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Mistral: Ministral 3 8B 2512
mistralai/ministral-8b-2512Mistral: Ministral 3 8B 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 8B 2512 एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% कम है।
- 2,62,144 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 $0.000788 है।
Mistral: Ministral 3 8B 2512 के बारे में
Mistral: Ministral 3 8B 2512, Mistral की एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो Ministral 3 परिवार का हिस्सा है। प्रदाता इसे उस परिवार में एक संतुलित मॉडल बताता है: एक शक्तिशाली, कुशल छोटा लैंग्वेज मॉडल। इसे प्रदाता ने 2 दिसंबर 2025 को जारी किया था। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और उन डेवलपर्स के लिए है जो बड़े मॉडल के बजाय एक कॉम्पैक्ट मॉडल चाहते हैं।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज दोनों स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 262144 टोकन है, और इसका अधिकतम आउटपुट 209715 टोकन है। बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट और बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन का अर्थ है कि आप लंबे दस्तावेज़, टेक्स्ट के साथ इमेज सामग्री डाल सकते हैं, और फिर भी मॉडल के पास एक ठोस प्रतिक्रिया देने के लिए पर्याप्त जगह बची रहती है। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर में frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p शामिल हैं।
चूंकि यह टेक्स्ट और इमेज दोनों लेता है, मॉडल उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जो दोनों को मिलाते हैं। आप एक स्क्रीनशॉट, डायग्राम या स्कैन किया गया पेज उससे जुड़े सवाल के साथ पास कर सकते हैं और टेक्स्ट उत्तर पा सकते हैं। बड़ा कॉन्टेक्स्ट लंबे दस्तावेज़ सारांशीकरण, लंबी स्रोत सामग्री पर प्रश्न उत्तर, और बहुत सारा इतिहास ले जाने वाली मल्टी टर्न बातचीत का समर्थन करता है। चूंकि tools और tool_choice समर्थित हैं, यह फंक्शन कॉलिंग वर्कफ़्लो को भी चला सकता है, और structured_outputs के साथ response_format आपको मुक्त गद्य के बजाय मशीन द्वारा पढ़ने योग्य परिणाम मांगने देते हैं।
आप इसे मॉडल आईडी "mistralai/ministral-8b-2512" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से कॉल करते हैं। अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें और उस आईडी को model फ़ील्ड में पास करें, और रिक्वेस्ट का स्वरूप किसी भी अन्य चैट कम्प्लीशन कॉल जैसा ही रहता है। आप टेक्स्ट या इमेज के साथ टेक्स्ट भेज सकते हैं, और ऊपर सूचीबद्ध कोई भी पैरामीटर सेट कर सकते हैं। seed के साथ नियतात्मक रन संभव हैं, सैंपलिंग व्यवहार temperature और top_p द्वारा नियंत्रित होता है, पेनल्टी दोहराव को आकार देती हैं, stop अनुक्रम जनरेशन को काटते हैं, और tools पैरामीटर फंक्शन कॉलिंग को सक्षम करते हैं।
लंबी जनरेशन की योजना बनाते समय 209715 टोकन की आउटपुट सीमा और 262144 टोकन के कॉन्टेक्स्ट पर ध्यान देना उचित है, क्योंकि जिस कार्य को एक ही कॉल से उससे अधिक चाहिए वह इसमें नहीं आएगा। मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट करता है, इसलिए यदि आपको इमेज या ऑडियो आउटपुट चाहिए तो आपको एक अलग मॉडल चाहिए होगा।
Mistral: Ministral 3 8B 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-8b-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-8b-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
- 2,62,144
- अधिकतम आउटपुट
- 2,09,715
- इनपुट
- text, image
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Mistral: Ministral 3 8B 2512: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Mistral: Ministral 3 8B 2512 API की कीमत कितनी है?
- Mistral: Ministral 3 8B 2512 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: Ministral 3 8B 2512 की context window कितनी है?
- Mistral: Ministral 3 8B 2512 हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,09,715 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Mistral: Ministral 3 8B 2512 क्या कर सकता है?
- Mistral: Ministral 3 8B 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 8B 2512 कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "mistralai/ministral-8b-2512" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Mistral: Ministral 3 8B 2512 के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: inclusionAI: Ling 3.1 Flash, Meta: Muse Spark 1.3 Contributor, Meta: Muse Spark 1.2 Contributor। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Mistral: Ministral 3 8B 2512 कम्युनिटी
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