mistralai/mistral-nemo
131,072 context · $0.03/M input tokens · $0.06/M output tokens
A 12B parameter model with a 128k token context length built by Mistral in collaboration with NVIDIA. The model is multilingual, supporting English, French, German, Spanish, Italian, Portuguese, Chinese, Japanese,...
Tarification
Paiement à l'usage
Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez
Essayer le modèle
Utilisation de l'API
Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :
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-nemo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Introduction au modèle
Mistralai mistral-nemo
mistralai mistral-nemo
Why It Looks Great
- Large Language Model architecture for efficient processing
- 131072 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.0/$0.0 per million tokens
Key Features
- Context Window: 131072 tokens
- Max Output: 16384 tokens
- Vision: Supported
- Function Calling: Supported
Specifications
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Mistralai |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 131072 tokens |
| Max Output | 16384 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.0 |
| Output | $0.0 |
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-nemo
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-nemo",
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-nemo",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: mistralai/mistral-nemo
- Provider: Mistralai
Infos
Fonctionnalités prises en charge
Guide d'accès API
Mistral Nemo API
mistralai/mistral-nemo
A 12B parameter model with a 128k token context length built by Mistral in collaboration with NVIDIA. The model is multilingual, supporting English, French, German, Spanish, Italian, Portuguese, Chinese, Japanese,...
Entrée
$0.025 /M
Sortie
$0.055 /M
Contexte
131K
Sortie max.
16K
Utilisation d'outils
Pris en charge
Essayez Mistral Nemo sur WaveSpeedAI
Accédez à Mistral Nemo via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Questions fréquentes sur Mistral Nemo
Combien coûte l'API Mistral Nemo ?+
Tarification sur WaveSpeedAI : $0.03 par million de tokens d'entrée et $0.06 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.
Quelle est la fenêtre de contexte de Mistral Nemo ?+
Mistral Nemo prend en charge jusqu'à 131K tokens de contexte et jusqu'à 16K tokens de sortie par requête.
Mistral Nemo est-il compatible avec OpenAI ?+
Oui. WaveSpeedAI expose Mistral Nemo via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.
Comment démarrer avec Mistral Nemo ?+
Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer Mistral Nemo.