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Language: zh-hant-tw

# Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

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## [Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-mistral-large-2512-u003a-batch/)

Mistral Large 3 2512 是用於長文件、企業知識、程式開發及工具輔助工作的多語言文字與影像模型。256k 上下文、原生函式呼叫與結構化輸出，有助於將提供的證據轉為回答、紀錄及建議動作。

- [**Ailoot Ultra · 批次處理（Batch）** `POST /v1/batches` `mistralai/mistral-large-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-mistral-large-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。

Mistral Large 3 2512 是 Mistral AI 經指令微調的版本，適用於一般對話、視覺理解與企業工作。其稀疏混合專家架構總參數量為 6,750 億，其中活躍參數量為 410 億，上下文視窗為 256k。文字與影像可共同參與同一項任務，而回答則是文字、程式碼或結構化結果。

能力與輸入準備

模型結合語言元件與視覺編碼器。請為影像指定清楚角色：待閱讀的頁面、待解讀的示意圖，或待說明的畫面。對內容密集的畫面，請提供包含相關控制項的裁切影像，並保留理解它們所需的周邊標籤。Mistral 建議影像形狀接近正方形；將特別狹長或寬扁的來源拆成實用區域，不要把重要細節縮成無法閱讀的細條。

原廠列出涵蓋數十種語言的多語言對話，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。請說明輸出語言、目標讀者與要保留的術語。撰寫支援文章時，要求保留產品名稱的在地化說明，以及一份需要在發布前釐清的不確定譯詞短清單。

長文件與企業知識

利用上下文匯集相關材料：政策文字、規格、既有決策，以及需要回答的問題。請標示每個來源及其修訂版本。實用的請求是：「比較這三份入職政策。回傳共同需求、衝突及未解問題的表格，並為每項發現列出來源章節。」產出的成品是根據提供段落的比較，而非主題的泛泛摘要。

提出文件問題時，請指出期望的詳細程度，並要求在結論旁附上支持段落。Mistral 的 Document QnA 工作流程先以 OCR 擷取文字與文件結構，再使用語言模型解讀材料。準備擷取文字時，保留頁碼與標題，讓回答能指回原文。文件 URL、擷取文字與影像證據各有不同準備需求；請選擇所用應用程式支援的輸入形式。

程式開發與日常協助

Mistral 將 Large 3 定位於程式開發協助及日常對話。請提供相關函式、預期行為及觀察到的失敗。例如：「當輸入末尾沒有換行字元時，這個剖析器會漏掉最後一個欄位。請說明失敗分支、提出最小變更，並回傳修正後的函式及三組具代表性的輸入／輸出範例。」實用結果是與實際程式碼相關的建議變更，以及開發者可執行的一組案例。

撰寫商務草稿時，請一併提供事實與所需成品。將會議筆記轉為決策備忘錄的請求，應指出決策、替代方案、未解假設及下一步。要求模型將來源事實與建議分開，並在適當章節標示缺漏資訊。這比未加區分的敘述更容易修訂。

工具與結構化結果

原生函式呼叫讓模型能選擇提供的函式並準備引數。應用程式執行該函式並回傳結果；模型再將回傳資訊用於回答。工具應具體，且僅公開任務所需工具。庫存查詢助理可以接收產品參照、要求查詢庫存，並說明回傳的數量與倉庫。執行請求之前，先驗證所選函式與引數，並將工具回應與最終回答一併保留。

進行擷取時，請指定欄位、型別及缺漏值的處理方式。Mistral 記載 JSON 模式與自訂結構化輸出；JSON 模式需要明確指示回傳 JSON，而自訂結構描述則提供更強的格式控制。發票摘要可以要求供應商、發票號碼、到期日、幣別及明細，並一致表示缺漏值。即使回應符合要求的結構，仍應對照文件檢查擷取值。

設定與版本差異

請在系統指令中定義角色、任務與工具規則。Mistral 建議此檢查點的正式環境與日常使用採用低於 0.1 的 temperature，創意任務則可探索更高的值。請區分多樣構想請求與可重現擷取請求：前者保留替代選項的空間，後者則提供明確欄位及來源限制。

此指令版本與 Large 3 基礎檢查點及專用推理模型分開。原廠指出，嚴格推理與專門視覺工作，可能更適合針對這些任務設計的模型。對困難計算，請提供假設與單位、要求中間檢查，並使用可用計算工具驗證結果。對密集視覺證據，請準備清晰可讀的區域，在將回答用於報告之前對照來源檢查。

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

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

Mistral /`mistralai/mistral-large-2512:batch`

### 入門

Mistral Large 3 2512 是用於長文件、企業知識、程式開發及工具輔助工作的多語言文字與影像模型。256k 上下文、原生函式呼叫與結構化輸出，有助於將提供的證據轉為回答、紀錄及建議動作。

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/mistral-large-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/mistral-large-2512:batch, mistralai/mistral-large-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 **$0.0005** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0015** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.00005** / 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 **$0.0005** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0015** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.00005** / 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/mistral-large-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/mistral-large-2512:batch', 'mistralai/mistral-large-2512']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-large-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/mistral-large-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512%3Abatch&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-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/mistral-large-2512:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=mistralai%2Fmistral-large-2512%3Abatch&route=Ultra&caller=mistralai%2Fmistral-large-2512%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/batches` · `mistralai/mistral-large-2512:batch`: `text` → `text`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/batches` · `mistralai/mistral-large-2512:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

適用哪些限制？

`POST /v1/batches` · `mistralai/mistral-large-2512:batch`: `requests.min_items`: `1`

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