Mistral Small 4
Red Neuronal
Mistral Small 4 es un modelo de Mistral AI para razonamiento y texto: acceso y API de Mistral Small 4 en BotHub.
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 Mistral Small 4?
Mistral Small 4 es el próximo gran lanzamiento de la línea Mistral Small de Mistral AI. A diferencia de versiones anteriores, combina las capacidades de varios modelos insignia del proveedor en un solo sistema: el modelo une un razonamiento sólido con un trabajo versátil en tareas de texto. En BotHub, se accede sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagando en rublos solo por los tokens consumidos, que no caducan. Junto a ella, en una misma ventana, hay más de 250 modelos: es fácil comparar respuestas a una misma consulta y cambiar de modelo. Además, una API compatible con OpenAI y el modo batch ofrecen una forma cómoda de conectar el modelo a un sistema multimodal y procesar consultas por lotes sin reescribir la integración. Los chats se cifran mediante AES-GCM, los datos no se guardan y las empresas disponen de contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites para empleados. Utilice Mistral Small 4 para razonar sobre preguntas complejas, resumir y analizar documentos largos, extraer datos estructurados de textos, crear asistentes de diálogo vía API y procesar masivamente consultas similares.Preguntas frecuentes sobre Mistral Small 4
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.
Es un modelo de texto de Mistral: responde preguntas, escribe y edita textos, analiza código y trabaja con documentos e imágenes de entrada. Su contexto de hasta 262,144 tokens permite cargar contratos largos, informes y fragmentos de repositorios, y el modo por lotes es útil para procesar grandes volúmenes de consultas similares.
El límite de salida es de hasta 209,715 tokens, suficiente para un documento extenso, una instrucción detallada o un gran fragmento de código completo. En la práctica, usted define la longitud en la consulta o mediante los parámetros de la API, por lo que las respuestas normales permanecen compactas y no se extienden al máximo.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado en nuestros datos: el modelo puede desglosar la tarea paso a paso antes de dar el resultado. Esto ayuda en matemáticas, lógica, análisis de código y documentos largos, donde es importante no perder detalles y verificar la salida antes de la formulación final.
Sí, ambos. Usted describe las herramientas disponibles, el modelo decide cuál llamar y devuelve los argumentos según el esquema dado, y la respuesta se puede obtener en JSON estricto. Esto es útil para agentes, análisis de datos en bases de datos e integraciones a través de la API de BotHub compatible con OpenAI.
Según nuestros datos, además de texto, se aceptan imágenes y documentos: pídale que analice un escaneo, esquema, tabla o página de un archivo. El audio y el video no están marcados para este modelo, por lo que es mejor elegir un modelo especializado para ellos; en BotHub, se abre en la misma ventana.
No hay una evaluación separada del ruso en nuestros datos, por lo que no daremos garantías: es más fiable probar el modelo con sus propias consultas típicas; un par de prompts mostrarán si el estilo y la precisión le satisfacen. La interfaz de BotHub está en ruso, el acceso es sin VPN ni tarjetas extranjeras, y el pago es en rublos.