Mistral: Mistral Small 4 mistralai/mistral-small-2603

Модель Mistral: Mistral Small 4 от Mistral AI (семейство mistral-small) 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

262K

контекст, токенов

15 ₽

за 1 млн входных токенов

60 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Mistral: Mistral Small 4

Эффективная мультимодальная модель с большим контекстом для продакшн-пайплайнов, где нужен баланс между качеством рассуждений и стоимостью инференса.

Mistral Small 4 — очередное поколение компактных моделей от Mistral AI, объединяющее возможности нескольких флагманских систем компании в одном решении. Модель поддерживает мультимодальный ввод (текст и изображения), обладает внутренним механизмом рассуждения и работает с контекстным окном в 262 144 токена — это позволяет обрабатывать объёмные документы, длинные диалоги и сложные многошаговые задачи без потери контекста.

Семейство Mistral Small традиционно позиционируется как баланс между производительностью и эффективностью: модели этой линейки ориентированы на задачи, где нужна скорость и разумная стоимость вызова, но без существенных потерь в качестве ответов. Mistral Small 4 добавляет к этому поддержку vision и встроенное reasoning, что расширяет применимость модели за пределы чисто текстовых сценариев — например, для анализа изображений, схем или скриншотов интерфейсов.

Модель подходит для команд, которым нужен надёжный «рабочий конь» с широким контекстом и мультимодальностью, но без необходимости платить за самые крупные флагманские модели. Особенно актуальна в пайплайнах с высокой нагрузкой или там, где latency критична.

Когда брать эту модель

✓ Анализ изображений, схем и скриншотов в связке с текстовым контекстом
✓ Обработка длинных документов и многошаговые рассуждения с большим контекстом
✓ Высоконагруженные API-пайплайны, где важна скорость и стоимость вызова
✓ Чат-боты и ассистенты с поддержкой мультимодального ввода
✓ Задачи кодирования, суммаризации и структурированного извлечения данных

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй прикреплённый скриншот дашборда с метриками и составь краткий отчёт о ключевых отклонениях от нормы, предложи возможные причины и следующие шаги для расследования.

Использование Mistral: Mistral Small 4 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-small-2603",
    "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-small-2603",
    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-small-2603",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);