
Modèle de qualité Enterprise avec un raisonnement fort, un codage et des performances STEM, supportant les déploiements hybrides, sur-prime et in-VPC.
Modèle de qualité Enterprise avec un raisonnement fort, un codage et des performances STEM, supportant les déploiements hybrides, sur-prime et in-VPC.
Aussi connu sous le nom Mistral Medium, Mistral AI Mistral Medium 3.1, Mistral-Medium-3.1, mistral-medium-3-1
mistral-medium-3-1/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/mistral-medium-3-1:generateContentmistral-medium-3.1mistralai/mistral-medium-3.1Tarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Mistral Medium 3.1 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle mistral-medium-3-1. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mistral-medium-3-1",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="mistral-medium-3-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Paramètres de requête pris en charge par l'API Mistral Medium 3.1 sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 à 2 | Température d’échantillonnage |
| top_p | number | 1 | 0 à 1 | Échantillonnage du noyau |
| max_tokens | number | 4096 | 1 à 65536 | Jetons de sortie max |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité pour jetons répétés. >0 réduit la répétition, <0 l’encourage. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité pour les jetons nouveaux vs. vus. >0 encourage de nouveaux sujets, <0 encourage à rester dans le sujet. |
| stop | string | - | - | Séquences d’arrêts séparées par virgules |
| response_format | enum | - | - | Retournez la sortie comme un objet JSON valide (mode JSON). Décrivez les domaines que vous souhaitez dans votre prompt. |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Recherche web optionnelle propulsée par Linkup. Lorsqu’activées, les sources web récentes sont récupérées en utilisant votre dernier message utilisateur comme requête et fournies au modèle comme contexte supplémentaire. Ajoute $0.013 par appel lorsqu’il est invoqué en plus du coût normal du jeton du modèle. Désactivé par défaut. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Une fois activée, la passerelle n’ajoutera pas le pied de page « Sources » aux réponses des assistants ayant utilisé la recherche web Linkup. Utile lorsque la sortie... |
Sur EmpirioLabs, Mistral Medium 3.1 est facturé à l'usage : Entrée $0.52 par jetons 1M; Produit $2.60 par jeton généré 1M; Web Search (Linkup) $0.013 per call when invoked. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Mistral Medium 3.1 prend en charge une fenêtre de contexte de 131K tokens avec jusqu'à 40 000 tokens de sortie par réponse.
Oui. Mistral Medium 3.1 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle mistral-medium-3-1.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Mistral Medium 3.1 dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.