Mistral: Codestral 2508 (batch)

Codestral 2508 é o modelo de texto da Mistral AI para geração de código e preenchimento de código sensível ao contexto. Está otimizado para tarefas frequentes no editor, incluindo preenchimento intermédio e edições de várias linhas, com um contexto de 128k indicado pelo fabricante e funcionalidades documentadas de conversa, saída estruturada e ferramentas.

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches mistralai/codestral-2508:batch

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

Codestral 2508 é o modelo de programação da Mistral AI para tarefas frequentes de preenchimento de código e geração sensíveis à latência. Recebe código-fonte e requisitos textuais e devolve texto que pode conter uma implementação, um preenchimento de código, uma correção ou uma explicação. A edição identificada como 2508 centra-se no contexto de edição atual do programador; não é um modelo de embeddings nem, por si só, um agente completo de repositório.

Preenchimento de código e atualização 2508

O fabricante destina o Codestral ao preenchimento intermédio e à edição de várias linhas. A versão descreve melhorias no comportamento de preenchimento, incluindo a redução de gerações que se prolongam indevidamente, bem como melhorias no seguimento de instruções e nas tarefas de código em modo de conversa. São alterações desta edição do Codestral; as funcionalidades de recuperação de informação e de agentes autónomos do sistema de programação envolvente pertencem a componentes com nomes próprios.

Numa tarefa de preenchimento de código, mantenha a assinatura da função relevante, as declarações e o contexto de chamada junto da posição do cursor. Identifique se pretende apenas o código em falta ou uma função revista completa. Um pedido próprio de editor pode solicitar o corpo de um ciclo que preserve o tipo de retorno existente, mantenha valores duplicados e não modifique a entrada de quem chama a função. O resultado terá assim um ponto de inserção concreto e um comportamento definido.

Preparação do preenchimento intermédio

Na interface FIM do fabricante, o prompt fornece texto ou código a completar e um sufixo opcional fornece o material que se segue à lacuna. Quando ambos são fornecidos, o modelo preenche o espaço entre eles. Sem sufixo, continua a partir do prompt. Isto difere de um pedido de conversa normal que solicita uma alteração de código e uma explicação; cada forma de preparação define um contrato de saída diferente.

Uma entrada útil para preencher uma lacuna inclui o início da função, o código que deve seguir-se à inserção e quaisquer definições relevantes de tipos ou funções auxiliares. Preserve a indentação e os delimitadores para que o texto devolvido possa encaixar no fragmento existente. Se a tarefa precisar apenas do corpo em falta, peça esse corpo em vez de uma reescrita do ficheiro completo. Uma pergunta de conversa separada pode explicar por que motivo o fragmento concluído satisfaz o requisito.

A documentação oficial de FIM permite um orçamento de tokens de saída e exige que o prompt, somado a esse orçamento, permaneça dentro do contexto do modelo. Documenta também sequências de paragem e transmissão contínua do conteúdo gerado. Escolha um fluxo de preenchimento de código quando o resultado tiver de encaixar na lacuna do código, e um fluxo de conversa quando a tarefa pedir código acompanhado de explicação.

Contexto e funcionalidades de apoio

A página do modelo indica uma janela de contexto de 128k. Use o contexto para conservar o código e as declarações que determinam a alteração pretendida, mantendo explícita a tarefa de edição propriamente dita. Num pedido de correção de erro, forneça a função afetada, uma entrada concreta que falha, o resultado esperado e o erro ou comportamento observado. Peça a correção proposta separadamente da explicação e dos exemplos.

A página enumera também saídas estruturadas, chamadas de funções, saídas previstas, perguntas sobre documentos, prefixos de resposta e processamento em lote, além das capacidades de conversa e FIM. Para uma revisão de código estruturada, defina campos como o símbolo afetado, a divergência observada, a alteração proposta e a hipótese ainda por esclarecer. As orientações da Mistral para saída estruturada distinguem o modo JSON de um esquema personalizado, devendo o formato JSON pretendido constar do prompt.

As saídas previstas destinam-se a conteúdos em que partes substanciais da resposta já são conhecidas. Podem usar-se ao regenerar um documento ou ficheiro de código com uma edição limitada, preservando o conteúdo restante. Especifique a alteração exata e o material que deve permanecer. Um prefixo de resposta, por sua vez, fornece um início conhecido a partir do qual a geração continua; é diferente tanto de um corpo completo conhecido como de um sufixo FIM.

Uma pergunta sobre documentação pode usar o fluxo de processamento de documentos do fabricante para preparar texto e estrutura com OCR antes da análise pelo modelo de linguagem. Para material de programação já disponível como texto, forneça os trechos relevantes da documentação e pergunte que condição rege a implementação. Mantenha cada requisito extraído associado à respetiva secção de origem para que o código gerado ou a explicação continuem ligados à especificação fornecida.

Ferramentas e resultados práticos

As chamadas de funções permitem à aplicação disponibilizar operações descritas e os respetivos parâmetros. O modelo prepara uma chamada, a aplicação executa-a e o resultado devolvido passa a integrar o contexto da resposta seguinte. Um assistente de programação pode receber uma consulta ou um cálculo através deste ciclo, mas compilar, testar ou aplicar uma alteração proposta continua a exigir o ambiente de desenvolvimento envolvente.

Para uma correção prática, defina a interface pública cuja compatibilidade deve manter-se e peça o fragmento revisto, uma explicação concisa e entradas de exemplo com as saídas esperadas. Para uma função gerada, indique os tipos aceites e os casos-limite. Para uma explicação, forneça a entrada cujo percurso deve ser acompanhado, para que a resposta relacione um caminho de execução concreto com o valor devolvido.

Codestral produz texto. Não herda os vetores de pesquisa de código do Codestral Embed, a automatização de repositórios do Devstral nem a geração de imagens de um modelo visual. A página específica do modelo 2508 não publica uma contagem de parâmetros nem um comprimento máximo de resposta independente que se possa importar de outra versão. Preserve a edição identificada, o contexto de programação e o artefacto exigido ao preparar um fluxo repetível de editor ou conversa.

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches mistralai/codestral-2508:batch

mistralai/codestral-2508:batch

Mistral /mistralai/codestral-2508:batch

Introdução

Entradas aceites: Texto
Resultados: Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches

Entrada: text
Saída: text
Formato de saída: JSON em linha de results[].response.body

Campo	Tipo	Requisito	Valores e limites	Predefinição
Campo`endpoint`	Tipo`string`	RequisitoObrigatório	Valores e limites /v1/chat/completions	Predefinição—
Campo`model`	Tipo`string`	RequisitoObrigatório	Valores e limites mistralai/codestral-2508:batch	Predefinição—
Campo`requests`	Tipo`batch_item[]`	RequisitoObrigatório	Valores e limites Número mínimo de elementos: 1	Predefinição—
Campo`requests[].custom_id`	Tipo`string`	RequisitoObrigatório	Valores e limites	Predefinição—
Campo`requests[].body.messages`	Tipo`message[]`	RequisitoObrigatório	Valores e limites	Predefinição—
Campo`completion_window`	Tipo`string`	RequisitoOpcional	Valores e limites 24h	Predefinição—
Campo`provider`	Tipo`object\|null`	RequisitoOpcional	Valores e limites	Predefinição—
Campo`requests[].body.model`	Tipo`string`	RequisitoOpcional	Valores e limites mistralai/codestral-2508:batch, mistralai/codestral-2508	Predefinição—
Campo`provider.only`	Tipo`string[]`	RequisitoOpcional	Valores e limites mistral	Predefinição—
Campo`provider.allow_fallbacks`	Tipo`boolean\|null`	RequisitoOpcional	Valores e limites false, null	Predefinição—

Parâmetros e ciclo de vida do método

Parâmetro	Contrato
Parâmetro`content_type`	Contratoapplication/json
Parâmetro`required`	Contratoendpoint, model, requests
Parâmetro`material_types`	Contratotext
Parâmetro`representation`	Contratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body
Parâmetro`request_endpoint_profile`	Contrato/v1/chat/completions
Parâmetro`file_material`	ContratoQuem faz a chamada pode ler localmente o conteúdo JSONL UTF-8 efetivo para requests[]. Não é utilizada qualquer finalidade de carregamento, input_file_id ou referência a ficheiro. Se o material do cliente estiver em falta ou vazio, a preparação é interrompida antes do POST.
Parâmetro`serialization_order`	Contratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar
Parâmetro`optional_controls`	Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parâmetro`schema_scope`	ContratoCorpos de pedidos de texto de Chat Completions na estrutura de lote em linha documentada.

Ciclo de vida: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id efetivo da resposta original de criação; mesmo utilizador/chave/grupo

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido: Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex: Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio: Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Preços da cache explícita: Não ativado Quando é pedida cache explícita

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

Configuração	Tabela de tarifas	Tokens de contexto, mais de	Tokens de contexto, até ao limite inclusive	Custo
ConfiguraçãoTarifas base dos tokens	Tabela de tarifasTarifa base	Tokens de contexto, mais de—	Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior	Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0003 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0009 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00003 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido	Tabela de tarifas—	Tokens de contexto, mais de0	Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior	Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0003 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.0009 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0.00003 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Processamento em lote

curl · dados de teste preservadosPython HTTP · JSONL real do clientePython · guarde cada resultado concluído

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.

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Processamento em lote

JSON em linha de results[].response.body

GET /v1/batches/{operation_id}

Verificar o estado da tarefa

curl · estado da operação original

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

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve o JSON completo do estado original, todos os resultados/custom_id e o corpo completo da resposta ou do erro. Guarde os results[] concluídos em formato JSONL, sem filtrar.

Se for necessário verificar a resposta original

Preserve o ID original da operação. A resposta 503 result_pending_check inclui X-Should-Retry:false; nunca volte a enviar um lote original de estado desconhecido.

Campos da resposta

Campo	Tipo
Campo`results[].custom_id`	Tipostring
Campo`results[].response.body.choices[].message.content`	Tipostring\|null
Campo`results[].error`	Tipoobject\|null
Campo`usage`	Tipoobject\|null
Campo`id`	Tipostring
Campo`model`	Tipostring
Campo`endpoint`	Tipostring
Campo`status`	Tipostring
Campo`request_counts`	Tipoobject
Campo`results[].id`	Tipostring
Campo`results[].response.status_code`	Tipointeger
Campo`results[].response.request_id`	Tipostring

Erros e passos seguintes

Resposta	Condição	Passo seguinte
Resposta400 · `invalid_request_error`	CondiçãoEstrutura em linha documentada inválida, chaves duplicadas, identidade do item inválida ou conflito com as capacidades configuradas do modelo.	Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de qualquer novo envio.
Resposta401 · `authentication_error`	CondiçãoChave de API inválida.	Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada.
Resposta403 · `permission_error`	CondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível.	Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo.
Resposta422 · `invalid_request_error`	CondiçãoO processamento em lote usa faturação por débito do saldo; a criação com subscrição é rejeitada.	Passo seguinteUse o grupo autorizado com faturação por débito do saldo.
Resposta422 · `price_unavailable`	CondiçãoNão é possível calcular uma estimativa de preço para os dados de entrada do lote.	Passo seguinteConserve a resposta; use os dados de entrada documentados para a família.
Resposta402 · `billing_error`	CondiçãoReserva para processamento em lote indisponível.	Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido.
Resposta503 · `price_unavailable`	CondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis.	Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços.
Resposta503 · `api_error`	CondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível.	Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota.
Resposta503 · `result_pending_check`	CondiçãoO resultado original requer verificação; X-Should-Retry:false.	Passo seguinteGuarde o operation_id/id original e consulte o respetivo estado; nunca repita o POST original.
Resposta404 · `not_found`	CondiçãoA operação de consulta do estado do lote não existe ou pertence a outra identidade.	Passo seguinteUse o id original exato e o mesmo utilizador/chave/grupo.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra mistralai/codestral-2508:batch

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

mistralai/codestral-2508:batch

FAQ · Mistral: Codestral 2508 (batch)

Que entradas e resultados estão disponíveis?: POST /v1/batches · mistralai/codestral-2508:batch: text → text
Que campos utiliza o pedido?: POST /v1/batches · mistralai/codestral-2508:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Que limites se aplicam?: POST /v1/batches · mistralai/codestral-2508:batch: requests.min_items: 1

Mistral: Codestral 2508 (batch)