Mistral Large mistralai/mistral-large

Модель Mistral Large от Mistral AI (семейство mistral-large) 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

128K

контекст, токенов

200 ₽

за 1 млн входных токенов

600 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2024-11

база знаний до

Что такое Mistral Large

Оптимальна для production-задач, где нужны надёжное рассуждение, качественная генерация кода и предсказуемый структурированный вывод при большом контексте.

Mistral Large — флагманская модель Mistral AI, ориентированная на задачи, требующие глубокого рассуждения, точной работы с кодом и структурированными данными. Под капотом — версия mistral-large-2407, которая заметно улучшила предыдущее поколение по качеству следования инструкциям, многоязычности и генерации кода. Контекстное окно в 128 000 токенов позволяет обрабатывать объёмные документы, длинные кодовые базы и многоходовые диалоги без потери связности.

Модель распространяется с доступными весами (weights-available), что отличает её от полностью закрытых решений, хотя лицензия не является open-source в классическом смысле. Mistral Large хорошо справляется с JSON-генерацией, function calling и сложными цепочками рассуждений — это делает её практичным выбором для агентных систем, RAG-пайплайнов и бэкенд-автоматизации, где важна предсказуемость вывода.

Когда брать эту модель

✓ Сложные задачи рассуждения и многошаговый анализ
✓ Генерация и ревью кода на популярных языках программирования
✓ Структурированный вывод: JSON, function calling, парсинг данных
✓ RAG-пайплайны и агентные системы с длинным контекстом
✓ Многоязычные приложения и обработка объёмных документов

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй следующий фрагмент кода на Python, найди потенциальные баги и предложи рефакторинг с учётом принципов SOLID, вернув результат в виде JSON с полями 'issues' и 'refactored_code'.

Использование Mistral Large 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/mistral-large",
    "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/mistral-large",
    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/mistral-large",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);