Mistral Large 2
Rede Neural
Mistral Large 2 é o modelo principal da Mistral AI para raciocínio, código e saída JSON estruturada, disponível via API.
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 Mistral Large 2?
Mistral Large 2 é o modelo principal da Mistral AI na versão mistral-large-2407. É um modelo proprietário com pesos disponíveis, forte em raciocínio, trabalho com código, geração de JSON estruturado e diálogo. No BotHub, está disponível sem VPN e sem cartão estrangeiro: você paga com cartão local em moeda nacional e apenas pelo que usar, por tokens que não expiram. Ao lado, em uma única janela, há mais de 250 outras redes neurais, permitindo comparar as respostas do Mistral Large 2 com outros modelos e alternar sem reescrever a integração: uma API única compatível com OpenAI fornece acesso a todos com uma única chave. A correspondência é criptografada via AES-GCM e não é salva, e as empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Para desenvolvedores, o modelo é útil para escrever e refatorar código, depurar erros e revisão de código; para analistas, para extrair dados em JSON estrito; para equipes de produto, para chatbots e assistentes de suporte; e para quem trabalha com lógica e cálculos, para raciocínio passo a passo e verificação de hipóteses.Perguntas frequentes sobre Mistral Large 2
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.
mistral-large é um modelo de texto da Mistral AI. É adequado para gerar e editar textos, trabalhar com código (escrita, refatoração, depuração), análise e processamento de documentos: o arquivo é transmitido nativamente, sem reconhecimento prévio. Possui chamada de função, facilitando a integração do modelo em serviços e cenários de trabalho.
Até 102.400 tokens por resposta — o suficiente para um documento grande, uma instrução detalhada ou um módulo de código inteiro. A janela de contexto total é de 128.000 tokens, incluindo sua solicitação com arquivos anexados e a própria resposta do modelo.
Um modo de raciocínio separado não está indicado em nossos dados. No entanto, você pode pedir ao modelo para analisar a tarefa passo a passo diretamente na solicitação: descrever a lógica, percorrer opções, verificar cálculos. E para raciocínios complexos no BotHub, é fácil alternar para outro modelo na mesma janela.
Sim, ambos. A chamada de função permite que o modelo acesse suas ferramentas: banco de dados, pesquisa, calculadora. A saída estruturada retorna o resultado estritamente em JSON de acordo com um esquema definido, o que é conveniente para agentes e análise. Tudo funciona através da API única do BotHub compatível com OpenAI.
O mistral-large não aceita imagens, áudio ou vídeo como entrada. No entanto, há suporte nativo para documentos: o arquivo é enviado ao modelo como está, e ele analisa a estrutura, tabelas e formulações. Para imagens, som e vídeo no BotHub, use modelos separados na mesma interface.
Em nossos dados, o idioma de trabalho do modelo não está descrito separadamente, portanto, não prometeremos uma qualidade específica em português — verifique com sua tarefa. É rápido: no BotHub, você envia a mesma solicitação para vários modelos na mesma janela e compara as respostas.