模型

Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)

Markdown · JSON

Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)

Mistral Medium 3.5 在 128B 稠密文字與影像模型中結合指令遵循、推理與程式開發。它具備原廠提供的 256k 上下文、逐請求推理設定、原生函式呼叫與結構化輸出,支援文件及代理工作流程。

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 Medium 3.5 是 Mistral AI 的 128B 稠密模型,在同一組權重中結合指令遵循、推理與程式開發。它接收文字與影像並回傳文字。原廠將它定位於代理與程式開發任務,而同一個檢查點也能產生直接的對話回答,或使用文件記載的推理模式處理較複雜的任務。

統一模型與視覺能力

發布的模型卡列出 1,280 億個稠密參數及 256k 上下文視窗。其視覺編碼器經過訓練,可處理不同影像尺寸與長寬比。影像可為程式開發或文件任務提供證據,例如介面截圖、需求所附的圖表,或含有模型必須解讀資訊的頁面。結果可以是書面說明、程式碼或結構化欄位,而非生成的影像。

原廠描述它支援數十種語言,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,也強調對系統提示詞的遵循,以及搭配 JSON 輸出的原生函式呼叫。請將讀者、語言及回應規則與待檢視材料分開設定,讓來源文件的措辭持續作為任務證據。

推理設定

模型卡記載每個請求可使用兩種推理強度值。none 會產生不啟用推理模式的指令式回答;high 則啟用推理,並建議用於複雜提示詞與代理式程式開發。這是同一個 Medium 3.5 檢查點內的模式選擇,並非不同的模型身分。

對高推理強度,原廠建議 temperature 為 0.7、top-p 為 0.95。對 none,文件記載可依任務使用 0.0 至 0.7 之間的 temperature,並將 top-p 留空或設為 1.0。這些是發布建議。請先選擇輸出用途:精簡的欄位擷取、附說明的程式碼變更,或需要多項有根據決策的比較。

實際推理任務可以提供需求、實作,以及揭露不符之處的輸入。要求模型指出相關路徑、說明差異,並提出保留公開介面的最小變更。將修訂後的程式碼與假設及範例分開要求。模型生成建議方案;編譯、執行與套用需要與代理連接的開發環境。

工具、文件與可預期的編輯

原廠服務卡也列出結構化輸出、預測輸出、文件問答、回應前綴、批次處理與代理對話。進行擷取時,請定義欄位名稱、型別與缺漏值的處理方式。JSON 模式提供結構化表示,而自訂結構描述則在連接介面中定義更具體的形式。程式要解析結果時,只要求紀錄;人員需要檢視解讀方式時,再另行要求說明。

文件問答將經 OCR 準備的文字與結構結合語言模型理解。進行比較時,請指出文件及評估條件,再要求每項發現附上來源位置。實用的輸出可區分共同需求、分歧與未解問題。直接影像問題可聚焦圖表標籤或介面元素;保留標題、單位及影像角色,有助於讓回答對應提供的材料。

預測輸出的文件說明適用於大部分期望答案已知的任務,例如重新生成僅有少量修改的程式碼檔案或文件。提供現有內容並指出具體變更,同時保留應維持的部分。這不同於要求全新成品,或從已知回應前綴繼續生成。服務功能描述的是提交與格式選項,不會改變模型的文字與影像輸入,或文字輸出。

在工具輔助工作流程中,應用程式提供函式說明與參數,模型選擇函式並準備引數,應用程式執行後回傳結果。計算工具可以接收從所提供影像讀取的值,查詢工具則可提供下一次回答缺少的資訊。請讓工具結果與產生它的操作維持關聯。代理式推理依賴這個環境,而不是僅靠文字生成來執行外部動作。

準備長時間工作階段

利用 256k 上下文容納相關原始碼、文件與對話歷史,並維持明確的實際目標。程式開發工作階段可以保留模組、呼叫端與需求,同時要求一項定義清楚的變更。文件工作階段可以將相關章節放在一起,同時回傳簡短表格或修訂段落。上下文容量並未指定獨立的最大回答長度;模型卡的 1,024 個 token 生成範例是示範,並非該項限制。

原廠指出,較早發布的設定曾包含長上下文錯誤,現已修正,也說明其對衍生檢查點的影響。使用權重進行長時間工作階段時,請保留已修正的發布設定。不能僅因名稱屬於同一系列,就將 Medium 3.5 的混合模式與 128B 架構套用到 Medium 3.1 或另外具名的 draft-head 檢查點。

Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches mistralai/mistral-medium-3-5:batch

mistralai/mistral-medium-3-5:batch

Mistral /mistralai/mistral-medium-3-5:batch

入門

Mistral Medium 3.5 在 128B 稠密文字與影像模型中結合指令遵循、推理與程式開發。它具備原廠提供的 256k 上下文、逐請求推理設定、原生函式呼叫與結構化輸出,支援文件及代理工作流程。

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/mistral-medium-3-5: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-medium-3-5:batch, mistralai/mistral-medium-3-5
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 $0.0015 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0075 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 — / 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 $0.0015 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0075 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 — / 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 →

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
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-medium-3-5: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
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-medium-3-5:batch', 'mistralai/mistral-medium-3-5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/mistral-medium-3-5: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"))
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
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-medium-3-5:batch

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-medium-3-5:batch

FAQ · Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3-5:batch: text → text

請求使用哪些欄位?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3-5:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

適用哪些限制?

POST /v1/batches · mistralai/mistral-medium-3-5:batch: requests.min_items: 1

更多詳情

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