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Mistral: Ministral 3 3B 2512
mistralai/ministral-3b-2512Mistral: Ministral 3 3B 2512 अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Mistral: Ministral 3 3B 2512 एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 78% कम है।
- 1,31,072 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।
- इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000525 है।
Mistral: Ministral 3 3B 2512 के बारे में
मिस्ट्रल: मिनिस्ट्रल 3 3B 2512, मिस्ट्रल का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे 2 दिसंबर 2025 को जारी किया गया था। यह मिनिस्ट्रल 3 परिवार का सबसे छोटा सदस्य है, जिसे मिस्ट्रल कुशल छोटे भाषा मॉडलों की एक श्रृंखला बताता है। api14 पर मॉडल आईडी mistralai/ministral-3b-2512 है, और इसकी मुख्य श्रेणी टेक्स्ट है।
यह मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न करता है, इसलिए यह सामान्य भाषा प्रॉम्प्ट और इमेज वाले प्रॉम्प्ट, दोनों को संभाल सकता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 131,072 टोकन है और अधिकतम आउटपुट 104,857 टोकन है, जिसका मतलब है कि आप लंबे दस्तावेज़ या लंबी बातचीत भेज सकते हैं और फिर भी एक बड़े जनरेट किए गए उत्तर के लिए जगह बची रहती है। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर में temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice शामिल हैं। tools और tool_choice की उपस्थिति का मतलब है कि यह फंक्शन कॉलिंग या टूल उपयोग प्रवाह में भाग ले सकता है, और structured_outputs तथा response_format आपको मुक्त टेक्स्ट के बजाय मशीन द्वारा पढ़ने योग्य उत्तर मांगने की सुविधा देते हैं।
चूंकि यह टेक्स्ट और इमेज, दोनों को संभालता है, व्यावहारिक उपयोगों में इमेज से जानकारी का वर्णन या निष्कर्षण, स्क्रीनशॉट या आरेखों के बारे में प्रश्नों के उत्तर, और मिश्रित प्रॉम्प्ट शामिल हैं जहां एक इमेज के साथ लिखित निर्देश होते हैं। इसका लंबा कॉन्टेक्स्ट इसे लंबे दस्तावेज़ों का सारांश बनाने, लंबी चैट इतिहास को पूरा करने, या एक ही रिक्वेस्ट में टेक्स्ट के बड़े बैच को संसाधित करने के लिए उपयुक्त बनाता है। टूल समर्थन इसे एजेंट शैली के वर्कफ़्लो के लिए उम्मीदवार बनाता है जहां मॉडल तय करता है कि बाहरी फंक्शन कब कॉल करना है, और संरचित आउटपुट तब मदद करते हैं जब परिणाम को किसी अन्य प्रोग्राम में भेजना हो, जैसे किसी JSON ऑब्जेक्ट या निश्चित स्कीमा को भरना। बड़ा अधिकतम आउटपुट उन कार्यों के लिए भी उपयुक्त है जिनमें लंबे जनरेट किए गए उत्तर चाहिए, जैसे रिपोर्ट का मसौदा तैयार करना या नोट्स को पूर्ण टेक्स्ट में विस्तारित करना।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी mistralai/ministral-3b-2512 का उपयोग करके कॉल करते हैं, ठीक उसी तरह जैसे आप किसी अन्य चैट कम्प्लीशन्स शैली के एंडपॉइंट को कॉल करते हैं। model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट करें, अपने messages प्रदान करें, और अपनी आवश्यकता के अनुसार कोई भी समर्थित पैरामीटर जोड़ें: temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी और रिक्वेस्ट संरचनाएं आम तौर पर बिना बदलाव के काम करती हैं, जिससे माइग्रेशन का प्रयास कम रहता है।
चूंकि यह अपने परिवार का सबसे छोटा मॉडल है, यह तब उचित विकल्प है जब अधिकतम तर्क गहराई से अधिक लेटेंसी या थ्रूपुट मायने रखता हो। जिन कार्यों में भारी तर्क या अधिक जटिल बहु-चरणीय योजना की आवश्यकता होती है, उनके लिए उसी परिवार का बड़ा मॉडल या किसी अन्य प्रदाता का मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। यहां दिए गए तथ्य बेंचमार्क परिणाम नहीं बताते, इसलिए प्रतिबद्ध होने से पहले इसे अपने स्वयं के वर्कलोड के विरुद्ध मूल्यांकन करें।
Mistral: Ministral 3 3B 2512 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/ministral-3b-2512" 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/ministral-3b-2512",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 1,31,072
- अधिकतम आउटपुट
- 1,04,857
- इनपुट
- text, image
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Mistral: Ministral 3 3B 2512: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Mistral: Ministral 3 3B 2512 API की कीमत कितनी है?
- Mistral: Ministral 3 3B 2512 की कीमत इनपुट $0.35 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Mistral: Ministral 3 3B 2512 की context window कितनी है?
- Mistral: Ministral 3 3B 2512 हर request में 1,31,072 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,04,857 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Mistral: Ministral 3 3B 2512 क्या कर सकता है?
- Mistral: Ministral 3 3B 2512 text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Mistral: Ministral 3 3B 2512 कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "mistralai/ministral-3b-2512" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Mistral: Ministral 3 3B 2512 के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch), Reka Edge, Google: Gemma 3 12B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Mistral: Ministral 3 3B 2512 कम्युनिटी
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