mistralai/mixtral-8x22b-instruct
65,536 context · $2.00/M input tokens · $6.00/M output tokens
Mistral's official instruct fine-tuned version of Mixtral 8x22B. It uses 39B active parameters out of 141B, offering unparalleled cost efficiency for its size. Its strengths include: - strong math, coding,...
Prezzi
Pay-per-use
Nessun costo iniziale, paga solo per ciò che usi
Prova il modello
Utilizzo API
Usa i seguenti esempi di codice per integrare la nostra 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/mixtral-8x22b-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Introduzione al modello
Mistralai mixtral-8x22b-instruct
mistralai mixtral-8x22b-instruct
Why It Looks Great
- Large Language Model architecture for efficient processing
- 65536 context window for long document handling
- Competitive pricing at $2.2/$6.6 per million tokens
Key Features
- Context Window: 65536 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 | 65536 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/mixtral-8x22b-instruct
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/mixtral-8x22b-instruct",
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/mixtral-8x22b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: mistralai/mixtral-8x22b-instruct
- Provider: Mistralai
Info
Funzionalità supportate
Guida all'accesso API
Mixtral 8x22b Instruct API
mistralai/mixtral-8x22b-instruct
Mistral's official instruct fine-tuned version of Mixtral 8x22B. It uses 39B active parameters out of 141B, offering unparalleled cost efficiency for its size. Its strengths include: - strong math, coding,...
Input
$2 /M
Output
$6 /M
Contesto
66K
Output max
4K
Uso strumenti
Supportato
Prova Mixtral 8x22b Instruct su WaveSpeedAI
Accedi a Mixtral 8x22b Instruct tramite la nostra API unificata — compatibile con OpenAI, senza cold start, prezzi trasparenti.
Domande frequenti su Mixtral 8x22b Instruct
Quanto costa Mixtral 8x22b Instruct via API?+
Prezzi su WaveSpeedAI: $2.00 per milione di token in input e $6.00 per milione di token in output. Prompt caching e batch processing sono fatturati separatamente e riducono il costo effettivo su carichi lunghi e ripetitivi.
Qual è la context window di Mixtral 8x22b Instruct?+
Mixtral 8x22b Instruct supporta fino a 66K token di contesto e fino a 4K token di output per richiesta.
Mixtral 8x22b Instruct è compatibile con OpenAI?+
Sì. WaveSpeedAI espone Mixtral 8x22b Instruct tramite un endpoint compatibile con OpenAI all'indirizzo https://llm.wavespeed.ai/v1. Punta l'SDK ufficiale di OpenAI a questa base URL con la tua API key WaveSpeedAI — senza altre modifiche al codice.
Come si inizia con Mixtral 8x22b Instruct?+
Accedi a WaveSpeedAI, crea una API key in Access Keys, poi invia una richiesta a https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions con il model id mostrato sopra. I nuovi account ricevono crediti gratuiti per testare Mixtral 8x22b Instruct.