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Mistral: Mistral Small 3.2 24B

mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

टेक्स्टइनपुट: image · textTools256K20 जून 2025 को जोड़ा गया

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Mistral: Mistral Small 3.2 24B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 83% कम है।
2,56,000 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 $0.000613 है।

Mistral: Mistral Small 3.2 24B के बारे में

Mistral Small 3.2 24B, Mistral का एक instruction-tuned भाषा मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 2025-06-20 को मॉडल आईडी mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct के तहत जारी किया। यह 24B पैरामीटर वाला मॉडल है, और यह 3.2 रिलीज़ 3.1 संस्करण का अपडेट है, जिसे instruction following, repetition reduction, और बेहतर function calling के लिए अनुकूलित किया गया है। यह text श्रेणी में आता है, और इसका knowledge cutoff 2023-10-31 है।

मॉडल इनपुट के रूप में text और images दोनों स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में text उत्पन्न करता है, इसलिए यह उन multimodal prompts को संभाल सकता है जो लिखित निर्देशों को दृश्य सामग्री के साथ जोड़ते हैं। इसका context window 256,000 tokens का है, जो लंबे दस्तावेज़ों, विस्तारित बातचीत, या बड़े image और text payloads को एक ही अनुरोध में संसाधित करने की अनुमति देता है। अधिकतम आउटपुट लंबाई 16,384 tokens है। समर्थित request parameters में temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, और tool_choice शामिल हैं।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबा context और image इनपुट document analysis के लिए उपयुक्त हैं, जहाँ एक डेवलपर स्कैन किए गए पृष्ठ या screenshot के साथ उसकी सामग्री के बारे में प्रश्न भेजता है। बेहतर function calling और tool समर्थन इसे agent-style workflows के लिए एक उचित विकल्प बनाते हैं जिन्हें बाहरी functions या APIs को कॉल करने की आवश्यकता होती है। Structured outputs और response_format तब मदद करते हैं जब एप्लिकेशन को मुक्त text के बजाय JSON या कोई अन्य पूर्वानुमेय आकार चाहिए हो। Instruction following और repetition reduction chat assistants, summarization, और extraction कार्यों के लिए महत्वपूर्ण हैं जहाँ सुसंगत वाक्यांश महत्वपूर्ण है। seed parameter परीक्षण के लिए प्रतिलिपि-योग्य sampling का समर्थन करता है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से मॉडल आईडी mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions प्रारूप का पालन करता है, आप model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट करके और अपने text और image सामग्री वाला messages array शामिल करके एक अनुरोध भेजते हैं। ऊपर सूचीबद्ध request parameters समर्थित हैं, इसलिए आप temperature, top_p, top_k, और min_p जैसे sampling नियंत्रण सेट कर सकते हैं, penalties लागू कर सकते हैं, max_tokens से आउटपुट सीमित कर सकते हैं, stop, response_format, या structured_outputs से generation को नियंत्रित कर सकते हैं, और function calling के लिए tool_choice के साथ tools संलग्न कर सकते हैं। Log probability विकल्प (logprobs और top_logprobs) और logit_bias भी उपलब्ध हैं।

निर्णय लेते समय दो सीमाएँ ध्यान देने योग्य हैं। Knowledge cutoff 2023-10-31 है, इसलिए उस तारीख के बाद की घटनाओं के बारे में प्रश्न मॉडल के अपने ज्ञान के बजाय आपके द्वारा prompt में दी गई जानकारी पर निर्भर करते हैं। आउटपुट 16,384 tokens तक सीमित है, जो उन कार्यों के लिए तंग हो सकता है जिन्हें बहुत लंबे generated दस्तावेज़ चाहिए। यदि आपका workload केवल text है, या यदि आपको अधिक हालिया cutoff वाला मॉडल चाहिए, तो कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट हो सकता है।

Mistral: Mistral Small 3.2 24B 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-small-3.2-24b-instruct" 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-small-3.2-24b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,56,000
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: image, text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2023-10-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Mistral: Mistral Small 3.2 24B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Mistral: Mistral Small 3.2 24B API की कीमत कितनी है?: Mistral: Mistral Small 3.2 24B की कीमत इनपुट $0.26 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Mistral: Mistral Small 3.2 24B की context window कितनी है?: Mistral: Mistral Small 3.2 24B हर request में 2,56,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Mistral: Mistral Small 3.2 24B क्या कर सकता है?: Mistral: Mistral Small 3.2 24B image, text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Mistral: Mistral Small 3.2 24B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Mistral: Mistral Small 3.2 24B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423, Poolside: Laguna S 2.1, NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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