Mistral Saba
Red Neuronal
Mistral Saba es un modelo de 24B parámetros de Mistral AI, enfocado en el contexto regional de Oriente Medio y el Sur de Asia
Características
- Entrada
- texto, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 32 768 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 26 214 tokens
- Funciones
- llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Mistral Saba?
Mistral Saba es un modelo de 24B parámetros de Mistral AI, entrenado con datos regionales seleccionados para ofrecer respuestas precisas y contextuales para Oriente Medio y el Sur de Asia. Su tamaño compacto garantiza eficiencia: equilibra la calidad de las respuestas con el consumo de recursos, ideal para flujos de consultas repetitivas. En BotHub, accedes sin VPN ni tarjetas extranjeras: paga en rublos con tarjetas rusas solo por los tokens utilizados, que no caducan. Con más de 250 modelos en una sola ventana, es fácil comparar las respuestas de Mistral Saba y cambiar de modelo sin reescribir la integración, gracias a un API unificado compatible con OpenAI. Los chats están cifrados y ofrecemos contratos, facturas, EDI y panel de administración con límites para empresas. Se utiliza para: soporte y chatbots con especificidad regional, adaptación de contenido para mercados de Oriente Medio y el Sur de Asia, análisis y resumen de documentos, informes regionales e integración en servicios multimodales vía API.Preguntas frecuentes sobre Mistral Saba
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.
Mistral Saba trabaja con texto y documentos: analiza archivos, resume, responde preguntas sobre el contenido, escribe y corrige código, y ayuda con análisis y correspondencia. Su contexto de hasta 32,000 tokens permite manejar instrucciones largas, informes y fragmentos de proyectos completos.
El límite de salida es de 26,214 tokens, suficiente para un artículo extenso, instrucciones detalladas, un análisis exhaustivo de documentos o un módulo de código grande. El contexto total del diálogo está limitado a 32,000 tokens, incluyendo su solicitud y la respuesta del modelo.
No se indica un modo separado de razonamiento paso a paso en nuestros datos. En la práctica, simplemente puede pedirle al modelo que desglose la solución paso a paso, divida la tarea en partes o explique la lógica; este método funciona incluso sin un modo de pensamiento especial.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Esto es útil para agentes, análisis de documentos en campos, conexión de servicios externos y bases de datos. BotHub ofrece un API unificado compatible con OpenAI, por lo que cambiar de modelo no requiere reescribir la integración.
El modelo acepta texto y documentos, incluidos archivos nativos que se pueden cargar para hacer preguntas sobre ellos. Para imágenes, audio y video, cambie a un modelo multimodal en BotHub en la misma ventana, sin suscripciones adicionales ni VPN.
Mistral Saba fue creada con énfasis en los idiomas de Oriente Medio y el Sur de Asia, por lo que la calidad varía según el idioma. Pruebe el modelo con su tarea: en BotHub, el pago es por uso de tokens y puede comparar las respuestas con otros modelos en la misma interfaz.