हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)
mistralai/mistral-large-2512:batchMistral: Mistral Large 3 2512 (batch) 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: Mistral Large 3 2512 (batch) एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 44% 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 $0.00219 है।
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) के बारे में
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) Mistral की एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है। Mistral के अनुसार, यह कंपनी का अब तक का सबसे सक्षम मॉडल है, जो एक sparse mixture-of-experts आर्किटेक्चर पर बना है जिसमें कुल 675B में से 41B सक्रिय पैरामीटर हैं, और इसे Apache 2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया गया है। प्रोवाइडर की रिलीज़ तिथि 2025-12-01 है। मॉडल आईडी में ":batch" प्रत्यय दर्शाता है कि यह api14 पर मॉडल का batch संस्करण है।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट उत्पन्न करता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 209,715 टोकन है। बड़े कॉन्टेक्स्ट और बड़ी आउटपुट सीमा का यह संयोजन意味着 आप लंबे दस्तावेज़, कोडबेस, ट्रांसक्रिप्ट या इमेज सेट फ़ीड कर सकते हैं और फिर भी मॉडल की प्रतिक्रिया 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।
ये क्षमताएँ व्यावहारिक उपयोगों के काफ़ी विस्तृत समूह की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट लंबे दस्तावेज़ों पर सारांशीकरण और प्रश्नोत्तर, अनुबंध या रिपोर्ट विश्लेषण, और बहु-फ़ाइल कोड समीक्षा के लिए उपयुक्त है। इमेज इनपुट इसे उन कार्यों के लिए उपयोगी बनाता है जिनमें स्क्रीनशॉट, आरेख या स्कैन किए गए पृष्ठ टेक्स्ट निर्देशों के साथ मिलाए जाते हैं। टूल कॉलिंग और structured outputs एजेंट-शैली के वर्कफ़्लो और उन पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त हैं जिन्हें मशीन-पठनीय प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, जैसे फ़ील्ड को JSON में निकालना या सेवाओं के बीच अनुरोधों को रूट करना। seed और temperature नियंत्रण तब मदद करते हैं जब आप पुनरुत्पादनीय या कड़ाई से सीमित जनरेशन चाहते हैं।
आप मॉडल आईडी "mistralai/mistral-large-2512:batch" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल को कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, आप अपने संदेश सामान्य तरीके से भेजते हैं और model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट करते हैं। आप रिक्वेस्ट बॉडी में ऊपर सूचीबद्ध किसी भी समर्थित पैरामीटर को पास कर सकते हैं: frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। batch संस्करण तब चुनने योग्य है जब आप इस मॉडल को इंटरैक्टिव के बजाय batch मोड में सर्व किया जाना चाहते हैं।
एक बात ध्यान में रखें वह आउटपुट सीमा है: maxOutput 209,715 टोकन है, इसलिए बहुत बड़ी एकल प्रतिक्रियाएँ संभव हैं लेकिन फिर भी सीमित हैं। यदि आपका कार्यभार पूरी तरह टेक्स्ट है और उसे इमेज या फ़ाइल इनपुट की आवश्यकता नहीं है, तो एक छोटा टेक्स्ट-केवल मॉडल बेहतर उपयुक्त हो सकता है। यदि आपको टेक्स्ट आउटपुट से आगे की मोडैलिटी की आवश्यकता है, तो यह मॉडल वे प्रदान नहीं करता, क्योंकि टेक्स्ट इसकी एकमात्र आउटपुट मोडैलिटी है।
Mistral: Mistral Large 3 2512 (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/mistral-large-2512: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/mistral-large-2512:batch",
"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, file
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) API की कीमत कितनी है?
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) की कीमत इनपुट $0.88 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) की context window कितनी है?
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) 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: Mistral Large 3 2512 (batch) क्या कर सकता है?
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) text, image, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "mistralai/mistral-large-2512:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Inception: Mercury 2, Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct, OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) कम्युनिटी
नया टॉपिकइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) के बारे में पहला टॉपिक खोलें।