Загрузка...

Mistral: Mistral Embed 2312

Идентификатор:
Скопировано!
Чат

Характеристики

Контекстное окно 8K

Дата релиза 31 октября 2025

Мультимодальность

Входящие данные:

  • Текст

Исходящие данные:

  • Embeddings

Цены

Оплата производится по факту за использованные токены.

Тип
Стоимость
Входящие токены
Токены, полученные и обработанные моделью при анализе пользовательского запроса и контекста. Включают текст сообщения, предыдущую историю диалога и все передаваемые данные.
9 ₽ / 1M токенов

Цены по провайдерам

RouterAI работает с несколькими провайдерами для обеспечения максимальной доступности и оптимальных цен.

  • 1
    Mistral

    9 ₽
    Входящие

Умная маршрутизация запросов

Ваши запросы автоматически направляются к провайдеру с самой низкой ценой. Если провайдер недоступен, система мгновенно переключается на следующего по цене, обеспечивая непрерывную работу вашего приложения без потери запросов.

  • Автоматический выбор
  • Отказоустойчивость
  • Лучшая цена
Исходящие токены
Токены, генерируемые моделью в виде ответа пользователю. Каждый символ, слово или часть ответа, созданные моделью, включаются в подсчёт выходных токенов.
0 ₽ / 1M токенов

Цены по провайдерам

RouterAI работает с несколькими провайдерами для обеспечения максимальной доступности и оптимальных цен.

  • 1
    Mistral

    0 ₽
    Исходящие

Умная маршрутизация запросов

Ваши запросы автоматически направляются к провайдеру с самой низкой ценой. Если провайдер недоступен, система мгновенно переключается на следующего по цене, обеспечивая непрерывную работу вашего приложения без потери запросов.

  • Автоматический выбор
  • Отказоустойчивость
  • Лучшая цена

Цены указаны в рублях и могут меняться в зависимости от курса валют

Описание модели

Mistral Embed — это специализированная модель встраивания для текстовых данных, оптимизированная для семантического поиска и приложений RAG. Разработанная Mistral AI в конце 2023 года, она производит векторы размерностью 1024, которые эффективно улавливают семантические отношения в тексте.

API и примеры кода

Наш сервис предоставляет единый API, совместимый с OpenAI SDK. Просто укажите наш base_url и используйте ключ, полученный в личном кабинете.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)

response = client.embeddings.create(
    model="mistralai/mistral-embed-2312",
    input="Your text to embed goes here",
    encoding_format="float"
)

print(response.data[0].embedding)
import requests
import json

url = "https://routerai.ru/api/v1/embeddings"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "model": "mistralai/mistral-embed-2312",
    "input": "Your text to embed goes here",
    "encoding_format": "float"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(json.dumps(result))
curl -X POST "https://routerai.ru/api/v1/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistralai/mistral-embed-2312",
    "input": "Your text to embed goes here",
    "encoding_format": "float"
  }'

Эндпоинт

Преобразует текст в числовые векторы (эмбеддинги) фиксированной длины.

POST https://routerai.ru/api/v1/embeddings
Документация
Authorization
Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type
application/json
Model
mistralai/mistral-embed-2312

Параметры

Параметр
Тип
По умолчанию
Описание
max_tokens
integer
Верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе.
temperature
float
1
Влияет на разнообразие ответов модели: чем выше, тем более случайным будет вывод.
top_p
float
1
Ограничивает выбор модели долей наиболее вероятных токенов: учитываются только токены, чьи вероятности в сумме дают P.
seed
integer
Если задан, инференс выполняется детерминированно — повторные запросы с тем же seed и параметрами должны давать одинаковый результат.
response_format
map
Заставляет модель выдавать ответ в определённом формате.
stop
array
Немедленно останавливает генерацию, если модель встречает любой из токенов, указанных в массиве stop.
frequency_penalty
float
0
Управляет повторением токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных.
presence_penalty
float
0
Регулирует, насколько часто модель повторяет токены, уже встречавшиеся во входных данных.
structured_outputs
boolean
Поддержка ответа по строгой JSON-схеме.