Devstral 2512
Réseau Neuronal
Devstral 2512 est un modèle ouvert Mistral AI pour la programmation par agents : 123 milliards de paramètres et 256K jetons de contexte.
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 Devstral 2512?
Devstral 2512 est un modèle ouvert de Mistral AI conçu pour la programmation par agents : un transformeur dense de 123 milliards de paramètres avec une fenêtre de contexte de 256 000 jetons, suffisante pour visualiser un grand dépôt entier plutôt que des fichiers isolés. Le modèle est axé sur le travail avec la base de code — recherche de fragments, modifications et vérification des résultats — et sa licence ouverte lève les doutes sur son utilisation. Sur BotHub, Devstral est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles à l'usage, et les jetons non utilisés ne sont pas perdus. Plus de 250 autres modèles sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de comparer facilement les réponses. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle en production sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM et non conservés. Pour les équipes, nous proposons contrats, factures, GED et panneau d'administration avec limites. Scénarios : comprendre un projet inconnu, migrer un module legacy, trouver un bug intermittent, créer des tests auto et préparer des revues.Questions fréquentes sur Devstral 2512
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.
Devstral-2512 de Mistral AI est un modèle textuel axé sur le développement : génération et refactorisation de code, analyse d'erreurs, revues, explication de modules inconnus. Il accepte des documents, prend en charge l'appel de fonctions, et son contexte de 262 144 jetons permet de garder toute une base de code dans une seule discussion.
La limite par réponse est de 209 715 jetons, ce qui est énorme pour un modèle textuel : suffisant pour un module volumineux avec tests, une documentation détaillée ou une analyse d'architecture. Il est toutefois plus pratique de demander les parties séparément, étape par étape, pour faciliter la lecture et la vérification.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué dans nos données pour Devstral-2512, nous ne promettrons donc pas de chaîne de pensée cachée. En pratique, une astuce simple aide : demandez de décomposer la tâche étape par étape, de montrer le plan et les conclusions intermédiaires — cela aide considérablement pour la logique complexe.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge — le modèle convient aux agents qui lisent des fichiers, appellent vos outils et renvoient une réponse selon un schéma strict. La connexion se fait via l'API BotHub compatible OpenAI, vous n'aurez donc pas à réécrire l'intégration pour un autre modèle.
En plus du texte, le modèle accepte des documents — pratique pour charger une spécification, un journal ou un cahier des charges et travailler avec dans une seule discussion. Les images, l'audio et la vidéo ne sont pas indiqués dans nos données ; pour ces tâches, basculez vers un modèle spécialisé dans la même fenêtre sur BotHub.
La langue des prompts et des réponses n'est pas spécifiée dans nos données, nous ne donnerons donc pas d'évaluation — il est plus fiable de tester sur votre propre tâche avec quelques requêtes. Le service lui-même est en russe : interface claire, paiement par cartes russes et accès sans VPN ni carte étrangère.