Ministral 8B 2512
Rede Neural
Ministral 8B 2512 é um modelo leve da Mistral AI da família Ministral 3 com suporte a imagens na entrada.
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 8B 2512?
Ministral 8B 2512 é um modelo equilibrado da família Ministral 3 da Mistral AI: um modelo de linguagem compacto que entende não apenas texto, mas também imagens. O tamanho reduzido significa respostas rápidas e baixo consumo em tarefas de streaming, enquanto a variante de processamento em lote é projetada para grandes filas onde o resultado não é necessário em tempo real. No BotHub, você trabalha com o modelo sem VPN ou cartão estrangeiro, paga com cartão local pelo uso real dos tokens, não por assinatura, e os tokens não expiram. Outras redes neurais estão abertas na mesma janela, permitindo comparar respostas e alternar para um modelo maior sem reescrever a integração: tudo passa por uma API compatível com OpenAI, e os dados são transmitidos de forma criptografada. Útil para rotular e classificar grandes volumes de solicitações, extrair informações de capturas de tela e documentos, criar descrições a partir de imagens, cobrir camadas de baixo custo em cenários multimodais ou prototipar produtos antes de migrar para modelos pesados. Para empresas, estão disponíveis contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites por equipe.Perguntas frequentes sobre Ministral 8B 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 compacto da Mistral com suporte a ferramentas: escreve e edita textos, analisa documentos e imagens, ajuda com código e respostas estruturadas. O modo em lote é adequado para processar um grande volume de solicitações semelhantes sem pressa.
A janela de contexto é de 262.144 tokens, e o modelo gera até 209.715 tokens por resposta. Isso é suficiente para um relatório longo, uma série de descrições ou uma análise detalhada de um documento volumoso, sem necessidade de corte manual e colagem posterior.
Não há um modo de raciocínio separado indicado em nossos dados, então não negaremos sua existência. Na prática, um truque simples ajuda: peça no prompt para analisar a tarefa passo a passo e mostrar o raciocínio antes da conclusão final.
Sim, a chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo acessa suas ferramentas e retorna a resposta conforme o esquema definido, facilitando a integração em agentes e pipelines de trabalho através da API compatível com OpenAI do BotHub.
Nossos dados indicam o recebimento de imagens e documentos além de texto: você pode enviar uma digitalização, esquema ou arquivo e pedir para analisar o conteúdo. Não há menção sobre áudio e vídeo, portanto, para esses formatos, é melhor escolher um modelo especializado na mesma janela.
Não há dados específicos sobre idiomas na ficha do modelo, portanto, não daremos garantias. É mais seguro testar com sua própria tarefa: no BotHub, os modelos estão abertos na mesma janela sem VPN ou cartão estrangeiro, e você pode alternar para outro sem reescrever a integração.