base 版本及 Reasoning 版本是不同版本。原廠也將專門化與微調描述為使用案例。準備對話時，請保留具名檢查點及其 tokenizer，並將文字生成與儲存庫存取、函式執行或周邊應用程式提供的其他動作區分。

**Ailoot Ultra · 批次處理（Batch）** `POST /v1/batches` `mistralai/ministral-8b-2512:batch`

[`mistralai/ministral-8b-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512%3Abatch&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512%3Abatch&fmt=batches)

Mistral /`mistralai/ministral-8b-2512:batch`

### 入門

Ministral 3 8B Instruct 2512 是多語言文字與影像指令模型，具備 84 億參數語言元件與 4 億參數視覺編碼器。它支援原廠提供的 256k 上下文、系統指令、JSON 及原生函式呼叫，適用於助理與文件工作流程。

接受的輸入

文字

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · 批次處理（Batch）** `POST /v1/batches`

輸入

`text`

輸出

`text`

輸出格式

內嵌的 results\[\].response.body JSON

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`endpoint` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 /v1/chat/completions | 預設值— |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 mistralai/ministral-8b-2512:batch | 預設值— |
| 欄位`requests` | 類型`batch_item[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`requests[].custom_id` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`requests[].body.messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`completion_window` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 24h | 預設值— |
| 欄位`provider` | 類型`object\|null` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`requests[].body.model` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 mistralai/ministral-8b-2512:batch, mistralai/ministral-8b-2512 | 預設值— |
| 欄位`provider.only` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 mistral | 預設值— |
| 欄位`provider.allow_fallbacks` | 類型`boolean\|null` | 要求選填 | 值與限制 false, null | 預設值— |

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格endpoint, model, requests |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`representation` | 規格內嵌的 requests\[\]；每個項目皆含 custom\_id 與 body |
| 參數`request_endpoint_profile` | 規格/v1/chat/completions |
| 參數`file_material` | 規格呼叫端可在本機將實際的 UTF-8 JSONL 讀入 requests\[\]。此流程不使用上傳用途、input\_file\_id 或檔案參照。若缺少客戶素材或素材為空，應在 POST 前停止準備。 |
| 參數`serialization_order` | 規格endpoint, model, provider（如有提供）, completion\_window（如有提供）, requests 放在最後 |
| 參數`optional_controls` | 規格provider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| 參數`schema_scope` | 規格依文件規定的內嵌 Batch 封裝格式提供文字 Chat Completions 請求主體。 |

生命週期： `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · 原始建立回應中實際回傳的 response.id；使用相同使用者／金鑰／群組

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

顯式快取計價

未啟用 請求顯式快取時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.00015** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.00015** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.000015** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.00015** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.00015** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.000015** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · 批次處理（Batch）

curl · 保留的測試資料Python HTTP · 客戶實際的 JSONLPython · 儲存每個已完成的結果

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/ministral-8b-2512:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
```

```python
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/ministral-8b-2512:batch', 'mistralai/ministral-8b-2512']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/ministral-8b-2512:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
```

```python
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · 批次處理（Batch）

內嵌的 results\[\].response.body JSON

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### 查看工作狀態

curl · 原始作業狀態

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
```

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留完整的原始狀態 JSON、每個結果／custom\_id，以及完整的回應或錯誤主體。將已完成的 results\[\] 儲存為 JSONL，不得篩除任何項目。

##### 需要檢查原始回應時

保留原始作業 ID。503 result\_pending\_check 回應帶有 X-Should-Retry:false；請勿重新提交狀態不明的原始批次。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`results[].custom_id` | 類型string |
| 欄位`results[].response.body.choices[].message.content` | 類型string\|null |
| 欄位`results[].error` | 類型object\|null |
| 欄位`usage` | 類型object\|null |
| 欄位`id` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`endpoint` | 類型string |
| 欄位`status` | 類型string |
| 欄位`request_counts` | 類型object |
| 欄位`results[].id` | 類型string |
| 欄位`results[].response.status_code` | 類型integer |
| 欄位`results[].response.request_id` | 類型string |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件文件規定的內嵌封裝格式無效、索引鍵重複、項目識別有誤，或與已設定的模型能力衝突。 | 下一步再次提交前，請先修正指出的欄位。 |
| 回應401 · `authentication_error` | 條件API 金鑰無效。 | 下一步使用已獲授權的 Ailoot 金鑰。 |
| 回應403 · `permission_error` | 條件批次處理群組無法使用。 | 下一步檢查金鑰／群組的使用權限。 |
| 回應422 · `invalid_request_error` | 條件批次處理採用餘額計費；透過訂閱建立批次的請求會遭拒絕。 | 下一步使用已獲授權、以餘額計費的群組。 |
| 回應422 · `price_unavailable` | 條件無法為批次輸入估價。 | 下一步保留回應；使用文件規定的該 API 家族輸入格式。 |
| 回應402 · `billing_error` | 條件批次處理的預留額度無法取得。 | 下一步提交新請求前，請先解決請求受理問題。 |
| 回應503 · `price_unavailable` | 條件批次處理方法的價格／原生費率無法取得。 | 下一步保留回應；請勿替換價格。 |
| 回應503 · `api_error` | 條件指定的供應商路由無法使用。 | 下一步保留回應，以供修復路由。 |
| 回應503 · `result_pending_check` | 條件原始結果需要檢查；X-Should-Retry:false。 | 下一步保留原始 operation\_id/id 並讀取其狀態；請勿重複原始 POST。 |
| 回應404 · `not_found` | 條件查詢批次狀態所需的作業不存在，或屬於其他身分。 | 下一步使用完全相同的原始 id，以及相同的使用者／金鑰／群組。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`mistralai/ministral-8b-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512%3Abatch&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512%3Abatch&fmt=batches)

#### 方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

#### 相關呼叫用 ID

[`mistralai/ministral-8b-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=mistralai%2Fministral-8b-2512%3Abatch&route=Ultra&caller=mistralai%2Fministral-8b-2512%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · Mistral: Ministral 3 8B 2512 (batch)

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/batches` · `mistralai/ministral-8b-2512:batch`: `text` → `text`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/batches` · `mistralai/ministral-8b-2512:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

適用哪些限制？

`POST /v1/batches` · `mistralai/ministral-8b-2512:batch`: `requests.min_items`: `1`

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