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Mistral: Mixtral 8x22B Instruct

mistralai/mixtral-8x22b-instruct

टेक्स्टइनपुट: text · fileTools66K17 अप्रैल 2024 को जोड़ा गया

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Mistral: Mixtral 8x22B Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 344% ज़्यादा है।
65,536 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 $0.02 है।

Mistral: Mixtral 8x22B Instruct के बारे में

Mistral: Mixtral 8x22B Instruct, Mistral का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 17 अप्रैल 2024 को जारी किया था। यह Mixtral 8x22B का आधिकारिक instruct fine-tuned संस्करण है, जो एक sparse mixture-of-experts डिज़ाइन है और 141B में से 39B सक्रिय parameters का उपयोग करता है। instruct tuning आधार मॉडल को निर्देशों का पालन करने और अनुरोधों का सीधे उत्तर देने के लिए अनुकूलित करता है, जो अधिकांश एप्लिकेशन डेवलपर्स API के माध्यम से मॉडल को कॉल करते समय चाहते हैं।

मॉडल टेक्स्ट और फ़ाइल इनपुट लेता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसका context window 65,536 tokens है, और अधिकतम आउटपुट 52,428 tokens है, इसलिए एक ही अनुरोध में लंबे इनपुट और लंबे generations दोनों संभव हैं। knowledge cutoff 31 जनवरी 2024 है, जिसका अर्थ है कि उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ उससे बाहर है जिस पर मॉडल को प्रशिक्षित किया गया था। Mistral इस मॉडल की विशेष ताकत के रूप में मजबूत गणित और कोडिंग को रेखांकित करता है, साथ ही इसके आकार के लिए लागत दक्षता को भी।

ये क्षमताएं व्यावहारिक उपयोगों के काफी विस्तृत समूह की ओर संकेत करती हैं। लंबा context बड़े दस्तावेज़ों पर काम करने के लिए उपयुक्त है, चाहे इसका मतलब किसी लंबी रिपोर्ट का सारांश बनाना हो, किसी फ़ाइल से संरचित विवरण निकालना हो, या prompt में दिए गए टेक्स्ट के आधार पर प्रश्नों का उत्तर देना हो। गणित और कोडिंग की ताकत इसे कोड सहायता के लिए उचित बनाती है, जैसे कोड समझाना या उत्पन्न करना, और उन मात्रात्मक कार्यों के लिए जिनमें चरण-दर-चरण तर्क की आवश्यकता होती है। चूंकि यह इनपुट के रूप में फ़ाइलें स्वीकार करता है, इसका उपयोग उन pipelines में किया जा सकता है जहां दस्तावेज़ों को सादे टेक्स्ट के रूप में पेस्ट करने के बजाय सीधे पास किया जाता है। Tool calling और structured outputs इसे agent-style workflows के लिए और ऐसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए भी उपयुक्त बनाते हैं जिन्हें downstream कोड parse कर सके।

आप इसे api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से model id "mistralai/mixtral-8x22b-instruct" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित request parameters हैं frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। व्यवहार में यह सामान्य sampling नियंत्रणों (temperature, top_p, penalties, seed, stop), max_tokens के माध्यम से आउटपुट लंबाई, response_format और structured_outputs के माध्यम से प्रतिक्रिया को आकार देना, और tools और tool_choice के माध्यम से function calling को कवर करता है। यदि आपके पास पहले से OpenAI chat completions के स्वरूप के अनुसार लिखा गया कोड है, तो इस मॉडल पर स्विच करना ज़्यादातर model id बदलने की बात है।

एक बात ध्यान में रखनी चाहिए कि knowledge cutoff 31 जनवरी 2024 है, इसलिए बाद की घटनाओं के बारे में प्रश्नों का उत्तर प्रशिक्षण डेटा से नहीं दिया जाएगा और उन्हें retrieval या prompt में दिए गए context की आवश्यकता हो सकती है। मॉडल आउटपुट पक्ष पर केवल टेक्स्ट है, इसलिए जिन कार्यों में छवियां या ऑडियो उत्पन्न करना आवश्यक है वे इसके दायरे से बाहर हैं। यदि आपका workload बहुत हाल की जानकारी या टेक्स्ट और फ़ाइल इनपुट से आगे के modalities पर निर्भर करता है, तो कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट हो सकता है।

Mistral: Mixtral 8x22B Instruct 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/mixtral-8x22b-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/mixtral-8x22b-instruct",
  "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: 65,536
अधिकतम आउटपुट: 52,428
इनपुट: text, file
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-01-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Mistral: Mixtral 8x22B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Mistral: Mixtral 8x22B Instruct API की कीमत कितनी है?: Mistral: Mixtral 8x22B Instruct की कीमत इनपुट $7.00 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Mistral: Mixtral 8x22B Instruct की context window कितनी है?: Mistral: Mixtral 8x22B Instruct हर request में 65,536 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 52,428 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Mistral: Mixtral 8x22B Instruct क्या कर सकता है?: Mistral: Mixtral 8x22B Instruct text, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Mistral: Mixtral 8x22B Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "mistralai/mixtral-8x22b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Mistral: Mixtral 8x22B Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: SpaceXAI: Grok 4.7, Sakana: Fugu Max, Qwen: Qwen3.8 Max (0902)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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