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Mistral Large

mistralai/mistral-large

テキスト入力: text · fileツール128K2024/02/26に追加

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Mistral Largeの概要

入力料金はテキストモデル434件の中央値より344%高くなっています。
コンテキストウィンドウは128,000トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。
エージェントや連携向けのツール（関数）呼び出しに対応しています。
スキーマを使った構造化JSON出力に対応しています。
一般的なリクエスト（入力1,000 / 出力500トークン）の費用は約$0.02です。

Mistral Largeについて

Mistral Large は Mistral のテキスト生成モデルであり、プロバイダーによってフラッグシップモデルとして位置付けられています。ここで提供されるバージョンは Mistral Large 2 (mistral-large-2407) で、プロプライエタリながら重みが利用可能なモデルであり、Mistral は推論、コード、JSON、チャットに強いと説明しています。プロバイダーによるリリース日は 2024 年 2 月 26 日で、知識カットオフは 2024 年 11 月 30 日であるため、それ以降に起きたことはモデルがトレーニング中に学習した範囲外です。

このモデルはテキストとファイルの入力を受け付け、テキストを返します。コンテキストウィンドウは 128,000 トークンで、長い文書、大きなコードファイル、または長時間の会話を 1 回のリクエストに収めるのに十分であり、1 回の応答で最大 102,400 トークンを生成できます。ファイルが受け入れられる入力モダリティであるため、すべてを自分でプロンプトに貼り付ける代わりに、指示と一緒に文書内容を渡すことができます。出力はテキストのみなので、画像や音声が必要な場合は別のモデルが必要になります。

これらの機能は、かなり幅広い実用的用途を示しています。長いコンテキストと推論の強さは、ファイルとして提供された契約書、レポート、研究論文などの長大なソース資料に対する文書分析、要約、質問応答に適しています。プロバイダーはコードと JSON を強調しているため、コードの説明、生成、リファクタリングのタスクは妥当な適合先であり、下流システム向けの構造化 JSON ペイロードの生成も同様です。チャットやアシスタント形式のアプリケーションもよく機能し、特に会話が切り詰められることなく大量の以前のコンテキストを保持する必要がある場合に適しています。

このモデルは、モデル id "mistralai/mistral-large" を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。エンドポイントは OpenAI スキーマに従っているため、既存の OpenAI クライアントライブラリとリクエスト形式は、ベース URL とモデル id を変更するだけで機能します。サポートされるリクエストパラメータは frequency_penalty、max_tokens、presence_penalty、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_p です。ツール呼び出しは tools と tool_choice を通じて利用でき、structured_outputs と response_format により、信頼できる JSON が必要なときに返されるテキストの形状を制約できます。seed パラメータは再現可能なサンプリングが必要な場合に役立ち、stop、temperature、top_p はモデルがどこでどのように生成するかを制御できます。

知識カットオフに留意してください。2024 年 11 月 30 日以降の出来事に関する質問に対して、モデルには組み込みの知識がなく、その情報をプロンプトまたはツールを通じて提供する必要があります。128,000 トークンのコンテキストと 102,400 トークンの出力上限は十分に大きいものの有限であるため、非常に大きなコーパスには依然としてチャンク化または検索が必要です。タスクがテキストベースでない場合、またはより新しいカットオフを持つモデルが特に必要な場合は、api14 上の別のモデルの方がより良い選択かもしれません。

Mistral Large APIの呼び出し方

ダッシュボードでAPIキーを作成します。
お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"mistralai/mistral-large"に設定します。

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-large",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

対応パラメーター

frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

仕様

コンテキスト長: 128,000
最大出力: 102,400
入力: text, file
出力: text
知識のカットオフ: 2024-11-30

api14でのリクエスト数 · 過去7日間

Mistral Large：よくある質問

Mistral Large APIの料金は？: Mistral Largeの料金は入力 $7.00 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
Mistral Largeのコンテキストウィンドウは？: Mistral Largeは1リクエストあたり最大128,000トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大102,400トークンを出力します。
Mistral Largeで何ができますか？: Mistral Largeはtext, fileを入力として受け付け、textを返します。ツール呼び出し, 構造化JSON出力に対応しています。
コードからMistral Largeを呼び出すには？: 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"mistralai/mistral-large"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
Mistral Largeの代替モデルは？: 同程度の料金のテキストモデル：SpaceXAI: Grok 4.7, Sakana: Fugu Max, Qwen: Qwen3.8 Max (0902)。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。

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