Mistral Nemo
Rede Neural
Mistral Nemo é um modelo de linguagem multilíngue da Mistral e NVIDIA de 12B parâmetros com contexto de 128k tokens.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 131 072 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 16 384 tokens
- Recursos
- chamada de funções
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.