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Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)
mistralai/mistral-large-2512:batch지금 Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) 사용해 보기
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고급 매개변수
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) 한눈에 보기
- 입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 44% 낮습니다.
- 262,144 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
- 에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
- 스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
- 이미지를 입력으로 받습니다(비전).
- 일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.00219입니다.
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) 소개
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)는 Mistral의 텍스트 생성 모델입니다. Mistral에 따르면, 이 모델은 회사가 지금까지 출시한 모델 중 가장 뛰어난 성능을 가진 모델로, 675B 전체 파라미터 중 41B가 활성화되는 희소 전문가 혼합(sparse mixture-of-experts) 아키텍처를 기반으로 하며 Apache 2.0 라이선스로 공개되었습니다. 제공업체 출시일은 2025-12-01입니다. 모델 id의 ":batch" 접미사는 api14에서 이 모델의 배치 변형임을 나타냅니다.
이 모델은 텍스트, 이미지, 파일을 입력으로 받고 텍스트를 출력으로 생성합니다. 컨텍스트 윈도우는 262,144 토큰이고 최대 출력은 209,715 토큰입니다. 이처럼 큰 컨텍스트와 큰 출력 한도의 조합 덕분에 긴 문서, 코드베이스, 대화 기록, 이미지 세트를 입력으로 넣고도 모델의 응답을 위한 상당한 여유를 남길 수 있습니다. 지원되는 요청 파라미터에는 frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_p가 있습니다.
이러한 기능은 상당히 폭넓은 실무 용도를 시사합니다. 긴 컨텍스트는 장문 문서에 대한 요약과 질의응답, 계약서나 보고서 분석, 여러 파일에 걸친 코드 리뷰에 적합합니다. 이미지 입력 덕분에 스크린샷, 다이어그램, 스캔한 페이지를 텍스트 지시와 함께 다루는 작업에도 사용할 수 있습니다. 도구 호출과 구조화된 출력은 기계가 읽을 수 있는 응답이 필요한 에이전트 스타일 워크플로와 파이프라인, 예를 들어 필드를 JSON으로 추출하거나 서비스 간에 요청을 라우팅하는 작업에 잘 맞습니다. seed와 temperature 제어는 재현 가능하거나 엄격하게 제한된 생성이 필요할 때 도움이 됩니다.
이 모델은 모델 id "mistralai/mistral-large-2512:batch"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 채팅 완성(chat completions) 형태를 따르므로 평소처럼 메시지를 보내고 model 필드를 해당 id로 설정하면 됩니다. 요청 본문에 위에 나열된 지원 파라미터인 frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_p를 전달할 수 있습니다. 이 모델을 대화형이 아니라 배치 모드로 제공받고 싶을 때 선택해야 하는 것이 배치 변형입니다.
한 가지 유념할 점은 출력 한도입니다. maxOutput이 209,715 토큰이므로 매우 큰 단일 응답도 가능하지만 여전히 한계가 있습니다. 워크로드가 순전히 텍스트이고 이미지나 파일 입력이 필요 없다면 더 작은 텍스트 전용 모델이 더 적합할 수 있습니다. 텍스트 출력 외의 모달리티가 필요하다면 이 모델은 이를 제공하지 않습니다. 텍스트가 유일한 출력 모달리티이기 때문입니다.
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) API 호출 방법
- 대시보드에서 API 키를 만드세요.
- 사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
- baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "mistralai/mistral-large-2512:batch"로 설정하세요.
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-2512:batch",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
지원 파라미터
frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p사양
- 컨텍스트 길이
- 262,144
- 최대 출력
- 209,715
- 입력
- text, image, file
- 출력
- text
api14 요청 수 · 최근 7일
Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch): 자주 묻는 질문
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch) API 비용은 얼마인가요?
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)의 가격은 입력 US$0.88 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)는(은) 요청당 최대 262,144 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 209,715개의 출력 토큰을 생성합니다.
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)는(은) 무엇을 할 수 있나요?
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)는(은) text, image, file 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력.
- 코드에서 Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)를(을) 어떻게 호출하나요?
- 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "mistralai/mistral-large-2512:batch"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
- Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)의 대안은 무엇인가요?
- 비슷한 가격대의 텍스트 모델: Inception: Mercury 2, Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct, OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch). 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.
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