models

Mistral: Codestral 2508 (batch)

Markdown · JSON

Mistral: Codestral 2508 (batch)

Codestral 2508 est le modèle textuel de Mistral AI pour la génération de code et la complétion sensible au contexte. Il est optimisé pour les tâches fréquentes dans l’éditeur, notamment l’insertion au milieu du code et les modifications sur plusieurs lignes, avec un contexte de 128k annoncé par le fabricant et des fonctions documentées de dialogue, de sortie structurée et d’outils.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Codestral 2508 est le modèle de programmation de Mistral AI pour les tâches fréquentes de complétion et de génération sensibles à la latence. Il reçoit du code source et des exigences textuelles et renvoie du texte pouvant contenir une implémentation, une complétion, une correction ou une explication. L’édition 2508 se concentre sur le contexte d’édition actuel du développeur; elle n’est ni un modèle d’embeddings ni, à elle seule, un agent complet de dépôt.

Complétion de code et évolution de l’édition 2508

Le fabricant destine Codestral à la complétion au milieu du code, ou fill-in-the-middle, et à l’édition sur plusieurs lignes. La version décrit des améliorations de la complétion, notamment une réduction des générations qui se prolongent excessivement, ainsi que du suivi d’instructions et des tâches de code en mode dialogue. Ces changements concernent cette édition de Codestral; les fonctions de recherche et d’agent autonome de la chaîne de développement environnante relèvent de composants nommés séparément.

Pour une complétion, conservez la signature de fonction, les déclarations et le contexte d’appel pertinents avec la position du curseur. Indiquez si le résultat attendu comprend uniquement le code manquant ou la fonction révisée complète. Une demande de type éditeur peut exiger un corps de boucle qui préserve le type de retour existant, conserve les valeurs en double et ne modifie pas l’entrée de l’appelant. Le résultat dispose alors d’un point d’insertion concret et d’un comportement défini.

Préparation du fill-in-the-middle

Dans l’interface FIM du fabricant, l’invite fournit le texte ou le code à compléter, et un suffixe facultatif fournit les éléments situés après l’espace à remplir. Lorsque les deux sont présents, le modèle remplit l’intervalle entre eux. Sans suffixe, il poursuit l’invite. Ce mode diffère d’une demande conversationnelle ordinaire sollicitant une modification de code et une explication; chaque préparation définit un contrat de sortie différent.

Une entrée utile pour compléter un espace comprend le début de la fonction, le code devant suivre l’insertion et les définitions de types ou de fonctions auxiliaires pertinentes. Préservez l’indentation et les délimiteurs afin que le texte retourné puisse s’intégrer au fragment existant. Si seul le corps manquant est nécessaire, demandez ce corps plutôt qu’une réécriture du fichier entier. Une question distincte en mode dialogue peut expliquer pourquoi le fragment complété respecte l’exigence.

La documentation FIM officielle permet de fixer un budget de jetons de sortie et exige que l’invite et ce budget tiennent ensemble dans le contexte du modèle. Elle documente également les séquences d’arrêt et la diffusion du contenu généré en continu. Choisissez une procédure de complétion lorsque le résultat doit s’insérer dans un espace du code, et une procédure conversationnelle lorsque la tâche demande du code accompagné d’une explication.

Contexte et fonctions complémentaires

La page du modèle indique une fenêtre de contexte de 128k. Utilisez-la pour conserver les sources et les déclarations qui déterminent la modification voulue, tout en formulant explicitement la tâche d’édition. Pour corriger un bogue, fournissez la fonction concernée, une entrée concrète qui échoue, le résultat attendu et l’erreur ou le comportement observé. Demandez la correction proposée séparément de son explication et de ses exemples.

La page mentionne aussi les sorties structurées, les appels de fonctions, les sorties prédites, les questions sur documents, les préfixes de réponse et le traitement par lots, en complément du dialogue et du FIM. Pour une revue de code structurée, définissez des champs comme le symbole concerné, l’écart observé, la modification proposée et l’hypothèse restant à clarifier. Les consignes de Mistral sur les sorties structurées distinguent le mode JSON d’un schéma personnalisé; le format JSON souhaité est indiqué dans l’invite.

Les sorties prédites servent aux contenus dont une grande partie de la réponse est déjà connue. Elles peuvent être utilisées pour régénérer un document ou un fichier de code avec une modification limitée, tout en conservant le reste du contenu. Précisez la modification exacte et les éléments à préserver. Un préfixe de réponse fournit, quant à lui, un début connu que la génération poursuit; il se distingue d’un corps complet connu comme d’un suffixe FIM.

Une question documentaire peut utiliser la procédure de traitement documentaire du fabricant pour préparer le texte et sa structure par OCR avant l’analyse par le modèle linguistique. Pour des documents de programmation déjà disponibles en texte, fournissez les passages pertinents et demandez quelle condition régit l’implémentation. Gardez chaque exigence extraite associée à sa section source afin que le code ou l’explication générés restent liés à la spécification fournie.

Outils et résultats pratiques

Les appels de fonctions permettent à l’application de fournir des opérations décrites et leurs paramètres. Le modèle prépare un appel, l’application l’exécute et le résultat retourné devient un élément de contexte pour la réponse suivante. Un assistant de programmation peut ainsi recevoir le résultat d’une recherche ou d’un calcul, mais compiler, tester ou appliquer une modification proposée nécessite toujours l’environnement de développement environnant.

Pour une correction pratique, définissez l’interface publique devant rester compatible et demandez le fragment révisé, une explication concise et des exemples d’entrées avec les sorties attendues. Pour une fonction générée, indiquez les types acceptés et les cas limites. Pour une explication, fournissez l’entrée à suivre afin que la réponse relie un chemin d’exécution concret à la valeur retournée.

Codestral produit du texte. Il n’hérite ni des vecteurs de recherche de code de Codestral Embed, ni de l’automatisation de dépôt de Devstral, ni de la génération d’images d’un modèle visuel. La page exacte du modèle 2508 ne publie pas de nombre de paramètres ni de longueur maximale de réponse indépendante à emprunter à une autre version. Préservez l’édition nommée, le contexte de programmation et le livrable requis pour préparer une procédure reproductible dans l’éditeur ou en dialogue.

Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches mistralai/codestral-2508:batch

mistralai/codestral-2508:batch

Mistral /mistralai/codestral-2508:batch

Pour commencer

Codestral 2508 est le modèle textuel de Mistral AI pour la génération de code et la complétion sensible au contexte. Il est optimisé pour les tâches fréquentes dans l’éditeur, notamment l’insertion au milieu du code et les modifications sur plusieurs lignes, avec un contexte de 128k annoncé par le fabricant et des fonctions documentées de dialogue, de sortie structurée et d’outils.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Traitement par lots POST /v1/batches
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
JSON results[].response.body intégré
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampendpointTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
/v1/chat/completions
Par défaut—
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
mistralai/codestral-2508:batch
Par défaut—
ChamprequestsTypebatch_item[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champrequests[].custom_idTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champrequests[].body.messagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champcompletion_windowTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
24h
Par défaut—
ChampproviderTypeobject|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champrequests[].body.modelTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
mistralai/codestral-2508:batch, mistralai/codestral-2508
Par défaut—
Champprovider.onlyTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
mistral
Par défaut—
Champprovider.allow_fallbacksTypeboolean|nullExigenceFacultatifValeurs et limites
false, null
Par défaut—
Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratendpoint, model, requests
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètrerepresentationContratrequests[] intégré ; chaque élément comporte custom_id et body
Paramètrerequest_endpoint_profileContrat/v1/chat/completions
Paramètrefile_materialContratL’appelant peut charger localement le contenu JSONL UTF-8 effectif dans requests[]. Aucun paramètre purpose de téléversement, input_file_id ni référence à un fichier n’est utilisé. Si les données du client sont absentes ou vides, la préparation s’arrête avant le POST.
Paramètreserialization_orderContratendpoint, model, provider (si fourni), completion_window (si fourni), requests en dernier
Paramètreoptional_controlsContratprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Paramètreschema_scopeContratCorps de requêtes Chat Completions textuelles dans l’enveloppe Batch intégrée documentée.

Cycle de vie : asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effectivement renvoyé lors de la création d’origine ; même utilisateur, même clé et même groupe

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Tarification du cache explicite
Non activé Lorsque la mise en cache explicite est demandée

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.0003 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.0009 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.00003 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.0003 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.0009 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.00003 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Traitement par lots

curl · jeu de données de test conservéPython HTTP · JSONL réel du clientPython · enregistrez chaque résultat finalisé
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.

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Traitement par lots

JSON results[].response.body intégré

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Vérifier l’état de la tâche
curl · état de l’opération d’origine
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
Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez l’intégralité du JSON de statut d’origine, chaque résultat/custom_id et le corps complet de la réponse ou de l’erreur. Enregistrez les results[] terminés au format JSONL sans filtrage.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez l’identifiant de l’opération d’origine. La réponse 503 result_pending_check contient X-Should-Retry:false ; ne soumettez jamais à nouveau un lot d’origine dont l’issue est inconnue.

Champs de la réponse
ChampType
Champresults[].custom_idTypestring
Champresults[].response.body.choices[].message.contentTypestring|null
Champresults[].errorTypeobject|null
ChampusageTypeobject|null
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
ChampendpointTypestring
ChampstatusTypestring
Champrequest_countsTypeobject
Champresults[].idTypestring
Champresults[].response.status_codeTypeinteger
Champresults[].response.request_idTypestring
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionEnveloppe intégrée documentée invalide, clés dupliquées, identité d’élément incorrecte ou conflit avec les capacités configurées du modèle.Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant toute nouvelle soumission.
Réponse401 · authentication_errorConditionClé API invalide.Étape suivanteUtilisez la clé Ailoot autorisée.
Réponse403 · permission_errorConditionGroupe de traitement par lots indisponible.Étape suivanteVérifiez les droits d’accès de la clé/du groupe.
Réponse422 · invalid_request_errorConditionLe traitement par lots est facturé sur le solde ; la création via un abonnement est refusée.Étape suivanteUtilisez le groupe autorisé dont la facturation est prélevée sur le solde.
Réponse422 · price_unavailableConditionImpossible d’établir un devis pour les données d’entrée du traitement par lots.Étape suivanteConservez la réponse ; utilisez les données d’entrée documentées pour cette famille.
Réponse402 · billing_errorConditionRéserve pour le traitement par lots indisponible.Étape suivanteRésolvez le problème d’admission avant d’envoyer une nouvelle requête.
Réponse503 · price_unavailableConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles.Étape suivanteConservez la réponse ; ne remplacez pas les prix par d’autres.
Réponse503 · api_errorConditionRoute exacte du fournisseur indisponible.Étape suivanteConservez la réponse pour réparer la route.
Réponse503 · result_pending_checkConditionLe résultat d’origine nécessite une vérification ; X-Should-Retry:false.Étape suivanteConservez l’operation_id/id d’origine et consultez son statut ; ne répétez jamais le POST d’origine.
Réponse404 · not_foundConditionOpération de suivi du traitement par lots absente ou appartenant à une autre identité.Étape suivanteUtilisez l’id exact d’origine avec le même utilisateur, la même clé et le même groupe.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra mistralai/codestral-2508:batch

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

mistralai/codestral-2508:batch

FAQ · Mistral: Codestral 2508 (batch)
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

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

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

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

Quelles limites s’appliquent ?

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

Plus de détails

Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application.

L’entreprise et son portefeuille de projets

L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois.

Achetez des tokens à prix réduit.

Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens.

Abonnement
Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières.
Code promo jusqu’à 50%
Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours.
Dépenses dans l’historique
Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête.

Choisir un abonnement · Voir les prix des modèles

Connectez l’API au produit que vous vendez.

SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur.

Application commerciale
Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service.
Licence revendeur
Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente.
Documents sur le site
L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion.

Demander une licence revendeur · Offre officielle et contrat de licence