Mistral: Ministral 3 8B 2512 (batch)

Mistral: Ministral 3 8B 2512 (batch) adalah model generasi teks dari Mistral, bagian dari keluarga Ministral 3. Mistral mendeskripsikannya sebagai model yang seimbang dalam keluarga tersebut: model bahasa kecil yang kuat dan efisien dengan kemampuan visi. Id model di api14 adalah mistralai/ministral-8b-2512:batch, dan akhiran batch menunjukkan varian ini dilayani melalui endpoint batch, bukan endpoint sinkron, yang cocok untuk beban kerja di mana Anda mengirimkan pekerjaan dan mengumpulkan hasil, bukan menunggu setiap panggilan.

Model ini menerima input teks dan gambar serta menghasilkan output teks, sehingga dapat menangani tugas bahasa biasa maupun prompt yang menyertakan gambar. Jendela konteksnya adalah 262144 token, dan output maksimumnya adalah 209715 token. Kombinasi konteks besar dan anggaran output besar berarti Anda dapat memasukkan dokumen panjang atau prompt panjang berisi gambar dan teks, dan masih menyisakan ruang untuk respons yang dihasilkan secara substansial. Parameter permintaan yang didukung meliputi temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tool_choice dan tools.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Pekerjaan teks dengan konteks panjang seperti meringkas atau mengekstrak dari dokumen yang panjang sesuai dengan jendela 262144 token. Karena gambar diterima sebagai input, tugas seperti mendeskripsikan gambar, menjawab pertanyaan tentang tangkapan layar, atau mengekstrak teks dan struktur dari halaman hasil pindai termasuk dalam cakupannya. Pemanggilan tool dan structured outputs membuatnya dapat digunakan untuk pipeline yang membutuhkan model mengembalikan JSON atau memanggil fungsi, dan parameter seed membantu ketika Anda menginginkan hasil yang dapat diulang di berbagai eksekusi.

Untuk memanggilnya melalui api14, gunakan antarmuka chat completions yang kompatibel dengan OpenAI dengan id model mistralai/ministral-8b-2512:batch. Anda dapat memberikan field permintaan chat yang biasa beserta parameter yang tercantum di atas: temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tool_choice dan tools. Karena ini varian batch, rencanakan pengiriman dan pengambilan secara asinkron, bukan respons langsung, dan periksa tabel harga langsung di halaman untuk tarif terkini.

Satu batasan yang perlu diperhatikan adalah modalitas output: model ini membaca gambar tetapi hanya mengembalikan teks, jadi tidak cocok jika Anda membutuhkan gambar yang dihasilkan. Jika tugas Anda sepenuhnya teks dan tidak membutuhkan visi atau jendela konteks yang sangat besar, model yang lebih kecil atau non-batch mungkin merespons lebih cepat dan dengan overhead operasional yang lebih sedikit.