> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://gomodel.enterpilot.io/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Mistral AI > Skonfiguruj Mistral AI (La Plateforme) w GoModel, w tym modele rozumujące oraz sposób normalizacji wyjścia myślenia dla klientów czatu. Mistral AI (La Plateforme) jest obsługiwany pod adresem `https://api.mistral.ai/v1` w formacie zgodnym z OpenAI. GoModel kieruje uzupełnienia czatu, listy modeli, embeddingi i żądania passthrough przez współdzielony adapter OpenAI; punkt końcowy `/v1/responses` jest tłumaczony przez uzupełnienia czatu (Mistral oferuje też natywny punkt końcowy; tłumaczenie przez czat sprawia, że poniższa normalizacja rozumowania działa w czacie, w streamingu i na `/v1/responses`; żądania passthrough `/p/mistral/...` są przekazywane bez zmian i bez tej normalizacji). Pliki i zadania wsadowe nie są udostępniane dla tego dostawcy. ## Wyjście rozumowania (myślenia) Gdy rozumowanie jest włączone, modele takie jak `mistral-large-4-0` i `mistral-small-2603` oraz hostowane modele rozumujące, takie jak `zai-glm-5-3`, zwracają treść asystenta jako **listę typowanych fragmentów** — fragment `thinking` ze śladem rozumowania i fragmenty `text` z odpowiedzią — zarówno w odpowiedziach buforowanych, jak i w strumieniach SSE. Ten kształt nie jest standardowym wyjściem czatu OpenAI i klienci tacy jak SillyTavern renderują go jako krzaki. Dostawca `mistral` w GoModel konwertuje go na standard automatycznie: * fragmenty `thinking` są łączone w pole `reasoning_content`, a * fragmenty `text` są łączone w zwykły ciąg `content` — zarówno w odpowiedziach strumieniowych (`choices[].delta`), jak i buforowanych (`choices[].message`). Nie wymaga to żadnej konfiguracji po stronie klienta. Typy fragmentów bez standardowego odpowiednika w czacie — na przykład fragmenty `reference` z cytowań Mistrala po wywołaniach narzędzi — są zachowywane w członie dostawcy `mistral_content_chunks`, więc żadne dane z upstreamu nie giną. Zdarzenia SSE powyżej 16 MiB są również przekazywane bez konwersji. Poziom rozumowania wyślij standardowym parametrem zagnieżdżonym; GoModel odwzorowuje go na płaskie `reasoning_effort` Mistrala: ```json theme={null} { "model": "mistral-large-4-0", "messages": [{ "role": "user", "content": "Ile to 17 * 23?" }], "reasoning": { "effort": "high" } } ``` Wyliczenie całego API Mistrala to `none`, `minimal`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`, a wartość jest normalizowana do małych liter i przekazywana. To, które poziomy akceptuje dany model, zależy od modelu — przykładowo Mistral Large 4 przyjmuje `low`/`medium`/`high`, hostowane modele GLM `low`/`high`/`max`, a `mistral-small-2603` przyjmuje też `none` — więc nieobsługiwany poziom dla wybranego modelu odrzuca sam Mistral, tak samo jak w przypadku natywnych SDK Mistrala. Na `zai-glm-5-3` odpowiedź jest zawsze listą fragmentów, niezależnie od wartości poziomu. Gdy klient odtwarza wcześniejszą turę asystenta, GoModel odsyła jej rozumowanie jako fragment `thinking` Mistrala wewnątrz treści wiadomości — dokumentacja Mistrala ostrzega, że usuwanie śladu rozumowania pogarsza wyniki — i porzuca człony, których Mistral nie potrafi sparsować (`mistral_content_chunks`), za które Mistral zwróciłby błąd 422. Odtworzony człon `reasoning` (pisownia używana przez niektórych klientów) jest traktowany jak `reasoning_content`. Mistral odrzuca człony żądania, których nie definiuje jego schemat, więc GoModel dostosowuje popularne pola OpenAI, zamiast pozwolić, by żądanie się nie powiodło: * `max_completion_tokens` staje się `max_tokens`, a `seed` staje się `random_seed`. * `service_tier: "default"` staje się `standard_only`; poziomy, których Mistral nie oferuje, są pomijane. * `stream_options`, `user`, `logit_bias`, `store`, `verbosity` i `safety_identifier` są pomijane. Strumienie nadal raportują zużycie w ostatnim fragmencie. * Wiadomości zachowują tylko człony, które Mistral akceptuje dla ich roli: na przykład `name` zostaje tylko w wiadomościach narzędzi, a odesłane w turach asystenta `refusal` czy `annotations` są pomijane. ## Konfiguracja ```bash theme={null} MISTRAL_API_KEY=... ``` Albo w `config.yaml`: ```yaml theme={null} providers: mistral: type: mistral base_url: "https://api.mistral.ai/v1" api_key: "${MISTRAL_API_KEY}" ``` > [!NOTE] > > `type` dostawcy to `mistral`. Klucz konfiguracji (`mistral` w powyższym przykładzie) jest > dowolny i służy tylko do identyfikacji tego wpisu w konfiguracji; można go zmienić. Można też nadpisać bazowy adres URL i listę modeli: ```bash theme={null} MISTRAL_BASE_URL=https://api.mistral.ai/v1 MISTRAL_MODELS=mistral-large-4-0,mistral-small-2603,mistral-embed ``` > [!NOTE] > > Ustawienie `MISTRAL_MODELS` ogranicza w domyślnym trybie `allowlist` modele obsługiwane przez > tego dostawcę do tej listy — żądania dotyczące innych modeli zwracają 404. Zobacz > [Models modes](https://gomodel.enterpilot.io/docs/advanced/config-yaml.md#models-modes) dla alternatyw `merge`/`fallback`. > Odpowiedź 404 dotyczy tylko routingu opartego na modelach: gdy operator włączy passthrough > dla tego dostawcy (`ENABLED_PASSTHROUGH_PROVIDERS`, zobacz > [Passthrough](https://gomodel.enterpilot.io/docs/features/passthrough-api.md)), żądania `/p/mistral/...` docierają do upstreamu > niezależnie od tej listy. ## Modele `GET /v1/models` w GoModel to lista w skali bramy (widoczne modele wszystkich skonfigurowanych dostawców, nie tylko tego); to, co obsługuje ten dostawca, wynika z jego trybu modeli, więc może to być podzbiór inwentarza Twojego konta Mistral. Wywołaj jeden z jego modeli bezpośrednio przez zgodny z OpenAI punkt końcowy `/v1/chat/completions`: ```yaml theme={null} virtual_models: - source: mistral # Prefiks docelowy to klucz mapy providers, nie typ dostawcy; # trasy /p/mistral/... używają typu. target: mistral/mistral-large-4-0 ``` ## Embeddingi Punkt końcowy Mistrala `/v1/embeddings` (na przykład `mistral-embed`) jest obsługiwany. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.