Codestral 2508
нейросеть
Codestral 2508 для кода от Mistral: низкая задержка, автодополнение в середине файла, исправление ошибок и генерация тестов.
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Codestral 2508?
Codestral 2508 — языковая модель Mistral, выпущенная в конце июля 2025 года и заточенная под работу с кодом. Её профиль — задачи с низкой задержкой и высокой частотой обращений: дополнение кода в середине файла (fill-in-the-middle), исправление ошибок в готовых фрагментах и генерация тестов, то есть всё то, что повторяется в редакторе десятки раз в час. В BotHub Codestral доступен без VPN и зарубежной карты, оплата идёт российскими картами в рублях по факту за токены, а неизрасходованные токены не сгорают. Подключение к редактору или CI идёт через единый API BotHub: переключить проект на другую модель можно без переписывания интеграции, ведь более 250 моделей собраны в одном окне. Переписка шифруется по AES-GCM, содержимое запросов не сохраняется — это важно, когда в промпт попадает закрытый исходный код. Пригодится, если вы допиливаете автодополнение прямо в IDE, чините баги по трассировке стека, покрываете модуль юнит-тестами, приводите старый код к принятому в команде стилю или собираете внутреннего ассистента для разработчиков.Частые вопросы о Codestral 2508
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это модель Mistral, ориентированная на работу с кодом: написание функций, рефакторинг, объяснение незнакомых фрагментов, поиск ошибок и подсказки по автодополнению. Контекст в 256 000 токенов позволяет загружать крупные файлы и документацию целиком, а режим batch удобен для пакетной обработки задач.
Лимит вывода составляет 204 800 токенов за один ответ. Этого хватает, чтобы сгенерировать целый модуль, переписать большой файл с тестами или выдать подробный разбор кода без разбивки задачи на множество отдельных запросов.
Отдельный режим пошаговых размышлений в наших данных не отмечен, поэтому обещать его не будем. На практике помогает формулировать запрос по шагам и просить модель сначала описать план решения, а затем выдать код. Для сложных цепочек рассуждений в BotHub легко переключиться на другую модель.
Да, модель поддерживает function calling и структурированный вывод в JSON. Это позволяет подключать её к внешним инструментам, базам и собственным сервисам, получать предсказуемый формат ответа и встраивать модель в агентные сценарии через единый OpenAI-совместимый API BotHub.
Помимо текста модель принимает документы, в том числе в нативном виде, что удобно для разбора спецификаций, технических заданий и выгрузок кода. Изображения, аудио и видео на вход не заявлены, для них в BotHub есть отдельные мультимодальные модели в том же окне.
Codestral создавалась прежде всего под языки программирования и работу с кодом. Про языки промтов и ответов в наших данных информации нет, поэтому надёжнее проверить модель на своих задачах: в BotHub это можно сделать без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях.