Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-codestral-embed-2505/ Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-codestral-embed-2505/ Language: zh-hant-tw # Mistral: Codestral Embed 2505 [Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-codestral-embed-2505/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-codestral-embed-2505/facts.json) ## [Mistral: Codestral Embed 2505](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-codestral-embed-2505/) Codestral Embed 2505 將程式碼與自然語言查詢表示為向量，用於程式碼庫搜尋及程式設計助理檢索。製造商記載 8,192 token 上下文、最高 3,072 的可設定維度，以及浮點數、整數或位元打包的輸出格式。 - [**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `mistralai/codestral-embed-2505`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/mistralai-codestral-embed-2505/#method-0) 關於模型 此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。 Codestral Embed 2505 是 Mistral AI 專門用於程式碼檢索的嵌入模型。它接收包含原始碼或自然語言程式碼查詢的文字，並回傳數值向量。製造商將其定位於程式碼庫搜尋、程式設計助理上下文檢索、相似度與重複分析，以及依功能或結構分組程式碼。固定發布識別碼是 codestral-embed-2505。 輸入與表示 程式碼輸入可以是函式、相關來源片段，或程式碼庫中的其他有意義單位。自然語言查詢可描述要尋找的行為，不必指出確切符號名稱。嵌入表示該輸入以供比較；模型不會產生新實作，也不會執行收到的程式碼。 官方發布資料記載完整輸入上下文為 8,192 token。檢索時，製造商建議約 3,000 字元的區塊搭配 1,000 字元重疊，並指出較大區塊可能降低檢索效果。這些是檢索準備建議，不是 3,000 字元的 token 上限。請為每個準備項目保留檔案、符號與來源位置，讓應用程式在搜尋後回傳相關程式碼。 輸出精度與維度 程式碼嵌入指南記載 float、int8、uint8、binary 與 ubinary 輸出型別。float 使用 32 位元單精度值。int8 使用 -128 至 127 的有號 8 位元整數，uint8 則使用 0 至 255 的無號 8 位元值。binary 與 ubinary 將量化後的單位元值打包在 8 位元元素中，分別採用有號與無號容器。 位元打包表示會改變回傳清單長度：指南說明，每八個邏輯嵌入維度對應一個打包元素。因此，辨識格式的比較不同於將打包位元組當成一般浮點座標。請將選定型別與向量一起保留，並為索引程式碼及其查詢使用相同表示。 參數文件列出預設維度為 1,536、最大為 3,072。維度依相關性排序，製造商說明可保留前面選定數量的維度，以選擇表示大小。儲存資料集合與新查詢應一致選擇維度。較短或量化表示會改變儲存及比較行為，不會增加輸入上下文，也不會將模型變成程式碼生成器。 檢索增強程式設計 發布資料的第一個案例，是為程式碼補全、編輯或解釋檢索上下文。請準備有意義的程式碼單位，並保留程式碼庫版本與來源識別碼。詢問某種錯誤如何處理，可檢索相關函式，再由應用程式連同實際變更需求提供給程式設計模型。 實用結果是一組附排名的來源片段，包含檔案路徑、符號，以及理解行為所需的內容。開發者可開啟檢索片段，或將其交給助理。Codestral Embed 執行表示步驟；另一個元件選擇結果，生成模型才會撰寫解釋或建議程式碼。 語意搜尋與相似度 製造商描述可用自然語言或程式碼查詢搜尋程式碼。即使函式名稱與請求措辭不同，開發者仍能尋找某個行為的實作。請納入區別預期實作的行為與條件；對整個子系統的一般查詢，可能只檢索相關資料，無法解決具體問題。 發布資料也描述，即使詞彙不同，仍可找出近似重複或功能相似的程式碼。這類結果能協助找到可重用實作，或識別需要進一步審查的程式碼。嵌入空間中的相似度是檢視來源的訊號，不代表兩個片段在每種輸入下都有相同行為。 分群、分析與比較 程式碼嵌入可用於依功能或結構分組程式碼，並檢視程式碼庫組成。請讓原始片段與識別碼持續可用，供人員或後續應用程式步驟解讀群組。群組是基於表示的分組，不是自動驗證過的架構描述。 製造商的浮點向量範例使用單位長度正規化嵌入，餘弦相似度、內積與歐幾里得距離會產生一致排名。量化及位元打包輸出應保留自己的格式處理，不應沿用原始浮點座標的假設。公開端點也保留輸入索引，有助於維持每個向量與來源項目的連結。 版本與實際邊界 確切模型頁面列出嵌入與批次流程，並標示 8k 上下文，而發布資料提供 8,192 token 的數值。請在整個資料集合與查詢流程中保留 2505 版本名稱、選定輸出維度及型別。這是面向程式碼的向量輸出，不同於 Codestral 文字補全，也不同於固定維度的 Mistral Embed 文字模型。 請準備包含相關行為的程式碼單位，保留來源位置，並明確說明要尋找的問題。有用產物是連結實際程式碼、可供檢索的表示；它支援下一個解釋、編輯或開發者審查步驟，但不自行執行那些步驟。 **Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `mistralai/codestral-embed-2505` [`mistralai/codestral-embed-2505`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&route=Ultra&caller=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&fmt=embeddings) Mistral /`mistralai/codestral-embed-2505` ### 入門 Codestral Embed 2505 將程式碼與自然語言查詢表示為向量，用於程式碼庫搜尋及程式設計助理檢索。製造商記載 8,192 token 上下文、最高 3,072 的可設定維度，以及浮點數、整數或位元打包的輸出格式。 接受的輸入 文字 · token\_ids 結果 embedding ### Ailoot 可用 · 輸入與方法 **Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` 輸入 `text`, `token_ids` 輸出 `embedding` 上下文 8,192 tokens 輸出格式 json | 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 mistralai/codestral-embed-2505 | 預設值— | | 欄位`input` | 類型`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 條件: 批次不得為空，且各項目類型須一致。Token ID 須為非負整數。 輸入額度： 最大值: 8,192 · 文字單位: UTF8 位元組 · Token 單位: token 陣列元素 | 預設值— | | 欄位`encoding_format` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 float | 預設值float | | 欄位`dimensions` | 類型`integer` | 要求不支援 | 值與限制 最小值: 1 | 預設值— | | 欄位`user` | 類型`json_value` | 要求選填 | 值與限制 條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位；確切的上游語意依模型而異。 | 預設值— | | 欄位`session_id` | 類型`json_value` | 要求選填 | 值與限制 條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位；確切的上游語意依模型而異。 | 預設值— | | 欄位`trace` | 類型`json_value` | 要求選填 | 值與限制 條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位；確切的上游語意依模型而異。 | 預設值— | | 欄位`provider` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 條件: provider.options 遭拒絕 | 預設值— | 輸入素材組合 **text\_to\_embedding** 方法參數與生命週期 | 參數 | 規格 | | --- | --- | | 參數`content_type` | 規格application/json | | 參數`required` | 規格model, input | | 參數`input_shapes` | 規格string, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | 參數`encoding_format` | 規格float | | 參數`dimensions_override` | 規格false | | 參數`max_input_budget_units` | 規格8192 | | 參數`multimodal_objects` | 規格false | | 參數`material_types` | 規格text, token\_ids | 生命週期： `synchronous_json` 保留每個向量的索引與維度。 即使模型名稱標示為多模態，此指定路徑也不接受圖片物件。 ### 方案 費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。 快速模式 標準費率 選取快速模式時 flex 模式 標準費率 選取 flex 模式時 最高推理強度 標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時 #### Ailoot 費率 #### 各設定的價格 | 設定 | 費率表 | 費用 | | --- | --- | --- | | 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0003** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token | Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/) ### 請求範例 #### Ailoot Ultra · 嵌入向量 curlPython SDK ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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) ``` ### 接收並儲存結果 #### Ailoot Ultra · 嵌入向量 json ##### 保留所有已完成的結果 請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。 保留每個向量及其索引。向量數量必須與輸入數量相同，且維度必須一致。 ##### 需要檢查原始回應時 此流程未引入嵌入向量任務端點。 回應欄位 | 欄位 | 類型 | | --- | --- | | 欄位`object` | 類型string | | 欄位`model` | 類型string | | 欄位`data[].index` | 類型integer | | 欄位`data[].embedding` | 類型finite float\[\] | | 欄位`usage` | 類型object | 錯誤與後續步驟 | 回應 | 條件 | 下一步 | | --- | --- | --- | | 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 | ### 別名 #### 模型別名 **Ailoot Ultra** [`mistralai/codestral-embed-2505`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&route=Ultra&caller=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&fmt=embeddings) #### 方法路徑別名 請使用上方列出的 API 方法路徑。 #### 相關呼叫用 ID [`mistralai/codestral-embed-2505`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&route=Ultra&caller=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&fmt=embeddings) FAQ · Mistral: Codestral Embed 2505 可以使用哪些輸入與結果？ `POST /v1/embeddings` · `mistralai/codestral-embed-2505`: `text`, `token_ids` → `embedding` 請求使用哪些欄位？ `POST /v1/embeddings` · `mistralai/codestral-embed-2505`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` 適用哪些限制？ `POST /v1/embeddings` · `mistralai/codestral-embed-2505`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8 位元組); `input.min_items`: `1` 將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。 ## 公司及其專案組合 公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。 ## 優惠購買 token。 訂閱優惠適合持續工作，折扣碼購買 token 最高可折 50%。 訂閱 為定期請求選擇優惠方案。 最高 50% 折扣碼 購買時輸入代碼，價格依活動重算。 歷史中的費用 每次請求保存模型、token 與金額。 [選擇訂閱](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/subscriptions/) · [查看模型價格](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/) ## 將 API 加入 你銷售的產品。 依 Ailoot 正式服務條款與授權合約串接 SaaS、應用程式與機器人；轉售請申請經銷授權。 商用應用程式 在付費功能加入文字、圖片、影片與聲音生成。 經銷授權 提供專案說明與存取方式，要求書面使用和轉售條件。 網站文件 串接前可閱讀正式服務條款、授權合約與資料處理政策。 [申請經銷授權](mailto:support@ailoot.ai) · [正式服務條款與授權合約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=zh-hant-tw) ## Ailoot · 公司及其專案組合 Ailoot以累積的營運經驗、廣大的客戶群、穩定的服務及持續的KPI管理為基礎。 公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。 Ailoot將這些營運經驗用於API存取，讓客戶的產品、代理、應用程式及自動化流程使用AI功能。