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Mistral: Codestral 2508 (batch)

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Mistral: Codestral 2508 (batch)

Codestral 2508 ist das Textmodell von Mistral AI für Codegenerierung und kontextbezogene Vervollständigung. Es ist für häufige Editoraufgaben optimiert, darunter Fill-in-the-Middle und mehrzeilige Änderungen, mit einem vom Hersteller angegebenen Kontext von 128k sowie dokumentierten Chat-, Ausgabeformat- und Werkzeugfunktionen.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Codestral 2508 ist das Programmiermodell von Mistral AI für häufige, latenzkritische Vervollständigungs- und Generierungsaufgaben. Es erhält Quellcode und schriftliche Anforderungen und gibt Text zurück, der eine Implementierung, Vervollständigung, Korrektur oder Erklärung enthalten kann. Die benannte Ausgabe 2508 konzentriert sich auf den aktuellen Bearbeitungskontext des Entwicklers und ist weder ein Embedding-Modell noch für sich allein ein vollständiger Repository-Agent.

Codevervollständigung und die Aktualisierung 2508

Der Hersteller positioniert Codestral für Fill-in-the-Middle-Vervollständigung und mehrzeilige Bearbeitung. Die Veröffentlichung beschreibt Verbesserungen des Vervollständigungsverhaltens, darunter die Verringerung unkontrolliert fortgesetzter Generierung, sowie Verbesserungen bei der Befolgung von Anweisungen und bei Codeaufgaben im Chatmodus. Dies sind Änderungen an dieser Codestral-Ausgabe; die Retrieval- und autonomen Agentenfunktionen des umgebenden Programmierwerkzeugs gehören zu separat benannten Komponenten.

Halte für eine Vervollständigungsaufgabe die relevante Funktionssignatur, Deklarationen und den Aufrufkontext zusammen mit der Cursorposition fest. Gib an, ob nur der fehlende Code oder eine vollständig überarbeitete Funktion gewünscht ist. Eine Anfrage im Editorstil kann beispielsweise einen Schleifenkörper verlangen, der den bestehenden Rückgabetyp bewahrt, doppelte Werte erhält und die Eingabe des Aufrufers nicht verändert. Das Ergebnis hat dann eine konkrete Einfügestelle und ein definiertes Verhalten.

Vorbereitung für Fill-in-the-Middle

In der FIM-Schnittstelle des Herstellers liefert der Prompt den zu vervollständigenden Text oder Code, und ein optionales Suffix enthält das Material nach der Lücke. Sind beide vorhanden, füllt das Modell den Raum dazwischen. Ohne Suffix setzt es den Prompt fort. Dies unterscheidet sich von einer gewöhnlichen Dialoganfrage, die eine Codeänderung und eine Erklärung verlangt; jede Vorbereitungsform definiert einen anderen Ausgabevertrag.

Eine nützliche Eingabe zur Lückenvervollständigung enthält den Funktionsanfang, den Code, der nach der Einfügung folgen muss, sowie relevante Typ- oder Hilfsdefinitionen. Bewahre Einrückungen und Begrenzungszeichen, damit der zurückgegebene Text in das bestehende Fragment passt. Benötigt die Aufgabe nur den fehlenden Funktionskörper, fordere diesen statt einer Neufassung der gesamten Datei an. Eine separate Chatfrage kann erklären lassen, warum das vervollständigte Fragment die Anforderung erfüllt.

Die offizielle FIM-Dokumentation erlaubt ein Budget für Ausgabetokens und verlangt, dass Prompt und dieses Budget zusammen innerhalb des Modellkontexts bleiben. Sie dokumentiert außerdem Stoppsequenzen und Streaming der generierten Inhalte. Wähle einen Vervollständigungsablauf, wenn das Ergebnis in eine Codelücke passen muss, und einen Dialogablauf, wenn die Aufgabe Code samt Erklärung verlangt.

Kontext und unterstützende Funktionen

Die Modellseite nennt ein Kontextfenster von 128k. Nutze den Kontext, um den Quellcode und die Deklarationen zu bewahren, die die beabsichtigte Änderung bestimmen, und halte zugleich die eigentliche Bearbeitungsaufgabe ausdrücklich fest. Stelle für eine Fehlerkorrektur die betroffene Funktion, eine konkrete fehlschlagende Eingabe, das erwartete Ergebnis sowie den Fehler oder das beobachtete Verhalten bereit. Fordere die vorgeschlagene Korrektur getrennt von Erklärung und Beispielen an.

Die Seite nennt neben Chat- und FIM-Fähigkeiten auch strukturierte Ausgaben, Funktionsaufrufe, vorhergesagte Ausgaben, Fragen zu Dokumenten, Antwortpräfixe und Stapelverarbeitung. Definiere für eine strukturierte Codeprüfung Felder wie das betroffene Symbol, die beobachtete Abweichung, die vorgeschlagene Änderung und die noch zu klärende Annahme. Mistrals Anleitung zu strukturierten Ausgaben unterscheidet den JSON-Modus von einem benutzerdefinierten Schema; das gewünschte JSON-Format wird im Prompt angegeben.

Vorhergesagte Ausgaben sind für Inhalte gedacht, bei denen erhebliche Teile der Antwort bereits bekannt sind. Sie lassen sich verwenden, wenn ein Dokument oder eine Codedatei mit einer begrenzten Änderung neu erzeugt wird und der übrige Inhalt erhalten bleiben soll. Gib die genaue Änderung und das zu bewahrende Material vor. Ein Antwortpräfix liefert dagegen einen bekannten Anfang, den die Generierung fortsetzt; es unterscheidet sich sowohl von einem bekannten vollständigen Inhalt als auch von einem FIM-Suffix.

Eine Dokumentationsfrage kann den Dokumentverarbeitungsablauf des Herstellers nutzen, um Text und Struktur mittels OCR vor der Sprachmodellanalyse aufzubereiten. Stelle bei Programmiermaterial, das bereits als Text vorliegt, die relevanten Dokumentationspassagen bereit und frage, welche Bedingung die Implementierung bestimmt. Halte jede extrahierte Anforderung mit ihrem Quellabschnitt verbunden, damit der erzeugte Code oder die Erklärung auf die bereitgestellte Spezifikation bezogen bleibt.

Werkzeuge und praktische Ergebnisse

Funktionsaufrufe erlauben der Anwendung, beschriebene Operationen und ihre Parameter bereitzustellen. Das Modell bereitet einen Aufruf vor, die Anwendung führt ihn aus und das zurückgegebene Ergebnis wird zum Kontext der nächsten Antwort. Ein Programmierassistent kann über diesen Zyklus ein Abfrage- oder Berechnungsergebnis erhalten; das Kompilieren, Testen oder Anwenden einer vorgeschlagenen Änderung benötigt dennoch die umgebende Entwicklungsumgebung.

Definiere für eine praktische Korrektur die öffentliche Schnittstelle, die kompatibel bleiben muss, und fordere das überarbeitete Fragment, eine knappe Erklärung sowie Beispieleingaben mit erwarteten Ausgaben an. Nenne für eine generierte Funktion die akzeptierten Typen und Randbedingungen. Stelle für eine Erklärung die nachzuverfolgende Eingabe bereit, damit die Antwort einen konkreten Ausführungspfad mit dem zurückgegebenen Wert verbindet.

Codestral erzeugt Text. Es übernimmt weder Codesuchvektoren von Codestral Embed noch Repository-Automatisierung von Devstral oder Bilderzeugung von einem visuellen Modell. Die genaue Modellseite zu 2508 veröffentlicht weder eine Parameterzahl noch eine eigenständige maximale Antwortlänge, die aus einer anderen Veröffentlichung übernommen werden könnte. Bewahre die benannte Ausgabe, den Programmierkontext und das erforderliche Artefakt, wenn du einen wiederholbaren Editor- oder Chatablauf vorbereitest.

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches mistralai/codestral-2508:batch

mistralai/codestral-2508:batch

Mistral /mistralai/codestral-2508:batch

Start

Codestral 2508 ist das Textmodell von Mistral AI für Codegenerierung und kontextbezogene Vervollständigung. Es ist für häufige Editoraufgaben optimiert, darunter Fill-in-the-Middle und mehrzeilige Änderungen, mit einem vom Hersteller angegebenen Kontext von 128k sowie dokumentierten Chat-, Ausgabeformat- und Werkzeugfunktionen.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
text
Ausgabeformat
eingebettetes JSON unter results[].response.body
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldendpointTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
/v1/chat/completions
Standard—
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
mistralai/codestral-2508:batch
Standard—
FeldrequestsTypbatch_item[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldrequests[].custom_idTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldrequests[].body.messagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldcompletion_windowTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
24h
Standard—
FeldproviderTypobject|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldrequests[].body.modelTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
mistralai/codestral-2508:batch, mistralai/codestral-2508
Standard—
Feldprovider.onlyTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
mistral
Standard—
Feldprovider.allow_fallbacksTypboolean|nullAnforderungOptionalWerte und Limits
false, null
Standard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragendpoint, model, requests
Parametermaterial_typesVertragtext
ParameterrepresentationVertrageingebettete requests[]; jedes Element enthält custom_id und body
Parameterrequest_endpoint_profileVertrag/v1/chat/completions
Parameterfile_materialVertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests[] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input_file_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST.
Parameterserialization_orderVertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion_window (falls angegeben), requests als letztes Feld
Parameteroptional_controlsVertragprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameterschema_scopeVertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur.

Lebenszyklus: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0003 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0009 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.00003 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0003 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0009 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.00003 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"mistralai/codestral-2508:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['mistralai/codestral-2508:batch', 'mistralai/codestral-2508']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"mistralai/codestral-2508:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

eingebettetes JSON unter results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Auftragsstatus prüfen
curl · Status des ursprünglichen Vorgangs
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results[] ohne Filterung als JSONL speichern.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result_pending_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldresults[].custom_idTypstring
Feldresults[].response.body.choices[].message.contentTypstring|null
Feldresults[].errorTypobject|null
FeldusageTypobject|null
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
FeldendpointTypstring
FeldstatusTypstring
Feldrequest_countsTypobject
Feldresults[].idTypstring
Feldresults[].response.status_codeTypinteger
Feldresults[].response.request_idTypstring
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten.Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren.
Antwort401 · authentication_errorBedingungUngültiger API-Schlüssel.Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden.
Antwort403 · permission_errorBedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen.
Antwort422 · invalid_request_errorBedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt.Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden.
Antwort422 · price_unavailableBedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden.Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden.
Antwort402 · billing_errorBedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird.
Antwort503 · price_unavailableBedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen.
Antwort503 · api_errorBedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar.Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren.
Antwort503 · result_pending_checkBedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false.Nächster SchrittDie ursprüngliche operation_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen.
Antwort404 · not_foundBedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität.Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra mistralai/codestral-2508:batch

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

mistralai/codestral-2508:batch

FAQ · Mistral: Codestral 2508 (batch)
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/batches · mistralai/codestral-2508:batch: text → text

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/batches · mistralai/codestral-2508:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/batches · mistralai/codestral-2508:batch: requests.min_items: 1

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