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Mistral: Codestral 2508 (batch)

mistralai/codestral-2508:batch

टेक्स्टइनपुट: text · fileTools256K1 अग॰ 2025 को जोड़ा गया

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Mistral: Codestral 2508 (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% कम है।
2,56,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00131 है।

Mistral: Codestral 2508 (batch) के बारे में

Mistral: Codestral 2508 (batch) Mistral का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 1 अगस्त 2025 को जारी किया था। यह Mistral का कोडिंग के लिए भाषा मॉडल है, और इसे सामान्य बातचीत के बजाय कम विलंबता, उच्च आवृत्ति वाले कार्यों के आसपास बनाया गया है। api14 पर यह टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है, और आप जिस मॉडल id को कॉल करते हैं वह mistralai/codestral-2508:batch है।

मॉडल टेक्स्ट और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 256,000 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 204,800 टोकन के साथ। इसका नॉलेज कटऑफ 31 मार्च 2025 है। Mistral अपने फोकस को fill-in-the-middle (FIM), कोड करेक्शन और टेस्ट जनरेशन बताता है, इसलिए फ़ाइल इनपुट तब उपयोगी होता है जब आप चाहते हैं कि मॉडल उस स्रोत के विरुद्ध काम करे जो आप प्रदान करते हैं, न कि उस कोड के विरुद्ध जिसे आप इनलाइन पेस्ट करते हैं।

ये क्षमताएं काफी विशिष्ट प्रकार के कार्यों की ओर संकेत करती हैं। Fill-in-the-middle इसे उन एडिटर इंटीग्रेशन के लिए उपयुक्त बनाता है जो किसी फ़ंक्शन या ब्लॉक के बीच में कोड पूरा करते हैं। कोड करेक्शन लिंटिंग, समीक्षा सहायता, या शिप होने से पहले मॉडल द्वारा जनरेट किए गए कोड को ठीक करने के लिए उपयुक्त है। टेस्ट जनरेशन उन पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त है जिन्हें कार्यान्वयन के साथ-साथ यूनिट टेस्ट लिखने की आवश्यकता होती है। चूंकि कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है, आप अपने प्रॉम्प्ट के साथ पूरी फ़ाइलें या काफी बड़े रिपॉजिटरी पास कर सकते हैं। ये सभी बैच-उन्मुख कोडिंग कार्य हैं, खुली बातचीत नहीं।

इसे कॉल करने के लिए, api14 के OpenAI-संगत API के विरुद्ध मॉडल id mistralai/codestral-2508:batch का उपयोग करें, जिसका अर्थ है कि आपका मौजूदा OpenAI SDK सेटअप बदले हुए base URL और key के साथ काम करता है। मॉडल frequency_penalty, max_tokens, prediction, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p का समर्थन करता है। Tools और tool_choice आपको इसे फ़ंक्शन कॉलिंग में जोड़ने देते हैं; response_format और structured_outputs तब मदद करते हैं जब डाउनस्ट्रीम कोड को एक निश्चित आकार चाहिए होता है; seed रन को दोहराने योग्य बनाता है; prediction स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग शैली के वर्कफ़्लो के लिए उपलब्ध है। ध्यान दें कि api14 इस मॉडल के लिए इमेज या ऑडियो इनपुट सूचीबद्ध नहीं करता है, और आउटपुट केवल टेक्स्ट है। यदि आपका कार्य सामान्य गद्य, इमेज समझ, या भाषण है, कोड नहीं, तो कैटलॉग में कोई अन्य मॉडल संभवतः बेहतर विकल्प है।

Mistral: Codestral 2508 (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "mistralai/codestral-2508:batch" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "mistralai/codestral-2508:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltymax_tokenspredictionpresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,56,000
अधिकतम आउटपुट: 2,04,800
इनपुट: text, file
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-03-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Mistral: Codestral 2508 (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Mistral: Codestral 2508 (batch) API की कीमत कितनी है?: Mistral: Codestral 2508 (batch) की कीमत इनपुट $0.52 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Mistral: Codestral 2508 (batch) की context window कितनी है?: Mistral: Codestral 2508 (batch) हर request में 2,56,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,04,800 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Mistral: Codestral 2508 (batch) क्या कर सकता है?: Mistral: Codestral 2508 (batch) text, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Mistral: Codestral 2508 (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "mistralai/codestral-2508:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Mistral: Codestral 2508 (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Google: Gemma 4 31B, Anthropic: Claude Haiku 5.5, OpenAI: GPT-6 Luna Pro। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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