Mistral: Codestral Embed 2505
A Codestral Embed 2505 kódot és természetes nyelvű lekérdezéseket reprezentál vektorként kódtárkereséshez és kódolóasszisztensek visszakereséséhez. A gyártó 8192 tokenes kontextust, legfeljebb 3072 konfigurálható dimenziót és lebegőpontos, egészszámos vagy bitcsomagolt kimeneti formátumot dokumentál.
A modellről
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Codestral Embed 2505 a Mistral AI kódvisszakeresésre specializált beágyazási modellje. Forráskódot vagy természetes nyelvű kódlekérdezést tartalmazó szöveget fogad, és numerikus vektorokat ad vissza. A gyártó kódtárkereséshez, kódolóasszisztensek kontextus-visszakereséséhez, hasonlósági és duplikátumelemzéshez, valamint kód funkcionalitás vagy struktúra szerinti csoportosításához pozicionálja. Rögzített kiadási azonosítója codestral-embed-2505.
Bemenet és reprezentáció
A kódbemenet lehet függvény, kapcsolódó forrásrészlet vagy a kódtár más értelmes egysége. Természetes nyelvű lekérdezés leírhatja a keresett viselkedést a pontos szimbólum megnevezése helyett. A beágyazás e bemenetet reprezentálja összehasonlításhoz; a modell nem generál új implementációt és nem hajtja végre a kapott kódot.
A hivatalos kiadás 8192 tokenes teljes bemeneti kontextust dokumentál. Visszakereséshez a gyártó körülbelül 3000 karakteres darabokat ajánl 1000 karakteres átfedéssel, megjegyezve, hogy a nagyobb darabok ronthatják a visszakeresést. Ezek visszakeresési előkészítési ajánlások, nem 3000 karakteres tokenkorlát. A fájlt, szimbólumot és forráshelyet minden előkészített elemhez kapcsolva őrizze meg, hogy az alkalmazás keresés után a releváns kódot adhassa vissza.
Kimeneti pontosság és dimenziók
A kódbeágyazási útmutató float, int8, uint8, binary és ubinary kimeneti típusokat dokumentál. A float 32 bites egyszeres pontosságú értékeket használ. Az int8 előjeles 8 bites egészeket használ -128 és 127 között, míg a uint8 előjel nélküli 8 bites értékeket 0-tól 255-ig. A binary és ubinary kvantált egybites értékeket tárol csomagolt 8 bites elemekben, rendre előjeles vagy előjel nélküli tárolókkal.
A bitcsomagolt reprezentáció megváltoztatja a visszaadott lista hosszát: az útmutató minden nyolc logikai beágyazási dimenzióhoz egy csomagolt elemet ír le. A formátumot figyelembe vevő összehasonlítás ezért eltér a csomagolt bájtok közönséges lebegőpontos koordinátaként kezelésétől. A kiválasztott típust tartsa a vektor mellett, és az indexelt kódhoz és lekérdezéséhez azonos reprezentációt használjon.
A paraméterdokumentáció 1536-os alapértelmezett dimenziószámot és 3072-es maximumot ad meg. A dimenziókat relevancia szerint rendezik, és a gyártó a kiválasztott számú első dimenzió megtartását írja le a reprezentációméret kiválasztásának módjaként. A tárolt gyűjteményhez és új lekérdezésekhez következetesen válasszon dimenziószámot. A rövidebb vagy kvantált reprezentáció megváltoztatja a tárolást és összehasonlítást; nem növeli a bemeneti kontextust és nem alakítja a modellt kódgenerátorrá.
Visszakereséssel kiegészített kódolás
A kiadás első használati esete kontextus visszakeresése kódkiegészítéshez, szerkesztéshez vagy magyarázathoz. Értelmes kódegységeket készítsen elő, és őrizze meg a kódtár revízióját és forrásazonosítóit. Egy adott hiba kezelésére vonatkozó kérdés kapcsolódó függvényeket kereshet vissza, amelyeket az alkalmazás a tényleges módosítási kéréssel együtt ad át egy kódolómodellnek.
Gyakorlati eredmény lehet forrásrészletek rangsorolt készlete fájlútvonalakkal, szimbólumokkal és a viselkedésük megértéséhez szükséges tartalommal. A visszakeresett részleteket fejlesztő nyithatja meg vagy asszisztens kaphatja meg. A Codestral Embed a reprezentációs lépést végzi; külön komponens választja ki az eredményeket, a generálómodell pedig megírja a magyarázatot vagy javasolt kódot.
Szemantikai keresés és hasonlóság
A gyártó természetes nyelvű vagy kódlekérdezéssel végzett kódkeresést ír le. A fejlesztő akkor is kérheti egy viselkedés implementációját, ha a függvény neve eltér a kérés megfogalmazásától. Mellékelje a keresett implementációt megkülönböztető viselkedést és feltételeket; egy egész alrendszerre vonatkozó általános kérdés kapcsolódó anyagot kereshet vissza a konkrét kérdés eldöntése nélkül.
A kiadás közel duplikált vagy funkcionálisan hasonló kód megtalálását is leírja lexikai eltérések ellenére. Az ilyen eredmények segíthetnek újrafelhasználható implementációt találni vagy további ellenőrzést igénylő kódot azonosítani. A beágyazási térbeli hasonlóság a forrás vizsgálatára utaló jelzés; nem igazolja, hogy két részlet minden bemenetre azonos viselkedésű.
Klaszterezés, elemzés és összehasonlítás
A kódbeágyazásokkal funkcionalitás vagy struktúra szerint csoportosítható kód, és vizsgálható a kódtár összetétele. Az eredeti részletek és azonosítók maradjanak elérhetők, hogy egy személy vagy későbbi alkalmazáslépés értelmezhesse a csoportot. A klaszter reprezentációalapú csoportosítás, nem automatikusan igazolt architektúraleírás.
A gyártó lebegőpontos vektorpéldái egységnormára normalizált beágyazásokat használnak, amelyeknél a koszinuszhasonlóság, skalárszorzat és euklideszi távolság következetes rangsort ad. A kvantált és bitcsomagolt kimenet őrizze meg saját formátumkezelését, ne örököljön feltételezést nyers lebegőpontos koordinátákról. A közzétett végpont a bemeneti indexeket is megtartja, segítve az egyes vektorok és forráselemeik kapcsolatának megőrzését.
Kiadás és gyakorlati határok
A pontos modelloldal beágyazási és kötegelt munkafolyamatokat sorol fel 8k kontextusjelöléssel, a kiadási leírás pedig megadja a 8192 tokenes értéket. A név szerint megadott 2505 kiadást, a kiválasztott kimeneti dimenziószámot és típust őrizze meg a gyűjtemény- és lekérdezési munkafolyamat egészében. Ez kódorientált vektorkimenet, különálló a Codestral szövegkiegészítésétől és a rögzített dimenziószámú Mistral Embed szövegmodelltől.
Készítsen elő releváns viselkedést tartalmazó kódegységeket, őrizze meg forráshelyeiket, és fogalmazza meg a keresett kérdést. A hasznos eredmény tényleges kódhoz kötött, visszakereshető reprezentáció, amely támogatja a következő magyarázati, szerkesztési vagy fejlesztői ellenőrzési lépést anélkül, hogy önmaga elvégezné azt.
Ailoot Ultra · Beágyazások POST /v1/embeddings mistralai/codestral-embed-2505
mistralai/codestral-embed-2505
mistralai/codestral-embed-2505Kezdő lépések
A Codestral Embed 2505 kódot és természetes nyelvű lekérdezéseket reprezentál vektorként kódtárkereséshez és kódolóasszisztensek visszakereséséhez. A gyártó 8192 tokenes kontextust, legfeljebb 3072 konfigurálható dimenziót és lebegőpontos, egészszámos vagy bitcsomagolt kimeneti formátumot dokumentál.
- Elfogadott bemenetek
- Szöveg · token_ids
- Eredmények
- embedding
Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok
Ailoot Ultra · Beágyazások POST /v1/embeddings
- Bemenet
text,token_ids- Kimenet
embedding- Kontextus
- 8192 tokens
- Kimeneti formátum
- json
| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok mistralai/codestral-embed-2505 | Alapértelmezett— |
Mezőinput | Típusstring|string[]|integer[]|integer[][] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 Feltételek: Nem üres, homogén köteg. A tokenazonosítók nemnegatív egész számok. Bemeneti keret: Maximum: 8192 · Szövegegység: UTF8-bájtok · Tokenegység: tokentömb elemei | Alapértelmezett— |
Mezőencoding_format | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float | Alapértelmezettfloat |
Meződimensions | Típusinteger | KövetelményNem támogatott | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőuser | Típusjson_value | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— |
Mezősession_id | Típusjson_value | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— |
Mezőtrace | Típusjson_value | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér. | Alapértelmezett— |
Mezőprovider | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasítva | Alapértelmezett— |
Bemeneti anyagok kombinációi
text_to_embedding
Metódus paraméterei és életciklusa
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, input |
Paraméterinput_shapes | Szerződésstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Paraméterencoding_format | Szerződésfloat |
Paraméterdimensions_override | Szerződésfalse |
Paramétermax_input_budget_units | Szerződés8192 |
Paramétermultimodal_objects | Szerződésfalse |
Paramétermaterial_types | Szerződéstext, token_ids |
Életciklus: synchronous_json
Őrizze meg minden vektor indexét és dimenzióját.
A multimodális modell neve ezen a pontos útvonalon nem teszi lehetővé képobjektumok használatát.
Díjcsomagok
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
- Gyors mód
- Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva
- Flex mód
- Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva
- Maximális gondolkodási ráfordítás
- Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik
Ailoot-díjak
Árak beállításonként
| Beállítás | Díjtáblázat | Díj |
|---|---|---|
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek $0.0003 / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek $0 / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
Példakérések
Ailoot Ultra · Beágyazások
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "mistralai/codestral-embed-2505", "input": ["First document", "Second document"]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='mistralai/codestral-embed-2505',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
Eredmények fogadása és mentése
Ailoot Ultra · Beágyazások
json
Őrizzen meg minden elkészült eredményt
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizzen meg minden vektort az indexével együtt. A vektorok számának meg kell egyeznie a bemenetek számával; a dimenzióknak egységesnek kell lenniük.
Ha az eredeti választ ellenőrizni kell
Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont.
Válaszmezők
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőobject | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Meződata[].index | Típusinteger |
Meződata[].embedding | Típusfinite float[] |
Mezőusage | Típusobject |
Hibák és következő lépések
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Álnevek
Modell álnevei
Ailoot Ultra mistralai/codestral-embed-2505
Metódusútvonalak álnevei
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Kapcsolódó modellazonosítók
FAQ · Mistral: Codestral Embed 2505
- Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?
POST /v1/embeddings·mistralai/codestral-embed-2505:text,token_ids→embedding- Mely mezőket használja a kérés?
POST /v1/embeddings·mistralai/codestral-embed-2505:model,input,encoding_format,provider- Milyen korlátok érvényesek?
POST /v1/embeddings·mistralai/codestral-embed-2505:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(UTF8-bájtok);input.min_items:1