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Mistral: Mistral Small 3
mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501지금 Mistral: Mistral Small 3 사용해 보기
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고급 매개변수
Mistral: Mistral Small 3 한눈에 보기
- 입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 89% 낮습니다.
- 32,768 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
- 스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
- 일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.000315입니다.
Mistral: Mistral Small 3 소개
Mistral Small 3는 Mistral의 텍스트 생성 모델로, 제공업체가 2025년 1월 30일에 공개했습니다. 일반적인 AI 작업에서 낮은 지연 시간 성능에 최적화된 24B 파라미터 언어 모델이며, Apache 2.0 라이선스로 공개되었습니다. 사전 학습 버전과 명령 튜닝 버전이 모두 존재하며, 여기서는 명령 튜닝 변형이 모델 id mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501로 제공됩니다.
이 모델은 텍스트 입력으로 작동하고 텍스트 출력을 생성하므로 표준 채팅 및 완성 스타일 워크로드에 적합합니다. 컨텍스트 윈도우는 32768 토큰으로, 프롬프트와 생성된 응답을 함께 포함하며, 단일 출력으로 최대 16384 토큰을 생성할 수 있습니다. 지식 컷오프는 2023년 10월 31일이므로 그 이후에 발생한 내용은 모델이 학습 중에 습득한 범위 밖입니다. 적당한 파라미터 수와 32k 컨텍스트의 조합은 이 모델을 특정 좁은 작업의 전문가라기보다 범용 명령 모델로 만들어 줍니다.
명령 튜닝되었고 낮은 지연 시간에 최적화되어 있기 때문에, 이 모델은 응답 속도가 중요한 일상 작업에 적합합니다: 채팅 어시스턴트, 요약, 재작성, 분류, 그리고 컨텍스트 윈도우 안에 들어오는 자료에 대한 질의응답입니다. 16384 토큰 출력 상한은 여러 문단의 초안이나 구조화된 문서처럼 더 긴 생성을 허용하며, 32768 토큰 컨텍스트는 몇 개의 문서나 긴 대화 기록처럼 상당한 참조 텍스트를 포함하는 프롬프트를 지원합니다. 대량의 지연 시간에 민감한 엔드포인트를 위한 신뢰할 수 있는 텍스트 모델이 필요한 개발자가 의도된 사용자입니다.
api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501을 사용하여 호출합니다. 즉, 기존 OpenAI 클라이언트 라이브러리와 요청 형태가 모델 이름만 바꾸면 작동합니다. 이 모델은 frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, top_k, top_p를 지원합니다. 구조화된 출력과 response_format은 정해진 형태로 응답이 필요한 경우 사용할 수 있으며, seed는 샘플링을 더 재현 가능하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 샘플링 동작은 temperature, top_p, top_k, min_p로 제어되며, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty는 모델이 얼마나 반복하는지를 조정합니다.
실제로 적용하기 전에 유의할 두 가지 제약이 있습니다. 2023년 10월 31일이라는 지식 컷오프는 모델이 그 이후 사건을 내장으로 인식하지 못한다는 뜻이므로, 최신 정보에 의존하는 애플리케이션은 이를 프롬프트에 제공해야 합니다. 입력과 출력은 텍스트 전용이므로, 워크로드에 이미지나 오디오가 포함된다면 이 모델은 적합하지 않습니다. 그리고 32768 토큰 컨텍스트 윈도우에서는 매우 큰 입력을 통째로 전달하기보다 청킹이나 검색이 필요합니다.
Mistral: Mistral Small 3 API 호출 방법
- 대시보드에서 API 키를 만드세요.
- 사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
- baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501"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-small-24b-instruct-2501",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
지원 파라미터
frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_ktop_p사양
- 컨텍스트 길이
- 32,768
- 최대 출력
- 16,384
- 입력
- text
- 출력
- text
- 지식 기준일
- 2023-10-31
api14 요청 수 · 최근 7일
Mistral: Mistral Small 3: 자주 묻는 질문
- Mistral: Mistral Small 3 API 비용은 얼마인가요?
- Mistral: Mistral Small 3의 가격은 입력 US$0.18 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
- Mistral: Mistral Small 3의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?
- Mistral: Mistral Small 3는(은) 요청당 최대 32,768 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 16,384개의 출력 토큰을 생성합니다.
- Mistral: Mistral Small 3는(은) 무엇을 할 수 있나요?
- Mistral: Mistral Small 3는(은) text 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 구조화된 JSON 출력.
- 코드에서 Mistral: Mistral Small 3를(을) 어떻게 호출하나요?
- 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
- Mistral: Mistral Small 3의 대안은 무엇인가요?
- 비슷한 가격대의 텍스트 모델: Meta: Llama 3.1 8B Instruct, IBM: Granite 4.0 Micro, Nex AGI: Nex-N2.5-Mini. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.
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