mistralai/mistral-large
Veröffentlichungsdatum: 2024-02-26
128,000 context · $2.00/M input tokens · $6.00/M output tokens
This is Mistral AI's flagship model, Mistral Large 2 (version mistral-large-2407). It's a proprietary weights-available model and excels at reasoning, code, JSON, chat, and more. Read the launch announcement here....
Preise
Pay-per-Use
Keine Vorabkosten, zahlen Sie nur, was Sie nutzen
Modell ausprobieren
API-Nutzung
Verwenden Sie die folgenden Codebeispiele zur Integration mit unserer API:
import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'mistralai/mistral-large',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'mistralai/mistral-large',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}Modelleinführung
Mistralai mistral-large
mistralai mistral-large
Why It Looks Great
- Large Language Model architecture for efficient processing
- 128000 context window for long document handling
- Competitive pricing at $2.2/$6.6 per million tokens
Key Features
- Context Window: 128000 tokens
- Max Output: 4096 tokens
- Vision: Supported
- Function Calling: Supported
Specifications
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Mistralai |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 128000 tokens |
| Max Output | 4096 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $2.2 |
| Output | $6.6 |
How to Use
- Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
- Submit — the model processes your request and returns the response.
API Integration
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: mistralai/mistral-large
API Usage
Python SDK
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="mistralai/mistral-large",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)cURL
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "mistralai/mistral-large",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: mistralai/mistral-large
- Provider: Mistralai
Info
Unterstützte Funktionen
API-Zugriffsanleitung
Mistral Large API
mistralai/mistral-large
This is Mistral AI's flagship model, Mistral Large 2 (version `mistral-large-2407`). It's a proprietary weights-available model and excels at reasoning, code, JSON, chat, and more. Read the launch announcement [here](https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/)....
Eingabe
$2 /M
Ausgabe
$6 /M
Kontext
128K
Max. Ausgabe
4K
Tool-Nutzung
Unterstützt
Mistral Large auf WaveSpeedAI testen
Zugriff auf Mistral Large über unsere einheitliche API — OpenAI-kompatibel, keine Kaltstarts, transparente Preise.
Häufige Fragen zu Mistral Large
Wie viel kostet die Mistral Large-API?+
Preise auf WaveSpeedAI: $2.00 pro Million Input-Tokens und $6.00 pro Million Output-Tokens. Prompt-Caching und Batch-Verarbeitung werden separat berechnet und reduzieren die effektiven Kosten bei langen, sich wiederholenden Workloads.
Wie groß ist das Kontextfenster von Mistral Large?+
Mistral Large unterstützt bis zu 128K Kontext-Tokens und bis zu 4K Output-Tokens pro Anfrage.
Ist Mistral Large OpenAI-kompatibel?+
WaveSpeedAI stellt Mistral Large unter https://llm.wavespeed.ai/v1 über die OpenAI-kompatible Chat-Completions-Schnittstelle bereit. Bei den meisten OpenAI-SDK-Clients reichen Base-URL und API-Schlüssel; optionale Felder hängen vom Modell ab.
Wie starte ich mit Mistral Large?+
Melden Sie sich bei WaveSpeedAI an, erstellen Sie unter Access Keys einen API-Schlüssel und senden Sie eine Anfrage mit der oben gezeigten Modell-ID an https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions. Verfügbarkeit, Fähigkeiten und Preise finden Sie im aktuellen Modellkatalog.