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Mistral: Mistral Large 4

mistralai/mistral-large-4-0

टेक्स्टइनपुट: text · imageToolsReasoning1M6 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

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Mistral: Mistral Large 4 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 202% ज़्यादा है।
10,48,576 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।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.01 है।

Mistral: Mistral Large 4 के बारे में

Mistral Large 4, Mistral का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी mistralai/mistral-large-4-0 के अंतर्गत सूचीबद्ध है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और प्रदाता द्वारा इसे रीज़निंग, कोडिंग और एजेंटिक वर्कलोड के लिए बनाया गया फ्रंटियर मल्टीमॉडल मॉडल बताया गया है। यदि आप पहले से Mistral मॉडलों के साथ काम कर रहे हैं, तो यह उस श्रृंखला में बड़ा, सामान्य प्रयोजन वाला विकल्प है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट लंबाई 262,144 टोकन है। बहुत बड़ी इनपुट विंडो और बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन意味着 आप एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, कोडबेस या मल्टी टर्न इतिहास भेज सकते हैं और फिर भी पर्याप्त जनरेट किए गए उत्तर के लिए जगह बची रहती है। टेक्स्ट के साथ इमेज इनपुट भी समर्थित है, इसलिए प्रॉम्प्ट में लिखित निर्देशों के साथ दृश्य सामग्री मिलाई जा सकती है।

रीज़निंग, कोडिंग और एजेंटिक वर्कलोड पर बताया गया फोकस कुछ व्यावहारिक पैटर्न से मेल खाता है। लंबी कॉन्टेक्स्ट रीज़निंग उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ मॉडल को एक साथ बड़ी मात्रा में सामग्री को दृष्टि में रखना होता है, जैसे किसी रिपॉज़िटरी की समीक्षा करना, लंबे दस्तावेज़ीकरण का सारांश बनाना या उससे प्रश्न पूछना, या बिना चंकिंग के बहु-चरणीय विश्लेषण करना। कोडिंग कार्यों को कॉन्टेक्स्ट आकार और आउटपुट बजट दोनों से लाभ मिलता है, क्योंकि जनरेट किया गया कोड और स्पष्टीकरण लंबे हो सकते हैं। एजेंटिक उपयोग टूल समर्थन से आता है: मॉडल को टूल्स और एक टूल चॉइस नीति दी जा सकती है, जो उन वर्कफ़्लो के लिए आवश्यक है जहाँ मॉडल तय करता है कि बाहरी फ़ंक्शन को कब कॉल करना है। इमेज इनपुट इसे उन प्रॉम्प्ट तक बढ़ाता है जिनमें स्क्रीनशॉट, आरेख या स्कैन किए गए पृष्ठ शामिल होते हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी mistralai/mistral-large-4-0 का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ बेस URL और मॉडल नाम बदलने के साथ काम करती हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs, और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, frequency और presence penalties, seed, stop), आउटपुट लंबाई (max_tokens), संरचित उत्तर (response_format और structured_outputs), टोकन स्तर निरीक्षण (logprobs और top_logprobs), और टूल उपयोग (tools और tool_choice) को कवर करता है। रीज़निंग से संबंधित पैरामीटर (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) आपको जहाँ आवश्यकता हो वहाँ मॉडल के रीज़निंग व्यवहार को नियंत्रित करने और सामने लाने देते हैं।

ऊपर दिए गए तथ्यों में मोडैलिटी विभाजन के अलावा कोई बताई गई बाधाएँ नहीं हैं: इनपुट टेक्स्ट या इमेज हो सकता है, लेकिन आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यह इमेज जनरेट करने का मॉडल नहीं है। 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट और 262,144 टोकन आउटपुट सीमा बड़ी हैं, लेकिन यदि आपका वर्कलोड कम विलंबता या लागत बाधाओं वाले छोटे प्रॉम्प्ट का है, तो छोटा मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। लंबी कॉन्टेक्स्ट रीज़निंग, कोडिंग और टूल संचालित एजेंट फ़्लो के लिए, इस लाइनअप में Mistral Large 4 उपयुक्त विकल्प है।

Mistral: Mistral Large 4 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-4-0" 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-4-0",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 2,62,144
इनपुट: text, image
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Mistral: Mistral Large 4: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Mistral: Mistral Large 4 API की कीमत कितनी है?: Mistral: Mistral Large 4 की कीमत इनपुट $4.76 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Mistral: Mistral Large 4 की context window कितनी है?: Mistral: Mistral Large 4 हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,62,144 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Mistral: Mistral Large 4 क्या कर सकता है?: Mistral: Mistral Large 4 text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Mistral: Mistral Large 4 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "mistralai/mistral-large-4-0" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Mistral: Mistral Large 4 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: o4 Mini High, OpenAI: o4 Mini, OpenAI: o3 Mini High। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Mistral: Mistral Large 4 कम्युनिटी

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