mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501
Ngày phát hành: 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...
Giá cả
Trả theo mức dùng
Không tốn phí trả trước, chỉ trả cho những gì bạn dùng
Dùng thử mô hình
Sử dụng API
Dùng các ví dụ mã sau để tích hợp với API của chúng tôi:
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;
}Giới thiệu mô hình
Mistralai mistral-small-24b-instruct-2501
Mistral Small 3 is a 24B-parameter language model optimized for low-latency performance across common AI tasks
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 for efficient local deployment.
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
Thông tin
Tính năng được hỗ trợ
Hướng dẫn truy cập API
Mistral Small 24b Instruct 2501 API
mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501
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...
Đầu Vào
$0.05 /M
Đầu Ra
$0.08 /M
Ngữ Cảnh
33K
Đầu Ra Tối Đa
16K
Sử Dụng Công Cụ
Được Hỗ Trợ
Thử Mistral Small 24b Instruct 2501 trên WaveSpeedAI
Truy cập Mistral Small 24b Instruct 2501 qua API hợp nhất của chúng tôi — tương thích OpenAI, không khởi động nguội, giá minh bạch.
Câu Hỏi Thường Gặp về Mistral Small 24b Instruct 2501
Mistral Small 24b Instruct 2501 có giá bao nhiêu qua API?+
Giá trên WaveSpeedAI: $0.05 mỗi triệu token đầu vào và $0.08 mỗi triệu token đầu ra. Prompt caching và xử lý theo lô được tính riêng và giảm chi phí thực tế cho các khối lượng công việc dài, lặp lại.
Cửa sổ ngữ cảnh của Mistral Small 24b Instruct 2501 là gì?+
Mistral Small 24b Instruct 2501 hỗ trợ tối đa 33K token ngữ cảnh với tối đa 16K token đầu ra mỗi yêu cầu.
Mistral Small 24b Instruct 2501 có tương thích OpenAI không?+
WaveSpeedAI cung cấp Mistral Small 24b Instruct 2501 tại https://llm.wavespeed.ai/v1 qua giao diện Chat Completions tương thích OpenAI. Hầu hết các client OpenAI SDK hoạt động bằng cách đổi base URL và API key; các trường tùy chọn phụ thuộc vào mô hình được chọn.
Làm thế nào để bắt đầu với Mistral Small 24b Instruct 2501?+
Đăng nhập vào WaveSpeedAI, tạo một API key trong Access Keys, rồi gửi một yêu cầu đến https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions với model id hiển thị phía trên. Kiểm tra danh mục mô hình hiện tại để biết tính khả dụng, khả năng và giá cả.