Mistral: Codestral 2508 mistralai/codestral-2508

Модель Mistral: Codestral 2508 от Mistral AI (семейство codestral-2508) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Европейский AI-чемпион. Эффективные модели + сильная Mixtral-серия.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

256K

контекст, токенов

30 ₽

за 1 млн входных токенов

90 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое Mistral: Codestral 2508

Высокочастотные задачи в разработке — автодополнение, FIM и генерация тестов — где важна скорость отклика.

Codestral 2508 — специализированная кодовая модель от Mistral AI, выпущенная в конце июля 2025 года. Она ориентирована на задачи, где критична низкая задержка и высокая частота запросов: заполнение кода по середине (fill-in-the-middle), исправление ошибок и генерация тестов. Контекстное окно в 256 000 токенов позволяет работать с крупными кодовыми базами без потери контекста.

Семейство Codestral от Mistral традиционно занимает сильные позиции среди code-специализированных моделей благодаря балансу между скоростью ответа и качеством генерации. Версия 2508 продолжает эту линейку, делая акцент именно на сценариях реального времени — автодополнение в IDE, встроенные code review-инструменты, CI/CD-пайплайны с автоматической генерацией тестов. Если ваш проект требует быстрого и частого обращения к модели в рамках разработческого цикла, Codestral 2508 стоит рассмотреть в первую очередь.

Когда брать эту модель

✓ Автодополнение кода в IDE с низкой задержкой (inline completion)
✓ Fill-in-the-middle: вставка пропущенных фрагментов кода в существующий файл
✓ Автоматическая генерация unit- и интеграционных тестов
✓ Code review и исправление ошибок в CI/CD-пайплайнах
✓ Работа с большими кодовыми базами благодаря контексту 256K токенов

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Вот функция на Python с багом: [код]. Исправь ошибку и сгенерируй набор unit-тестов с граничными случаями.

Использование Mistral: Codestral 2508 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistralai/codestral-2508",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/codestral-2508",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "mistralai/codestral-2508",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);