Devstral 2512
Red Neuronal
Devstral 2512: modelo abierto de Mistral AI para programación de agentes: 123B de parámetros y contexto de 256K tokens.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Devstral 2512?
Devstral 2512 es un modelo abierto de Mistral AI diseñado para la programación de agentes: un transformer denso de 123B de parámetros con una ventana de contexto de 256 mil tokens, suficiente para mantener un repositorio completo a la vista, no solo archivos individuales. El modelo está orientado a trabajar con bases de código (buscar fragmentos, editar y verificar resultados), y su licencia abierta elimina dudas sobre dónde y cómo usarlo. En BotHub, Devstral está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas en rublos por uso de tokens y los tokens no utilizados no caducan. Tienes más de 250 modelos en una sola ventana para comparar respuestas, y una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo en producción sin reescribir la integración. Los chats se cifran con AES-GCM y no se guardan. Para equipos, ofrecemos contratos, facturación, EDI y panel de administración con límites. Escenarios: entender proyectos desconocidos, migrar módulos legacy, encontrar bugs intermitentes, crear pruebas automáticas y preparar revisiones antes del lanzamiento.Preguntas frecuentes sobre Devstral 2512
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Devstral-2512 de Mistral AI es un modelo de texto enfocado en el desarrollo: generación y refactorización de código, análisis de errores, revisiones y explicación de módulos desconocidos. Acepta documentos, admite llamadas a funciones y su contexto de 262,144 tokens permite mantener toda una base de código en un solo diálogo.
El límite de una respuesta es de 209,715 tokens, mucho para los estándares actuales: suficiente para un módulo extenso con pruebas, documentación detallada o un análisis de arquitectura. Aun así, es más cómodo solicitar partes por pasos para facilitar la lectura y verificación.
No hay un modo de razonamiento específico en nuestros datos para devstral-2512, por lo que no prometemos una cadena de pensamiento oculta. En la práctica, ayuda un truco sencillo: pide que descomponga la tarea en pasos, muestre un plan y conclusiones intermedias; esto ayuda notablemente con la lógica compleja.
Sí, admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. El modelo es adecuado para agentes que leen archivos, invocan herramientas y devuelven respuestas bajo un esquema estricto. La conexión se realiza a través de la API de BotHub compatible con OpenAI, por lo que no tendrás que reescribir la integración para otro modelo.
Además de texto, el modelo acepta documentos; es útil cargar especificaciones, registros o tareas técnicas para trabajar con ellos en un mismo diálogo. No se admiten imágenes, audio ni video en nuestros datos; para esas tareas, cambia a un modelo especializado en BotHub dentro de la misma ventana.
El idioma de los prompts y respuestas no está especificado en nuestros datos, así que no inventaremos una calificación; es más fiable probarlo con tu propia tarea. El servicio en sí está en ruso: interfaz clara, pago con tarjetas rusas y acceso sin VPN ni tarjetas extranjeras.