Codestral 2508
Rede Neural
Codestral 2508 — modelo Mistral para código: preenchimento rápido (FIM), correção de erros e geração de testes.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Codestral 2508?
Codestral 2508 é um modelo de linguagem da Mistral criado especificamente para trabalhar com código e lançado no final de julho de 2025. Seu perfil são tarefas de baixa latência e alta frequência: preenchimento de código no meio do arquivo (fill-in-the-middle), correção de erros em fragmentos prontos e geração de testes, por isso encaixa-se bem em editores e pipelines de build onde a resposta é necessária em frações de segundo. No BotHub, o Codestral está disponível sem necessidade de VPN ou cartão internacional: você paga conforme o uso por tokens, e os não utilizados não expiram. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 outros modelos, permitindo comparar respostas ou alternar com poucos cliques. Uma API única compatível com OpenAI permite substituir o modelo no serviço multimodal sem reescrever a integração, e os dados são protegidos por criptografia AES-GCM. Para equipes, há contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Cenários típicos: preenchimento automático dentro de um arquivo existente, análise e correção de trechos de código com falhas, criação de testes unitários, aceleração de revisões e refatoração de módulos legados.Perguntas frequentes sobre Codestral 2508
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O Codestral-2508 da Mistral é um modelo para trabalhar com código: escrever funções, refatorar, explicar fragmentos desconhecidos, encontrar erros e depurar. O contexto de 256.000 tokens permite carregar um módulo grande ou documentação inteira e discuti-la sem perder detalhes.
Até 204.800 tokens em uma única resposta — o suficiente para um módulo inteiro com testes ou uma análise detalhada da arquitetura. Mas, na prática, é mais conveniente pedir em partes: assim é mais fácil verificar o resultado e fazer edições sem regenerar todo o volume.
Um modo de raciocínio separado não está indicado em nossos dados para o codestral-2508, portanto, não conte com uma cadeia de pensamento visível. Mas você pode pedir ao modelo para analisar a tarefa passo a passo diretamente no prompt — para análise de lógica e depuração, isso geralmente funciona.
Sim, a chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo pode ser conectado a ferramentas externas, bancos de dados e serviços próprios, e a resposta pode ser obtida em um esquema definido — útil para agentes e automação. No BotHub, isso está disponível através de uma API única compatível com OpenAI.
O codestral-2508 aceita texto e documentos como entrada — você pode anexar um arquivo de código, especificação ou documentação técnica. Imagens, áudio e vídeo não são suportados, mas no BotHub você pode alternar para um modelo multimodal na mesma janela e pela mesma API.
A qualidade do português no próprio modelo não está descrita em nossos dados, portanto, não prometeremos avaliações precisas — verifique em suas próprias tarefas. A interface do BotHub é em russo, o pagamento é em rublos, o acesso é sem VPN e cartão internacional, e em uma única janela você pode comparar a resposta com outro modelo usando o mesmo prompt.