Mistral Large 2407
Réseau Neuronal
Mistral Large 2407 est le modèle phare de Mistral AI pour le raisonnement, le code et le JSON, disponible via l'API sur BotHub.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 131 072 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 104 857 tokens
- Fonctionnalités
- appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
apiKey: '<your bothub access token>',
baseURL: 'https://openai.bothub.chat/v1'
});
// Sync - Text generation
async function main() {
const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'mistral-large-2407',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'mistral-large-2407',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Comment ça marche Mistral Large 2407?
Mistral Large 2407 est le modèle phare de Mistral AI : les poids sont disponibles, mais la licence reste propriétaire. Il excelle dans le raisonnement, le code, le JSON structuré et le dialogue, ce qui le rend idéal pour l'analyse et l'intégration produit. Sur BotHub, Mistral Large fonctionne sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles par carte russe à l'usage, sans abonnement, et les jetons inutilisés ne sont pas perdus. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses, et une API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration ; les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Pour les développeurs, il aide à écrire et refactoriser le code, déboguer et renvoyer des résultats en JSON. Pour les analystes, il résume de longs documents et vérifie la logique des calculs. Les équipes produit peuvent créer des assistants et des scénarios de chat via l'API. Pour les rédacteurs, il aide à préparer des brouillons, des e-mails et des descriptions, puis à les affiner par le dialogue.Questions fréquentes sur Mistral Large 2407
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 textuel Mistral avec un contexte de 128 000 jetons. Adapté aux longs documents : analyse, résumés, recherche de fragments. Il excelle dans le code (écriture, refactoring, débogage), l'analyse, les tâches STEM et les scénarios nécessitant des outils externes.
La limite de sortie est de 104 857 jetons par réponse, suffisant pour un document technique ou une analyse de code détaillée. N'oubliez pas le contexte global de 128 000 jetons, incluant votre requête, les pièces jointes et la réponse.
Ce modèle n'a pas de mode de raisonnement dédié ; il répond immédiatement. Cependant, vous pouvez obtenir un raisonnement étape par étape via un prompt : demandez-lui de détailler la logique ou de faire un plan avant de conclure. Cela aide beaucoup pour les tâches complexes.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. C'est utile pour les agents, les bots accédant à des services externes et les pipelines où la réponse est analysée par code. Sur BotHub, le modèle est accessible via une API compatible OpenAI, donc les schémas d'outils sont définis de manière classique.
Outre le texte, le modèle accepte nativement les documents : vous joignez un fichier et posez des questions sur son contenu. Les images, l'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge. Pour ces tâches, passez à un modèle multimodal dans la même fenêtre BotHub sans réécrire l'intégration.
La gamme Mistral Large est multilingue et le modèle fonctionne très bien en français : il maîtrise la terminologie, édite, traduit et répond en comprenant le sens de longs documents. Pour des domaines spécifiques, testez la qualité sur vos tâches ; d'autres modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparaison.