Ministral 14B 2512
Rede Neural
Ministral 14B é um modelo de linguagem compacto da Mistral AI para tarefas de texto e integrações via API ministral 14b.
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 Ministral 14B 2512?
Ministral 14B é o modelo principal da família Ministral 3 da Mistral AI: com um tamanho compacto, apresenta um nível comparável ao maior Mistral Small 3.2 24B, sendo ideal onde o equilíbrio entre qualidade e velocidade é importante. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartões estrangeiros: você paga em rublos pelo uso real dos tokens, sem assinaturas, e os tokens não utilizados não expiram. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 redes neurais — é fácil alternar entre elas e comparar respostas na mesma tarefa, e uma API compatível com OpenAI permite trocar de modelo em um serviço em execução sem reescrever a integração. A correspondência é criptografada via AES-GCM, os dados não são salvos, e as empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e um painel administrativo com limites para funcionários. Use o Ministral 14B para processamento de texto em fluxo: resumo de documentos e correspondências, rascunhos de suporte e extração de dados estruturados de descrições livres. Também é útil como uma camada rápida em um pipeline multimodal, lidando com tarefas rotineiras enquanto modelos maiores processam consultas complexas.Perguntas frequentes sobre Ministral 14B 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.
É um modelo de texto da Mistral com um contexto de 262.144 tokens. É adequado para trabalhar com documentos longos e grandes arquivos de código, escrita e refatoração, depuração, resumos analíticos e raciocínio em tarefas STEM. Aceita não apenas texto, mas também imagens e documentos.
O limite de saída é de até 209.715 tokens por resposta, o que é muito para modelos de texto. É suficiente para uma análise detalhada de um documento grande, documentação técnica volumosa ou um longo módulo de código sem dividir a tarefa em dezenas de solicitações.
Não há um modo separado de raciocínio oculto indicado em nossos dados. No entanto, você pode pedir ao modelo para detalhar a solução passo a passo, verificar as condições e mostrar conclusões intermediárias diretamente no prompt — isso funciona bem para tarefas STEM e depuração de código.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. Isso é conveniente para agentes, análise de documentos em um esquema definido e integrações com seus serviços. O BotHub oferece uma API única compatível com OpenAI, então a conexão requer o mínimo de ajustes.
Imagens e documentos, sim: você pode enviar uma captura de tela, diagrama, tabela ou arquivo e obter uma análise de texto. Áudio e vídeo não são suportados em nossos dados. Se precisar trabalhar com som, alterne para o modelo especializado na mesma janela do BotHub.
Os modelos Mistral são historicamente multilíngues e entendem bem o português. Não temos medições exatas por idioma em nossos dados, então a melhor maneira é testar com seus próprios prompts. O pagamento é em rublos, acesso sem VPN ou cartão estrangeiro, e você pode comparar respostas com outro modelo na mesma janela.