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Mistral: Saba

mistralai/mistral-saba

टेक्स्टइनपुट: text · fileTools33K17 फ़र॰ 2025 को जोड़ा गया

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Mistral: Saba एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 56% कम है।
32,768 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।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00175 है।

Mistral: Saba के बारे में

Mistral: Saba, Mistral का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 17 फरवरी 2025 को जारी किया था। यह 24B-पैरामीटर वाला भाषा मॉडल है जो विशेष रूप से मध्य पूर्व और दक्षिण एशिया के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसे क्यूरेट किए गए क्षेत्रीय डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है ताकि सटीक और संदर्भ के अनुरूप उत्तर देते हुए कुशल प्रदर्शन बना रहे। इसका नॉलेज कटऑफ 30 सितंबर 2024 है।

मॉडल टेक्स्ट और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 32,768 टोकन और अधिकतम आउटपुट 26,214 टोकन है, इसलिए यह एक ही अनुरोध में काफी लंबे इनपुट संभाल सकता है और लंबे कम्प्लीशन बना सकता है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p शामिल हैं। tools और tool_choice की उपस्थिति का मतलब है कि इसका उपयोग फ़ंक्शन-कॉलिंग या एजेंट-शैली वर्कफ़्लो में किया जा सकता है, जबकि structured_outputs और response_format आपको लौटाए गए टेक्स्ट का स्वरूप सीमित करने देते हैं।

अपने क्षेत्रीय फोकस के कारण, Saba उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जहाँ मध्य पूर्वी और दक्षिण एशियाई भाषा, शब्दावली और संदर्भ मायने रखते हैं: ग्राहक सहायता सहायक, उन क्षेत्रों के दर्शकों के लिए सामग्री निर्माण और सारांशीकरण, अपलोड की गई फ़ाइलों पर दस्तावेज़ प्रश्नोत्तर, और निष्कर्षण या वर्गीकरण कार्य जहाँ स्थानीय रूप से प्रासंगिक वाक्यांश गुणवत्ता को प्रभावित करते हैं। फ़ाइल इनपुट मोडालिटी उन वर्कफ़्लो के लिए उपयोगी है जो टेक्स्ट पेस्ट करने के बजाय दस्तावेज़ सीधे मॉडल को भेजते हैं, और टूल पैरामीटर उन पाइपलाइनों का समर्थन करते हैं जिन्हें बाहरी फ़ंक्शन या API कॉल करने की आवश्यकता होती है। 32,768-टोकन कॉन्टेक्स्ट लंबी रिपोर्ट, बहु-चरण संवादों और मध्यम दस्तावेज़ सेटों के लिए व्यावहारिक है, हालांकि बहुत बड़े कॉर्पस के लिए चंकिंग या रिट्रीवल की आवश्यकता होगी।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "mistralai/mistral-saba" का उपयोग करके कॉल करते हैं। अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, उस आईडी के साथ चैट कम्प्लीशन अनुरोध भेजें, और ऊपर सूचीबद्ध किसी भी समर्थित पैरामीटर को सामान्य तरीके से पास करें। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, OpenAI मॉडलों के लिए लिखा गया कोड आम तौर पर मॉडल आईडी और एंडपॉइंट के अलावा न्यूनतम बदलावों के साथ काम करता है।

अनुरोध डिज़ाइन करते समय कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट सीमाओं को ध्यान में रखें: 32,768 टोकन से अधिक इनपुट को ट्रिम या विभाजित करना होगा, और प्रतिक्रियाएँ 26,214 टोकन तक सीमित हैं। यदि आपका कार्य 30 सितंबर 2024 के बाद के ज्ञान पर निर्भर करता है, या मध्य पूर्व और दक्षिण एशिया फोकस से बाहर है जहाँ सामान्य-उद्देश्य वाला मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, तो इसके बजाय api14 पर किसी अन्य मॉडल पर विचार करें।

Mistral: Saba 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-saba" 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-saba",
  "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_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 32,768
अधिकतम आउटपुट: 26,214
इनपुट: text, file
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-09-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Mistral: Saba: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Mistral: Saba API की कीमत कितनी है?: Mistral: Saba 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: Saba की context window कितनी है?: Mistral: Saba हर request में 32,768 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 26,214 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Mistral: Saba क्या कर सकता है?: Mistral: Saba text, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Mistral: Saba कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "mistralai/mistral-saba" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Mistral: Saba के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: TheDrummer: Cydonia 24B V4.1, TheDrummer: UnslopNemo 12B, Meta: Llama 3.1 70B Instruct। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Mistral: Saba कम्युनिटी

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