Mistral: Codestral 2508 (batch)

Mistral: Codestral 2508 (batch) är en textmodell från Mistral, släppt av leverantören den 1 augusti 2025. Det är Mistrals språkmodell för kodning, och den är byggd kring uppgifter med låg latens och hög frekvens snarare än allmän konversation. På api14 listas den under kategorin text, och modell-id:t du anropar är mistralai/codestral-2508:batch.

Modellen tar emot text och filer som indata och returnerar text. Dess kontextfönster är 256 000 tokens, med en maximal utdata på 204 800 tokens. Den har en kunskapsgräns på 31 mars 2025. Mistral beskriver sitt fokus som fill-in-the-middle (FIM), kodkorrigering och testgenerering, så filindata är användbart när du vill att modellen ska arbeta mot källkod du tillhandahåller i stället för kod du klistrar in direkt.

Dessa förmågor pekar mot en ganska specifik uppsättning arbetsuppgifter. Fill-in-the-middle gör den väl lämpad för redigerarintegrationer som kompletterar kod mitt i en funktion eller ett block. Kodkorrigering passar för linting, granskningsstöd eller för att åtgärda modellgenererad kod innan den levereras. Testgenerering passar pipelines som behöver enhetstester skrivna tillsammans med implementationen. Eftersom kontextfönstret är stort kan du skicka hela filer eller stora kodbaser tillsammans med din prompt. Alla dessa är batchorienterade kodningsuppgifter snarare än öppen chatt.

För att anropa den använder du modell-id:t mistralai/codestral-2508:batch mot api14:s OpenAI-kompatibla API, vilket innebär att din befintliga OpenAI SDK-konfiguration fungerar med en ändrad bas-URL och nyckel. Modellen stöder frequency_penalty, max_tokens, prediction, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools och top_p. Tools och tool_choice låter dig koppla in den i funktionsanrop; response_format och structured_outputs hjälper när nedströmskod behöver en fast form; seed gör körningar repeterbara; prediction är tillgängligt för arbetsflöden i stil med spekulativ avkodning. Notera att api14 inte listar bild- eller ljudindata för denna modell, och utdata är endast text. Om din uppgift är allmän prosa, bildförståelse eller tal snarare än kod är en annan modell i katalogen sannolikt ett bättre val.