mistralai/devstral-small
131,072 context · $0.10/M input tokens · $0.30/M output tokens
Devstral Small 1.1 is a 24B parameter open-weight language model for software engineering agents, developed by Mistral AI in collaboration with All Hands AI. Finetuned from Mistral Small 3.1 and...
จ่ายตามการใช้งาน
ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้
ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:
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/devstral-small",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Devstral Small 1
Devstral Small 1.1 is a 24B parameter open-weight language model for software engineering agents, developed by Mistral AI in collaboration with All Hands AI. Finetuned from Mistral Small 3.1 and released under the Apache 2.0 license, it features a 128k token context window and supports both Mistral-style function calling and XML output formats.
Designed for agentic coding workflows, Devstral Small 1.1 is optimized for tasks such as codebase exploration, multi-file edits, and integration into autonomous development agents like OpenHands and Cline. It achieves 53.6% on SWE-Bench Verified, surpassing all other open models on this benchmark, while remaining lightweight enough to run on a single 4090 GPU or Apple silicon machine. The model uses a Tekken tokenizer with a 131k vocabulary and is deployable via vLLM, Transformers, Ollama, LM Studio, and other OpenAI-compatible runtimes.
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Mistralai |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 131072 tokens |
| Max Output | tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.1 |
| Output | $0.3 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: mistralai/devstral-small
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/devstral-small",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "mistralai/devstral-small",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
mistralai/devstral-small
Devstral Small 1.1 is a 24B parameter open-weight language model for software engineering agents, developed by Mistral AI in collaboration with All Hands AI. Finetuned from Mistral Small 3.1 and...
อินพุต
$0.1 /M
เอาต์พุต
$0.3 /M
คอนเท็กซ์
131K
การใช้เครื่องมือ
รองรับ
เข้าถึง Devstral Small ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส
ราคาบน WaveSpeedAI: $0.10 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $0.30 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ
Devstral Small รองรับสูงสุด 131K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด — โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ
ใช่ WaveSpeedAI ให้บริการ Devstral Small ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ชี้ OpenAI SDK ทางการมาที่ base URL นี้ด้วย API key ของ WaveSpeedAI — ไม่ต้องแก้ไขโค้ดอื่น
ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ Devstral Small