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Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT

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Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT

Voxtral Small 1.0 24B 2507 est un modèle traitant le texte et l’audio pour la transcription, la traduction vocale, les questions et les résumés. Le fabricant documente un contexte de 32 k, jusqu’à 30 minutes pour la transcription ou 40 minutes pour la compréhension, plusieurs entrées audio et des résultats textuels.

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.

Voxtral Small 1.0 24B 2507 ajoute l’entrée audio et la compréhension de la parole à une base de modèle linguistique Mistral Small. Il accepte l’audio et le texte et renvoie du texte, notamment une transcription, une réponse sur l’enregistrement, une traduction ou un résumé structuré. Il s’agit de l’édition nommée 24B de compréhension de la parole, distincte de Voxtral Mini, des variantes de service optimisées pour la transcription et des publications Voxtral ultérieures de génération vocale ou en temps réel.

Transcription et compréhension audio

Le modèle possède un mode dédié de transcription pure. Le fabricant indique qu’il prédit automatiquement la langue de l’audio source par défaut et transcrit en conséquence. Utilisez ce mode lorsque le livrable souhaité est la formulation parlée elle-même plutôt qu’une interprétation ou un résumé. Précisez si le résultat doit conserver la langue originale ou être suivi d’une traduction demandée séparément.

La compréhension audio permet de poser une question directement sur un enregistrement, sans enchaîner d’abord un modèle séparé de reconnaissance vocale et un modèle textuel. Une demande peut porter sur le sujet discuté, la décision énoncée ou l’information de l’enregistrement qui répond à une question précise. Le résultat peut être une réponse concise ou un résumé organisé plutôt qu’une transcription complète de chaque mot prononcé.

Pour un résumé de réunion, fournissez l’enregistrement et définissez les champs à renvoyer : sujets, décisions explicitement énoncées et actions de suivi. Ne demandez les noms ou dates que lorsqu’ils sont réellement énoncés dans l’enregistrement, et gardez les détails non résolus séparés des décisions. Pour un entretien, demandez la réponse à une question particulière et le contexte environnant qui la rend compréhensible. Ces conceptions de sortie relient la tâche audio à un document utilisable ensuite.

Contexte, durée et langues

Le fabricant documente un contexte de 32 k jetons et jusqu’à 30 minutes d’audio pour la transcription ou 40 minutes pour la compréhension. Les deux durées concernent des tâches différentes. Choisissez l’opération souhaitée avant de sélectionner l’enregistrement, et incluez l’instruction textuelle et la conversation dans la planification du contexte disponible. Un long enregistrement et une longue réponse écrite consomment tous deux des ressources ; l’indication de durée n’est pas une promesse distincte de longueur de réponse illimitée.

La publication identifie l’anglais, l’espagnol, le français, le portugais, l’hindi, l’allemand, le néerlandais et l’italien parmi ses principales langues prises en charge et fournit la détection automatique de langue. Pour une traduction de parole, définissez la langue finale et les termes qui doivent garder leur forme originale. Pour une question sur de l’audio dans une langue, distinguez la langue de l’enregistrement de celle dans laquelle la réponse doit être écrite.

Enregistrements multiples et questions de suivi

La fiche prend en charge plusieurs entrées audio dans un message et de l’audio dans plusieurs tours utilisateur. Donnez un identifiant à chaque enregistrement et indiquez son rôle lorsque vous les comparez. Une demande pratique peut comparer deux versions d’une explication parlée, demander quelles conditions ont changé et renvoyer un tableau avec une colonne distincte par enregistrement. Les identifiants aident à garder les constats du modèle associés à la bonne source.

Une question de suivi peut conserver la question et la réponse précédentes tout en demandant un détail plus précis ou en fournissant un autre enregistrement. Par exemple, demandez d’abord les décisions d’une discussion, puis quelle décision concerne une exigence particulière. La même publication démontre aussi des demandes uniquement textuelles et uniquement audio. Sa base textuelle peut travailler sur la question ou le résultat écrit, tandis que la capacité audio fournit les éléments issus de la parole.

Fonctions pilotées par la voix

Le fabricant décrit les appels de fonctions à partir d’une intention parlée et qualifie d’expérimentale la prise en charge dans l’exemple d’appels de fonctions de la fiche publiée. Dans ce processus, l’application définit une fonction et ses arguments, le modèle prépare un appel à partir de la demande, puis l’application l’exécute et fournit le résultat. Une recherche vocale peut donc renvoyer une réponse écrite utilisant les informations d’un outil connecté. Les appels de fonctions ne signifient pas que le modèle possède automatiquement le service externe ou réalise une action en la nommant simplement.

Gardez explicites la finalité de la fonction et les informations requises. Si l’enregistrement demande une opération mais omet une valeur obligatoire, l’application a toujours besoin de cette valeur pour exécuter la fonction. Séparez la demande parlée, les arguments proposés et le résultat renvoyé afin que la réponse suivante puisse se référer à l’issue réelle de l’opération.

Réglages recommandés et limites utiles

Pour la compréhension audio et la complétion conversationnelle, la fiche recommande une température de 0.2 et top-p à 0.95. Pour la transcription, elle recommande une température de 0.0. Elle indique explicitement que les instructions système ne sont pas prises en charge dans ce processus d’utilisation publié ; placez donc la tâche et les exigences de réponse dans l’entrée utilisateur plutôt que de transférer une convention d’instruction système d’un autre modèle Mistral.

Sélectionnez un enregistrement contenant les éléments pertinents pour la question, gardez la parole audible claire et précisez si le résultat doit être une transcription, une traduction, une réponse ou un résumé. La sortie documentée est textuelle. Une réponse parlée nécessite un composant de synthèse vocale, et l’identification des locuteurs, la diarisation détaillée ou les horodatages mot à mot ne doivent pas être déduits de l’affirmation générale de compréhension audio pour cette publication exacte.

Les exemples de génération de 500 jetons de la fiche sont des réglages d’exemple et non une capacité maximale de sortie énoncée séparément. Préservez l’édition 2507, les indications de durée propres à la tâche et la langue d’entrée lors de la préparation d’un processus reproductible. Le livrable final utile est le texte demandé, relié à l’enregistrement et formaté pour l’étape documentaire ou applicative suivante.

Ailoot Ultra · Transcription audio POST /v1/audio/transcriptions mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt

mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt

Mistral /mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt

Premiers pas

Voxtral Small 1.0 24B 2507 est un modèle traitant le texte et l’audio pour la transcription, la traduction vocale, les questions et les résumés. Le fabricant documente un contexte de 32 k, jusqu’à 30 minutes pour la transcription ou 40 minutes pour la compréhension, plusieurs entrées audio et des résultats textuels.

Entrées acceptées
Audio
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Transcription audio POST /v1/audio/transcriptions
Entrée
audio
Sortie
text
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt
Par défaut—
Champinput_audioTypeobjectExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChamplanguageTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 0
Maximum: 1
Par défaut—
Champresponse_formatTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
json, verbose_json
Par défautjson
Champtimestamp_granularitiesTypearrayExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, input_audio
Paramètrematerial_typesContrataudio
Paramètrematerial_conditionsContratLisez un fichier WAV réel et encodez ses octets réels pour l’entrée JSON input_audio déclarée ; aucune route multipart n’est annoncée pour cette déclaration exacte limitée au JSON.

Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Tarifs

Calcul du coût final

Les tarifs affichés servent à estimer le coût avant la génération. Le montant final est calculé à partir du coût enregistré pour la génération d’origine. La durée mesurée du résultat et les quantités prévisionnelles ne constituent pas la quantité finale facturable.

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)

Tarifs estimés à des fins de comparaison

Prix par configuration

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

ConfigurationBarème tarifaireQuantité prévisionnelleUnité de facturationCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseQuantité prévisionnelle—Unité de facturation—Coût
Entrée · Tokens en entrée · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Configurationseconde d’audio en entréeBarème tarifaire—Quantité prévisionnelle—Unité de facturationpar seconde d’audio en entréeCoût
Entrée · seconde d’audio en entrée · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.0001 par seconde d’audio en entrée
ConfigurationCoût estimé de la générationBarème tarifaire—Quantité prévisionnelleEstimation pour une générationUnité de facturation—Coût
Sortie · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.0001 estimation avant génération

Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée.

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 · Transcription audio

curl · corps de requête natif exact et résultat complet
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
import base64
audio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()
if not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')
if len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')
request={'model': 'mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}
request['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')
Path('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin
# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.
# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Transcription audio

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Autres lectures de contenu
Lire les ressources existantes dont vous êtes propriétaire
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Conserver tous les résultats terminés

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

Conservez la réponse complète et les en-têtes, chaque sortie effective, les identifiants initialement renvoyés et tous les champs d’utilisation. Récupérez l’opération d’origine sans soumettre à nouveau sa création.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez le X-Client-Request-ID renvoyé pour le rapprochement. Consultez uniquement les valeurs task_id/asset_id effectivement renvoyées ou votre bibliothèque multimédia ; ne construisez jamais une URL de tâche à partir de l’identifiant de l’opération et ne soumettez jamais à nouveau la création.

Champs de la réponse
ChampType
ChamptextType
ChampusageType
Champsegments[]Type
Champwords[]Type
Champspeaker fieldsType
ChamptimestampsType

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt

FAQ · Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/audio/transcriptions · mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt: audio → text

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/audio/transcriptions · mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt: model, input_audio, language, temperature, response_format, timestamp_granularities, provider

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/audio/transcriptions · mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt: temperature.minimum: 0; temperature.maximum: 1

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