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Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)
mistralai/mistral-medium-3.1:batchMistral: Mistral Medium 3.1 (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 Medium 3.1 (batch) एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 56% 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 $0.00245 है।
Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch) के बारे में
Mistral Medium 3.1 (batch) Mistral का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो Mistral Medium 3 का अपडेटेड वर्जन है। Mistral बेस मॉडल को एक हाई-परफॉर्मेंस, एंटरप्राइज़-ग्रेड लैंग्वेज मॉडल के रूप में बताता है जिसका लक्ष्य कम ऑपरेशनल लागत पर फ्रंटियर-लेवल क्षमताएं देना है। api14 पर मॉडल को id mistralai/mistral-medium-3.1:batch के तहत एक्सपोज़ किया गया है, और batch सफ़िक्स मॉडल के बैच वेरिएंट को दर्शाता है। प्रोवाइडर रिलीज़ डेट 2025-08-13 है, और नॉलेज कटऑफ 2025-06-30 है।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फाइलें स्वीकार करता है, और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट प्रोड्यूस करता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 131,072 टोकन है और अधिकतम आउटपुट 104,857 टोकन है, इसलिए यह लंबे डॉक्यूमेंट ले सकता है और फिर भी एक ही कॉल में पर्याप्त रिस्पॉन्स दे सकता है। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर में temperature, top_p, max_tokens, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice शामिल हैं। इमेज और फाइल इनपुट का टूल कॉलिंग के साथ संयोजन इसे ऐसे कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है जिनमें रीडिंग मटेरियल और एक्शन दोनों मिलते हैं।
व्यावहारिक उपयोग के मामले इन क्षमताओं से निकलते हैं। चूंकि यह टेक्स्ट, इमेज और फाइलें पढ़ता है, यह मिश्रित डॉक्यूमेंट जैसे एम्बेडेड चार्ट वाली रिपोर्ट, स्कैन किए गए पेज या स्प्रेडशीट से जानकारी सारांशित या निकाल सकता है। इसका लंबा कॉन्टेक्स्ट लॉन्ग-फॉर्म विश्लेषण, मल्टी-डॉक्यूमेंट तुलना और कोडबेस समीक्षा के लिए उपयुक्त है। टूल कॉलिंग और structured outputs इसे उन एजेंट और पाइपलाइन के लिए उचित विकल्प बनाते हैं जिन्हें फंक्शन कॉल करने या ऐसा JSON लौटाने की जरूरत होती है जिसे डाउनस्ट्रीम कोड पार्स कर सके। seed पैरामीटर तब मदद करता है जब आप टेस्टिंग के दौरान दोहराने योग्य सैंपलिंग चाहते हैं, और stop सीक्वेंस यह नियंत्रित करने में मदद करते हैं कि जनरेशन कहां समाप्त हो।
api14 के माध्यम से इसे कॉल करने के लिए, मॉडल id mistralai/mistral-medium-3.1:batch के साथ OpenAI-संगत chat completions एंडपॉइंट का उपयोग करें। चूंकि API OpenAI-संगत है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल base URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। आप ऊपर सूचीबद्ध समर्थित पैरामीटर रिक्वेस्ट बॉडी में पास कर सकते हैं, जिनमें temperature, top_p, max_tokens, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice शामिल हैं। पेज पर लाइव प्राइस टेबल दिखाई गई है, इसलिए मौजूदा दरों के लिए वहां देखें।
ध्यान में रखने योग्य एक सीमा यह है कि मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट करता है, इसलिए यह इमेज या ऑडियो जनरेट नहीं कर सकता। यदि आपके कार्य को उन आउटपुट प्रकारों की आवश्यकता है, तो कोई अलग मॉडल बेहतर फिट होगा। batch वेरिएंट पर भी ध्यान से विचार करना उचित है: यदि आपको बैचेड प्रोसेसिंग के बजाय तत्काल इंटरैक्टिव रिस्पॉन्स चाहिए, तो जांचें कि api14 पर उसी मॉडल का non-batch वर्जन उपलब्ध है या नहीं।
Mistral: Mistral Medium 3.1 (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-medium-3.1: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-medium-3.1: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
- 1,31,072
- अधिकतम आउटपुट
- 1,04,857
- इनपुट
- text, image, file
- आउटपुट
- text
- Knowledge cutoff
- 2025-06-30
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch) API की कीमत कितनी है?
- Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch) की कीमत इनपुट $0.70 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch) की context window कितनी है?
- Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch) 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: Mistral Medium 3.1 (batch) क्या कर सकता है?
- Mistral: Mistral Medium 3.1 (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 Medium 3.1 (batch) कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "mistralai/mistral-medium-3.1:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch) के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Z.ai: GLM 4.6V, DeepSeek: DeepSeek V3.1, Mistral: Codestral 2508। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
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