Kami menggunakan cookie. Cookie dan penyimpanan browser menjaga Anda tetap masuk dan mengingat preferensi Anda. Dengan izin Anda, kami juga mengukur cara situs digunakan. Anda dapat kapan saja. Lihat kebijakan cookie kami.
Mistral: Codestral 2508 (batch)
mistralai/codestral-2508:batchCoba Mistral: Codestral 2508 (batch) sekarang
Berjalan dengan saldo Anda sesuai harga di atas. Akun baru mendapat pemakaian gratis.
Satu API. Semua model.
Biaya sesi US$0,00
Pengaturan
Parameter lanjutan
Sekilas tentang Mistral: Codestral 2508 (batch)
- Harga input 67% lebih rendah dari median 434 model Teks.
- Jendela konteks 256.000 token, cukup untuk dokumen panjang dan percakapan multi-giliran.
- Mendukung tool (function) calling untuk agen dan integrasi.
- Mendukung output JSON terstruktur dengan schema.
- Permintaan umum (1,000 token input / 500 token output) berbiaya sekitar US$0,00131.
Tentang Mistral: Codestral 2508 (batch)
Mistral: Codestral 2508 (batch) adalah model teks dari Mistral, yang dirilis oleh penyedia pada 1 Agustus 2025. Ini adalah model bahasa Mistral untuk coding, dan dibangun di sekitar tugas latensi rendah dan frekuensi tinggi alih-alih percakapan umum. Di api14 model ini terdaftar di bawah kategori teks, dan model id yang Anda panggil adalah mistralai/codestral-2508:batch.
Model ini menerima input teks dan file serta mengembalikan teks. Jendela konteksnya 256.000 token, dengan output maksimum 204.800 token. Batas pengetahuan (knowledge cutoff) nya adalah 31 Maret 2025. Mistral mendeskripsikan fokusnya sebagai fill-in-the-middle (FIM), koreksi kode dan pembuatan tes, jadi input file berguna ketika Anda ingin model bekerja terhadap sumber yang Anda berikan alih-alih kode yang Anda tempelkan secara inline.
Kemampuan tersebut mengarah ke serangkaian pekerjaan yang cukup spesifik. Fill-in-the-middle membuatnya cocok untuk integrasi editor yang melengkapi kode di tengah fungsi atau blok. Koreksi kode cocok untuk linting, bantuan review, atau memperbaiki kode yang dihasilkan model sebelum dirilis. Pembuatan tes cocok untuk pipeline yang membutuhkan unit test yang ditulis bersamaan dengan implementasi. Karena jendela konteksnya besar, Anda dapat memberikan seluruh file atau repositori yang cukup besar bersama prompt Anda. Semua ini adalah tugas coding yang berorientasi batch alih-alih obrolan terbuka.
Untuk memanggilnya, gunakan model id mistralai/codestral-2508:batch terhadap API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14, yang berarti pengaturan OpenAI SDK Anda yang ada tetap berfungsi dengan base URL dan key yang diubah. Model ini mendukung frequency_penalty, max_tokens, prediction, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools dan top_p. Tools dan tool_choice memungkinkan Anda menghubungkannya ke function calling; response_format dan structured_outputs membantu ketika kode hilir membutuhkan bentuk yang tetap; seed membuat eksekusi dapat diulang; prediction tersedia untuk alur kerja bergaya speculative decoding. Perhatikan bahwa api14 tidak mencantumkan input gambar atau audio untuk model ini, dan outputnya hanya teks. Jika tugas Anda adalah prosa umum, pemahaman gambar, atau ucapan alih-alih kode, model lain di katalog kemungkinan menjadi pilihan yang lebih baik.
Cara memanggil API Mistral: Codestral 2508 (batch)
- Buat API key di dasbor Anda.
- Instal SDK resmi openai untuk bahasa Anda.
- Atur baseURL ke https://api14.com/api/v1 dan model ke "mistralai/codestral-2508:batch".
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/codestral-2508:batch",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Parameter yang didukung
frequency_penaltymax_tokenspredictionpresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_pSpesifikasi
- Panjang konteks
- 256.000
- Output maksimum
- 204.800
- Input
- text, file
- Output
- text
- Batas pengetahuan
- 2025-03-31
Permintaan di api14 · 7 hari terakhir
Mistral: Codestral 2508 (batch): pertanyaan yang sering diajukan
- Berapa biaya API Mistral: Codestral 2508 (batch)?
- Biaya Mistral: Codestral 2508 (batch) adalah Input US$0,52 / 1 jt token. Saldo USD Anda hanya dipotong untuk permintaan yang berhasil; permintaan yang gagal gratis.
- Berapa jendela konteks Mistral: Codestral 2508 (batch)?
- Mistral: Codestral 2508 (batch) membaca hingga 256.000 token per permintaan, prompt, riwayat, dan dokumen digabung. Model ini menulis hingga 204.800 token output per respons.
- Apa yang bisa dilakukan Mistral: Codestral 2508 (batch)?
- Mistral: Codestral 2508 (batch) menerima text, file dan mengembalikan text. Model ini mendukung tool calling, output JSON terstruktur.
- Bagaimana cara memanggil Mistral: Codestral 2508 (batch) dari kode saya?
- Arahkan SDK OpenAI apa pun ke https://api14.com/api/v1 dan atur model ke "mistralai/codestral-2508:batch", tanpa perubahan kode lain. Salin contoh siap pakai dari panel kode di halaman ini.
- Apa saja alternatif untuk Mistral: Codestral 2508 (batch)?
- Model Teks sebanding dengan harga serupa: Google: Gemma 4 31B, Anthropic: Claude Haiku 5.5, OpenAI: GPT-6 Luna Pro. Semuanya berjalan dengan API key yang sama, jadi berganti model cukup dengan mengubah satu string.
Komunitas Mistral: Codestral 2508 (batch)
Topik baruKomunitas ini belum memiliki topik. Buka topik pertama tentang Mistral: Codestral 2508 (batch).