Codestral 2508
Réseau Neuronal
Codestral 2508 de Mistral pour le code : faible latence, autocomplétion, correction d'erreurs et génération de tests.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Codestral 2508?
Codestral 2508 est un modèle de langage Mistral, sorti fin juillet 2025, optimisé pour le code. Il est conçu pour les tâches à faible latence et haute fréquence : autocomplétion (fill-in-the-middle), correction d'erreurs et génération de tests, des actions répétées des dizaines de fois par heure. Sur BotHub, Codestral est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles par jetons consommés, sans expiration. La connexion à l'éditeur ou au CI se fait via l'API unique de BotHub : changez de modèle sans réécrire l'intégration parmi plus de 250 options. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM et le contenu des requêtes n'est pas conservé, ce qui est crucial pour le code source propriétaire. Idéal pour l'autocomplétion dans l'IDE, le débogage via stack trace, la création de tests unitaires, la mise aux normes du code ou la création d'un assistant développeur.Questions fréquentes sur Codestral 2508
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle Mistral axé sur le code : écriture de fonctions, refactoring, explication de fragments, débogage et autocomplétion. Avec un contexte de 256 000 jetons, il permet de traiter de gros fichiers et la documentation complète. Le mode batch est idéal pour le traitement par lots.
La limite de sortie est de 204 800 jetons par réponse. Cela suffit pour générer un module entier, réécrire un gros fichier de tests ou fournir une analyse détaillée du code sans diviser la tâche en plusieurs requêtes.
Aucun mode de raisonnement étape par étape spécifique n'est indiqué. En pratique, il est utile de formuler la requête par étapes et de demander au modèle de décrire un plan avant de générer le code. Pour des raisonnements complexes, BotHub permet de basculer facilement vers un autre modèle.
Oui, le modèle prend en charge le 'function calling' et la sortie JSON structurée. Cela permet de le connecter à des outils externes, des bases de données et des services, d'obtenir un format de réponse prévisible et d'intégrer le modèle dans des scénarios d'agents via l'API BotHub compatible OpenAI.
Outre le texte, le modèle accepte des documents, y compris sous forme native, ce qui est pratique pour analyser des spécifications, des cahiers des charges et des extraits de code. Les images, l'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge ; BotHub propose des modèles multimodaux dédiés dans la même fenêtre.
Codestral a été créé principalement pour les langages de programmation et le code. Nous n'avons pas d'informations sur les langues de prompt et de réponse, il est donc préférable de tester le modèle sur vos propres tâches : sur BotHub, cela est possible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles.