Mistral Nemo
Rede Neural
Mistral Nemo é um modelo de linguagem multilíngue da Mistral e NVIDIA de 12B parâmetros com contexto de 128k 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 Mistral Nemo?
Mistral Nemo é um modelo de linguagem de 12 bilhões de parâmetros desenvolvido pela Mistral em colaboração com a NVIDIA. Com uma janela de contexto de 128 mil tokens, o modelo retém diálogos longos e documentos extensos, enquanto sua natureza multilíngue permite trabalhar com textos em diversos idiomas. Seu tamanho compacto o torna uma opção conveniente onde a velocidade de resposta é crucial para fluxos de solicitações repetitivas. No BotHub, o modelo está disponível sem necessidade de VPN ou cartão internacional: você paga em moeda local conforme o uso, por tokens consumidos, sem assinaturas. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 redes neurais — compare respostas ou alterne com poucos cliques. A API compatível com OpenAI evita a necessidade de reescrever integrações; as conversas são criptografadas via AES-GCM e o histórico não é salvo. Para equipes, oferecemos contrato, fatura e painel administrativo com limites. Cenários comuns incluem: análise de relatórios e correspondências longas, sumarização e estruturação de notas, rascunhos de e-mails e descrições, diálogos multilíngues em chatbots e suporte, e tradução de significado entre idiomas para equipes distribuídas.Perguntas frequentes sobre Mistral Nemo
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 mistral-nemo trabalha com texto: responde a perguntas, edita e resume documentos, escreve e analisa código, ajuda com análises. Aceita imagens e documentos como entrada, suporta chamadas de função, sendo adequado tanto para cenários de diálogo quanto para integração em serviços via API.
Até 16384 tokens por resposta — o volume de um artigo grande ou várias páginas de código. A janela de contexto é de 128.000 tokens, permitindo que o modelo retenha um documento longo e toda a conversa, e você pode continuar a resposta com a próxima solicitação, se necessário.
Um modo de raciocínio separado não está indicado nos nossos dados para o mistral-nemo, por isso não podemos prometer. Na prática, um truque simples ajuda: peça no prompt para resolver a tarefa passo a passo — o modelo desenvolverá a lógica diretamente na resposta, e você verá o processo de solução.
Sim. Chamadas de função e saída estruturada em JSON são suportadas: você descreve as ferramentas, o modelo escolhe a necessária e retorna os argumentos conforme o esquema definido. Isso é útil para agentes, análise de documentos e integrações. No BotHub, tudo isso está disponível através de uma API única compatível com OpenAI.
Imagens e documentos, sim, podem ser enviados junto com o texto; o modelo analisará o conteúdo e responderá com texto. Áudio e vídeo não estão declarados em nossos dados, e a geração de imagens ou som também não é prevista: para isso, alterne para um modelo especializado na mesma janela.
Em nossos dados, o idioma dos prompts e respostas não está especificado, por isso não faremos afirmações — é mais fácil testar com sua própria tarefa, leva alguns minutos. Se o resultado não for satisfatório, alterne para outro modelo na mesma janela sem reescrever a integração, pagando apenas pelos tokens utilizados.