Codestral Embed 2505 er Mistral AIs embeddingmodell spesialisert for kodegjenfinning. Den mottar tekst med kildekode eller en kodeforespørsel i naturlig språk og returnerer numeriske vektorer. Produsenten posisjonerer den for søk i kodelagre, kontekstgjenfinning til kodeassistenter, likhets- og duplikatanalyse og gruppering av kode etter funksjonalitet eller struktur. Den faste utgivelsesidentifikatoren er codestral-embed-2505.
Inndata og representasjon
Kodeinndata kan være en funksjon, et relatert kildefragment eller en annen meningsfull enhet i et kodelager. En forespørsel i naturlig språk kan beskrive adferden som skal finnes, fremfor å navngi det nøyaktige symbolet. Embeddingvektoren representerer inndataene for sammenligning; modellen genererer ikke en ny implementering eller utfører koden den mottar.
Den offisielle utgivelsen dokumenterer en full inndatakontekst på 8192 tokener. For gjenfinning anbefaler produsenten stykker på omtrent 3000 tegn med 1000 tegns overlapp, og påpeker at større stykker kan svekke gjenfinningen. Dette er anbefalinger for gjenfinningsforberedelse, ikke en tokengrense på 3000 tegn. Hold filen, symbolet og kildeplasseringen knyttet til hvert forberedt element, slik at applikasjonen kan returnere relevant kode etter søk.
Resultatpresisjon og dimensjoner
Veiledningen for kodeembeddinger dokumenterer resultattypene float, int8, uint8, binary og ubinary. Float bruker 32-biters verdier med enkelpresisjon. Int8 bruker 8-biters heltall med fortegn fra -128 til 127, mens uint8 bruker 8-biters verdier uten fortegn fra 0 til 255. Binary og ubinary lagrer kvantiserte enkeltbitverdier i pakkede 8-biters elementer, med henholdsvis beholdere med og uten fortegn.
Bitpakket representasjon endrer lengden på listen som returneres: Veiledningen beskriver ett pakket element per åtte logiske embeddingdimensjoner. En formatbevisst sammenligning er derfor forskjellig fra å behandle de pakkede bytene som vanlige flyttallskoordinater. Behold den valgte typen sammen med vektoren og bruk samme representasjon for indeksert kode og forespørselen til den.
Parameterdokumentasjonen gir en standarddimensjon på 1536 og et maksimum på 3072. Dimensjonene er ordnet etter relevans, og produsenten beskriver å beholde det første valgte antallet som en måte å velge representasjonsstørrelse på. Velg dimensjonen konsekvent for den lagrede samlingen og nye forespørsler. En kortere eller kvantisert representasjon endrer lagrings- og sammenligningsadferd; den øker ikke inndatakonteksten eller gjør modellen til en kodegenerator.
Koding med gjenfunnet kontekst
Utgivelsens første bruksområde er å gjenfinne kontekst for kodefullføring, redigering eller forklaring. Forbered meningsfulle kodeenheter og behold kodelagerrevisjonen og kildeidentifikatorene. Et spørsmål om hvordan en bestemt feil håndteres, kan gjenfinne relaterte funksjoner som applikasjonen deretter gir til en kodemodell sammen med den faktiske endringsforespørselen.
Et praktisk resultat er et rangert sett kildeutdrag med filstier, symboler og innholdet som trengs for å forstå adferden. Utdragene kan åpnes av en utvikler eller gis til en assistent. Codestral Embed gjør representasjonstrinnet; en separat komponent velger resultatene, og en genereringsmodell skriver forklaringen eller kodeforslaget.
Semantisk søk og likhet
Produsenten beskriver kodesøk med forespørsler i naturlig språk eller kode. En utvikler kan spørre etter implementeringen av en adferd selv når funksjonsnavnet avviker fra forespørselens ordlyd. Inkluder adferden og betingelsene som skiller den tilsiktede implementeringen fra andre; en generell forespørsel om et helt delsystem kan gjenfinne relatert materiale uten å avklare det konkrete spørsmålet.
Utgivelsen beskriver også gjenfinning av nesten identisk eller funksjonelt lik kode til tross for leksikalske forskjeller. Slike resultater kan bidra til å finne en gjenbrukbar implementering eller identifisere kode som trenger nærmere gjennomgang. Likhet i embeddingrommet er et signal om å undersøke kilden; det fastslår ikke at to fragmenter har identisk adferd for alle inndata.
Klyngedannelse, analyse og sammenligning
Kodeembeddinger kan brukes til å gruppere kode etter funksjonalitet eller struktur og undersøke sammensetningen av et kodelager. Hold originalutdragene og identifikatorene tilgjengelige, slik at en person eller et senere applikasjonstrinn kan tolke en gruppe. En klynge er en representasjonsbasert gruppering, ikke en automatisk bekreftet arkitekturbeskrivelse.
Produsentens flyttallsvektoreksempler bruker enhetsnormaliserte embeddinger, der cosinuslikhet, prikkprodukt og euklidsk avstand gir konsistente rangeringer. Kvantisert og bitpakket resultat bør beholde sin egen formathåndtering fremfor å overta en antakelse om rå flyttallskoordinater. Det publiserte endepunktet beholder også inndataindekser, noe som bidrar til å bevare forbindelsen mellom hver vektor og kildeelementet.
Utgave og praktiske grenser
Den nøyaktige modellsiden oppgir embedding- og batcharbeidsflyter med en kontekstbetegnelse på 8k, mens utgivelsen gir verdien 8192 tokener. Bevar den navngitte 2505-utgaven, valgt resultatdimensjon og type gjennom samlings- og forespørselsarbeidsflyten. Dette er kodeorientert vektorresultat, atskilt fra Codestrals tekstfullføring og den fastdimensjonale tekstmodellen Mistral Embed.
Forbered kodeenheter som bærer den relevante adferden, behold kildeplasseringene og formuler spørsmålet du skal finne materiale til. Den nyttige artefakten er en gjenfinnbar representasjon knyttet til faktisk kode, som støtter neste forklarings-, redigerings- eller utviklergjennomgangstrinn uten å utføre det selv.
", "aboutText": "Codestral Embed 2505 er Mistral AIs embeddingmodell spesialisert for kodegjenfinning. Den mottar tekst med kildekode eller en kodeforespørsel i naturlig språk og returnerer numeriske vektorer. Produsenten posisjonerer den for søk i kodelagre, kontekstgjenfinning til kodeassistenter, likhets- og duplikatanalyse og gruppering av kode etter funksjonalitet eller struktur. Den faste utgivelsesidentifikatoren er codestral-embed-2505.\n\nInndata og representasjon\n\nKodeinndata kan være en funksjon, et relatert kildefragment eller en annen meningsfull enhet i et kodelager. En forespørsel i naturlig språk kan beskrive adferden som skal finnes, fremfor å navngi det nøyaktige symbolet. Embeddingvektoren representerer inndataene for sammenligning; modellen genererer ikke en ny implementering eller utfører koden den mottar.\n\nDen offisielle utgivelsen dokumenterer en full inndatakontekst på 8192 tokener. For gjenfinning anbefaler produsenten stykker på omtrent 3000 tegn med 1000 tegns overlapp, og påpeker at større stykker kan svekke gjenfinningen. Dette er anbefalinger for gjenfinningsforberedelse, ikke en tokengrense på 3000 tegn. Hold filen, symbolet og kildeplasseringen knyttet til hvert forberedt element, slik at applikasjonen kan returnere relevant kode etter søk.\n\nResultatpresisjon og dimensjoner\n\nVeiledningen for kodeembeddinger dokumenterer resultattypene float, int8, uint8, binary og ubinary. Float bruker 32-biters verdier med enkelpresisjon. Int8 bruker 8-biters heltall med fortegn fra -128 til 127, mens uint8 bruker 8-biters verdier uten fortegn fra 0 til 255. Binary og ubinary lagrer kvantiserte enkeltbitverdier i pakkede 8-biters elementer, med henholdsvis beholdere med og uten fortegn.\n\nBitpakket representasjon endrer lengden på listen som returneres: Veiledningen beskriver ett pakket element per åtte logiske embeddingdimensjoner. En formatbevisst sammenligning er derfor forskjellig fra å behandle de pakkede bytene som vanlige flyttallskoordinater. Behold den valgte typen sammen med vektoren og bruk samme representasjon for indeksert kode og forespørselen til den.\n\nParameterdokumentasjonen gir en standarddimensjon på 1536 og et maksimum på 3072. Dimensjonene er ordnet etter relevans, og produsenten beskriver å beholde det første valgte antallet som en måte å velge representasjonsstørrelse på. Velg dimensjonen konsekvent for den lagrede samlingen og nye forespørsler. En kortere eller kvantisert representasjon endrer lagrings- og sammenligningsadferd; den øker ikke inndatakonteksten eller gjør modellen til en kodegenerator.\n\nKoding med gjenfunnet kontekst\n\nUtgivelsens første bruksområde er å gjenfinne kontekst for kodefullføring, redigering eller forklaring. Forbered meningsfulle kodeenheter og behold kodelagerrevisjonen og kildeidentifikatorene. Et spørsmål om hvordan en bestemt feil håndteres, kan gjenfinne relaterte funksjoner som applikasjonen deretter gir til en kodemodell sammen med den faktiske endringsforespørselen.\n\nEt praktisk resultat er et rangert sett kildeutdrag med filstier, symboler og innholdet som trengs for å forstå adferden. Utdragene kan åpnes av en utvikler eller gis til en assistent. Codestral Embed gjør representasjonstrinnet; en separat komponent velger resultatene, og en genereringsmodell skriver forklaringen eller kodeforslaget.\n\nSemantisk søk og likhet\n\nProdusenten beskriver kodesøk med forespørsler i naturlig språk eller kode. En utvikler kan spørre etter implementeringen av en adferd selv når funksjonsnavnet avviker fra forespørselens ordlyd. Inkluder adferden og betingelsene som skiller den tilsiktede implementeringen fra andre; en generell forespørsel om et helt delsystem kan gjenfinne relatert materiale uten å avklare det konkrete spørsmålet.\n\nUtgivelsen beskriver også gjenfinning av nesten identisk eller funksjonelt lik kode til tross for leksikalske forskjeller. Slike resultater kan bidra til å finne en gjenbrukbar implementering eller identifisere kode som trenger nærmere gjennomgang. Likhet i embeddingrommet er et signal om å undersøke kilden; det fastslår ikke at to fragmenter har identisk adferd for alle inndata.\n\nKlyngedannelse, analyse og sammenligning\n\nKodeembeddinger kan brukes til å gruppere kode etter funksjonalitet eller struktur og undersøke sammensetningen av et kodelager. Hold originalutdragene og identifikatorene tilgjengelige, slik at en person eller et senere applikasjonstrinn kan tolke en gruppe. En klynge er en representasjonsbasert gruppering, ikke en automatisk bekreftet arkitekturbeskrivelse.\n\nProdusentens flyttallsvektoreksempler bruker enhetsnormaliserte embeddinger, der cosinuslikhet, prikkprodukt og euklidsk avstand gir konsistente rangeringer. Kvantisert og bitpakket resultat bør beholde sin egen formathåndtering fremfor å overta en antakelse om rå flyttallskoordinater. Det publiserte endepunktet beholder også inndataindekser, noe som bidrar til å bevare forbindelsen mellom hver vektor og kildeelementet.\n\nUtgave og praktiske grenser\n\nDen nøyaktige modellsiden oppgir embedding- og batcharbeidsflyter med en kontekstbetegnelse på 8k, mens utgivelsen gir verdien 8192 tokener. Bevar den navngitte 2505-utgaven, valgt resultatdimensjon og type gjennom samlings- og forespørselsarbeidsflyten. Dette er kodeorientert vektorresultat, atskilt fra Codestrals tekstfullføring og den fastdimensjonale tekstmodellen Mistral Embed.\n\nForbered kodeenheter som bærer den relevante adferden, behold kildeplasseringene og formuler spørsmålet du skal finne materiale til. Den nyttige artefakten er en gjenfinnbar representasjon knyttet til faktisk kode, som støtter neste forklarings-, redigerings- eller utviklergjennomgangstrinn uten å utføre det selv.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "f6487b89e70162e90c6a64376e77b3509f962c8b66eeac2ce7f3dd2670dabc1b", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nb", "methods": [ { "html": "mistralai/codestral-embed-2505Codestral Embed 2505 representerer kode og forespørsler i naturlig språk som vektorer for repositorysøk og gjenfinning til kodeassistenter. Produsenten dokumenterer en kontekst på 8192 tokener, konfigurerbare dimensjoner opptil 3072 og flyttalls-, heltalls- eller bitpakkede resultatformater.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Codestral Embed 2505 er Mistral AIs embeddingmodell spesialisert for kodegjenfinning. Den mottar tekst med kildekode eller en kodeforespørsel i naturlig språk og returnerer numeriske vektorer. Produsenten posisjonerer den for søk i kodelagre, kontekstgjenfinning til kodeassistenter, likhets- og duplikatanalyse og gruppering av kode etter funksjonalitet eller struktur. Den faste utgivelsesidentifikatoren er codestral-embed-2505.
Inndata og representasjon
Kodeinndata kan være en funksjon, et relatert kildefragment eller en annen meningsfull enhet i et kodelager. En forespørsel i naturlig språk kan beskrive adferden som skal finnes, fremfor å navngi det nøyaktige symbolet. Embeddingvektoren representerer inndataene for sammenligning; modellen genererer ikke en ny implementering eller utfører koden den mottar.
Den offisielle utgivelsen dokumenterer en full inndatakontekst på 8192 tokener. For gjenfinning anbefaler produsenten stykker på omtrent 3000 tegn med 1000 tegns overlapp, og påpeker at større stykker kan svekke gjenfinningen. Dette er anbefalinger for gjenfinningsforberedelse, ikke en tokengrense på 3000 tegn. Hold filen, symbolet og kildeplasseringen knyttet til hvert forberedt element, slik at applikasjonen kan returnere relevant kode etter søk.
Resultatpresisjon og dimensjoner
Veiledningen for kodeembeddinger dokumenterer resultattypene float, int8, uint8, binary og ubinary. Float bruker 32-biters verdier med enkelpresisjon. Int8 bruker 8-biters heltall med fortegn fra -128 til 127, mens uint8 bruker 8-biters verdier uten fortegn fra 0 til 255. Binary og ubinary lagrer kvantiserte enkeltbitverdier i pakkede 8-biters elementer, med henholdsvis beholdere med og uten fortegn.
Bitpakket representasjon endrer lengden på listen som returneres: Veiledningen beskriver ett pakket element per åtte logiske embeddingdimensjoner. En formatbevisst sammenligning er derfor forskjellig fra å behandle de pakkede bytene som vanlige flyttallskoordinater. Behold den valgte typen sammen med vektoren og bruk samme representasjon for indeksert kode og forespørselen til den.
Parameterdokumentasjonen gir en standarddimensjon på 1536 og et maksimum på 3072. Dimensjonene er ordnet etter relevans, og produsenten beskriver å beholde det første valgte antallet som en måte å velge representasjonsstørrelse på. Velg dimensjonen konsekvent for den lagrede samlingen og nye forespørsler. En kortere eller kvantisert representasjon endrer lagrings- og sammenligningsadferd; den øker ikke inndatakonteksten eller gjør modellen til en kodegenerator.
Koding med gjenfunnet kontekst
Utgivelsens første bruksområde er å gjenfinne kontekst for kodefullføring, redigering eller forklaring. Forbered meningsfulle kodeenheter og behold kodelagerrevisjonen og kildeidentifikatorene. Et spørsmål om hvordan en bestemt feil håndteres, kan gjenfinne relaterte funksjoner som applikasjonen deretter gir til en kodemodell sammen med den faktiske endringsforespørselen.
Et praktisk resultat er et rangert sett kildeutdrag med filstier, symboler og innholdet som trengs for å forstå adferden. Utdragene kan åpnes av en utvikler eller gis til en assistent. Codestral Embed gjør representasjonstrinnet; en separat komponent velger resultatene, og en genereringsmodell skriver forklaringen eller kodeforslaget.
Semantisk søk og likhet
Produsenten beskriver kodesøk med forespørsler i naturlig språk eller kode. En utvikler kan spørre etter implementeringen av en adferd selv når funksjonsnavnet avviker fra forespørselens ordlyd. Inkluder adferden og betingelsene som skiller den tilsiktede implementeringen fra andre; en generell forespørsel om et helt delsystem kan gjenfinne relatert materiale uten å avklare det konkrete spørsmålet.
Utgivelsen beskriver også gjenfinning av nesten identisk eller funksjonelt lik kode til tross for leksikalske forskjeller. Slike resultater kan bidra til å finne en gjenbrukbar implementering eller identifisere kode som trenger nærmere gjennomgang. Likhet i embeddingrommet er et signal om å undersøke kilden; det fastslår ikke at to fragmenter har identisk adferd for alle inndata.
Klyngedannelse, analyse og sammenligning
Kodeembeddinger kan brukes til å gruppere kode etter funksjonalitet eller struktur og undersøke sammensetningen av et kodelager. Hold originalutdragene og identifikatorene tilgjengelige, slik at en person eller et senere applikasjonstrinn kan tolke en gruppe. En klynge er en representasjonsbasert gruppering, ikke en automatisk bekreftet arkitekturbeskrivelse.
Produsentens flyttallsvektoreksempler bruker enhetsnormaliserte embeddinger, der cosinuslikhet, prikkprodukt og euklidsk avstand gir konsistente rangeringer. Kvantisert og bitpakket resultat bør beholde sin egen formathåndtering fremfor å overta en antakelse om rå flyttallskoordinater. Det publiserte endepunktet beholder også inndataindekser, noe som bidrar til å bevare forbindelsen mellom hver vektor og kildeelementet.
Utgave og praktiske grenser
Den nøyaktige modellsiden oppgir embedding- og batcharbeidsflyter med en kontekstbetegnelse på 8k, mens utgivelsen gir verdien 8192 tokener. Bevar den navngitte 2505-utgaven, valgt resultatdimensjon og type gjennom samlings- og forespørselsarbeidsflyten. Dette er kodeorientert vektorresultat, atskilt fra Codestrals tekstfullføring og den fastdimensjonale tekstmodellen Mistral Embed.
Forbered kodeenheter som bærer den relevante adferden, behold kildeplasseringene og formuler spørsmålet du skal finne materiale til. Den nyttige artefakten er en gjenfinnbar representasjon knyttet til faktisk kode, som støtter neste forklarings-, redigerings- eller utviklergjennomgangstrinn uten å utføre det selv.
POST /v1/embeddingstext, token_idsembedding| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser mistralai/codestral-embed-2505 | Standard— |
Feltinput | Typestring|string[]|integer[]|integer[][] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 Vilkår: Ikke-tom batch med ensartede elementer. Token-ID-er er ikke-negative heltall. Inndatabudsjett: Maksimum: 8 192 · Tekstenhet: UTF8-byte · Tokenenhet: elementer i token-arrayet | Standard— |
Feltencoding_format | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser float | Standardfloat |
Feltdimensions | Typeinteger | KravStøttes ikke | Verdier & grenser Minimum: 1 | Standard— |
Feltuser | Typejson_value | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Kilden tillater dette JSON-metadatafeltet; den nøyaktige semantikken hos den underliggende leverandøren er modellavhengig. | Standard— |
Feltsession_id | Typejson_value | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Kilden tillater dette JSON-metadatafeltet; den nøyaktige semantikken hos den underliggende leverandøren er modellavhengig. | Standard— |
Felttrace | Typejson_value | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Kilden tillater dette JSON-metadatafeltet; den nøyaktige semantikken hos den underliggende leverandøren er modellavhengig. | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises | Standard— |
text_to_embedding
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, input |
Parameterinput_shapes | Avtalestring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parameterencoding_format | Avtalefloat |
Parameterdimensions_override | Avtalefalse |
Parametermax_input_budget_units | Avtale8192 |
Parametermultimodal_objects | Avtalefalse |
Parametermaterial_types | Avtaletext, token_ids |
Livssyklus: synchronous_json
Bevar hver vektors indeks og dimensjon.
Et multimodalt modellnavn innebærer ikke at bildeobjekter er tillatt på denne nøyaktige stien.
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.0003 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/codestral-embed-2505", "input": ["First document", "Second document"]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='mistralai/codestral-embed-2505',input=["First document","Second document"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\njson
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Bevar hver vektor sammen med indeksen. Antall vektorer må være lik antall inndata; dimensjonene må være konsistente.
Det innføres ikke noe endepunkt for embedding-jobber.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltobject | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltdata[].index | Typeinteger |
Feltdata[].embedding | Typefinite float[] |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot Ultra mistralai/codestral-embed-2505
Bruk metodestiene som vises ovenfor.