Devstral 2512
Rede Neural
Devstral 2512 é um modelo aberto da Mistral AI para programação de agentes: 123B de parâmetros e contexto de 256K tokens.
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 Devstral 2512?
Devstral 2512 é um modelo aberto da Mistral AI criado para programação de agentes: um transformer denso com 123B de parâmetros e uma janela de contexto de 256 mil tokens, suficiente para manter um repositório grande inteiro em vista, em vez de apenas arquivos individuais. O modelo é focado em trabalhar com bases de código — encontrar fragmentos necessários, fazer edições e verificar resultados — e a licença aberta elimina dúvidas sobre onde e como aplicá-lo. No BotHub, o Devstral está disponível na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro: você paga em rublos pelo uso real dos tokens, e os tokens não utilizados não expiram. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 outros modelos, entre os quais é fácil alternar, comparando respostas para a mesma solicitação; uma API única compatível com OpenAI permite trocar de modelo em produção sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM e não são salvas, e para equipes há contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Cenários simples: entender um projeto desconhecido, migrar um módulo legado para uma nova stack, encontrar a causa de um bug intermitente, criar testes automatizados e preparar revisões antes do lançamento.Perguntas frequentes sobre Devstral 2512
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 Devstral-2512 da Mistral AI é um modelo de texto focado em desenvolvimento: geração e refatoração de código, análise de erros, revisões e explicação de módulos desconhecidos. Aceita documentos como entrada, suporta chamada de funções, e o contexto de 262.144 tokens permite manter uma base de código inteira em um único diálogo.
O limite de uma resposta é de 209.715 tokens, o que é muito para os padrões de modelos de texto: suficiente para um módulo volumoso com testes, documentação detalhada ou uma análise aprofundada da arquitetura. Ainda assim, é mais conveniente solicitar partes separadas passo a passo, pois o resultado é mais fácil de ler e verificar.
Um modo de raciocínio separado não está indicado em nossos dados sobre o devstral-2512, portanto, não prometeremos uma cadeia de raciocínio oculta. Na prática, um truque simples ajuda: peça para analisar a tarefa passo a passo, mostrar o plano e as conclusões intermediárias — isso ajuda visivelmente em lógicas complexas.
Sim, a chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas — o modelo é adequado para agentes que leem arquivos, chamam suas ferramentas e retornam uma resposta seguindo um esquema rigoroso. A conexão é feita através da API única do BotHub compatível com OpenAI, então você não precisará reescrever a integração para outro modelo.
Além de texto, o modelo aceita documentos — é conveniente carregar especificações, logs ou requisitos técnicos e trabalhar com eles em um único diálogo. Imagens, áudio e vídeo não estão indicados em nossos dados; para essas tarefas no BotHub, mude para um modelo especializado na mesma janela.
O idioma dos prompts e respostas não está especificado em nossos dados, por isso não inventaremos uma avaliação — é mais confiável testar com sua própria tarefa em algumas solicitações. O serviço em si está disponível em português: interface intuitiva, pagamento com cartões locais e acesso sem restrições.