Mistral Small 24b Instruct 2501 | Mistral AI LLM API

Name: Mistral Small 24b Instruct 2501 API
Brand: mistralai
Price: 0.05 USD
Availability: InStock

mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501

출시일: 2025-01-31

32,768 context · $0.05/M input tokens · $0.08/M output tokens

Mistral Small 3 is a 24B-parameter language model optimized for low-latency performance across common AI tasks. Released under the Apache 2.0 license, it features both pre-trained and instruction-tuned versions designed...

가격

사용량 기반 과금

선결제 없이 사용한 만큼만 지불

입력$0.05 / M Tokens

출력$0.08 / M Tokens

모델 사용해 보기

mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501

온라인

안녕하세요! 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다. 무엇을 도와드릴까요?

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API 사용법

다음 코드 예시를 사용해 API와 연동하세요:

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-small-24b-instruct-2501',
    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-small-24b-instruct-2501',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

모델 소개

Mistralai mistral-small-24b-instruct-2501

Mistral Small 3 is a 24B-parameter language model optimized for low-latency performance across common AI tasks

The model achieves 81% accuracy on the MMLU benchmark and performs competitively with larger models like Llama 3.3 70B and Qwen 32B, while operating at three times the speed on equivalent hardware. Read the blog post about the model here.

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
32768 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.0/$0.1 per million tokens

Key Features

Context Window: 32768 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	32768 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	$0.1

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-small-24b-instruct-2501

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-small-24b-instruct-2501",
    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-small-24b-instruct-2501",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501
Provider: Mistralai

정보

제공자mistral

유형llm

지원 기능

입력

텍스트

출력

텍스트

컨텍스트32,768

최대 출력16,384

Vision-

Function Calling✓ 지원

API 접근 가이드

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API 엔드포인트chat/completions

모델 IDmistralai/mistral-small-24b-instruct-2501

Mistral Small 24b Instruct 2501에 대해 자주 묻는 질문

Mistral Small 24b Instruct 2501 API 비용은 얼마인가요?+

WaveSpeedAI 가격: 입력 토큰 100만 개당 $0.05, 출력 토큰 100만 개당 $0.08. 프롬프트 캐싱과 배치 처리는 별도로 청구되며 긴 반복 작업에서 실질 비용을 줄여 줍니다.

Mistral Small 24b Instruct 2501의 컨텍스트 윈도우는 얼마나 되나요?+

Mistral Small 24b Instruct 2501은 요청당 최대 33K 컨텍스트 토큰과 최대 16K 출력 토큰을 지원합니다.

Mistral Small 24b Instruct 2501은 OpenAI 호환인가요?+

WaveSpeedAI는 https://llm.wavespeed.ai/v1의 OpenAI 호환 Chat Completions 인터페이스를 통해 Mistral Small 24b Instruct 2501을 제공합니다. 대부분의 OpenAI SDK 클라이언트는 base URL과 API 키를 변경해 사용할 수 있으며, 선택 필드는 모델에 따라 다릅니다.

Mistral Small 24b Instruct 2501을 어떻게 시작하나요?+

WaveSpeedAI에 로그인하고 Access Keys에서 API 키를 만든 다음, 위에 표시된 모델 ID로 https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions에 요청을 보내세요. 제공 여부, 기능 및 가격은 최신 모델 카탈로그를 확인하세요.

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