Providers
Mistral
OpenClaw inclut un Plugin Mistral intégré qui enregistre quatre contrats : complétions de chat, compréhension des médias (transcription par lots Voxtral), STT en temps réel pour Appel vocal (Voxtral Realtime) et embeddings mémoire (mistral-embed).
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| ID fournisseur | mistral |
| Plugin | intégré, enabledByDefault: true |
| Var. d’env auth | MISTRAL_API_KEY |
| Option onboarding | --auth-choice mistral-api-key |
| Option CLI directe | --mistral-api-key <key> |
| API | compatible OpenAI (openai-completions) |
| URL de base | https://api.mistral.ai/v1 |
| Modèle par défaut | mistral/mistral-large-latest |
| Modèle d’embedding | mistral-embed |
| Lot Voxtral | voxtral-mini-latest (transcription audio) |
| Temps réel Voxtral | voxtral-mini-transcribe-realtime-2602 |
Bien démarrer
Obtenez votre clé API
Créez une clé API dans la console Mistral.
Exécutez l’onboarding
openclaw onboard --auth-choice mistral-api-keyOu passez directement la clé :
openclaw onboard --mistral-api-key "$MISTRAL_API_KEY"Définissez un modèle par défaut
{ env: { MISTRAL_API_KEY: "sk-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "mistral/mistral-large-latest" } } },}Vérifiez que le modèle est disponible
openclaw models list --provider mistralCatalogue LLM intégré
Mistral Medium 3.5
est le modèle Medium mixte actuel dans le catalogue intégré : poids denses 128B,
entrée texte et image, contexte 256K, appel de fonctions, sortie structurée, codage
et raisonnement ajustable via l’API Chat Completions. Utilisez
mistral/mistral-medium-3-5 lorsque vous voulez le nouveau modèle unifié
agentique/codage de Mistral au lieu du modèle par défaut mistral/mistral-large-latest.
OpenClaw fournit actuellement ce catalogue Mistral intégré :
| Réf. du modèle | Entrée | Contexte | Sortie max | Notes |
|---|---|---|---|---|
mistral/mistral-large-latest |
texte, image | 262,144 | 16,384 | Modèle par défaut |
mistral/mistral-medium-2508 |
texte, image | 262,144 | 8,192 | Mistral Medium 3.1 |
mistral/mistral-medium-3-5 |
texte, image | 262,144 | 8,192 | Mistral Medium 3.5 ; raisonnement ajustable |
mistral/mistral-small-latest |
texte, image | 128,000 | 16,384 | Mistral Small 4 ; raisonnement ajustable via l’API reasoning_effort |
mistral/pixtral-large-latest |
texte, image | 128,000 | 32,768 | Pixtral |
mistral/codestral-latest |
texte | 256,000 | 4,096 | Codage |
mistral/devstral-medium-latest |
texte | 262,144 | 32,768 | Devstral 2 |
mistral/magistral-small |
texte | 128,000 | 40,000 | Raisonnement activé |
Après l’onboarding, exécutez un smoke test de Medium 3.5 sans démarrer le Gateway :
openclaw infer model run --local \ --model mistral/mistral-medium-3-5 \ --prompt "Reply with exactly: mistral-ok" \ --jsonPour parcourir la ligne du catalogue intégré avant de modifier la configuration :
openclaw models list --all --provider mistral --plainTranscription audio (Voxtral)
Utilisez Voxtral pour la transcription audio par lots via le pipeline de compréhension des médias.
{ tools: { media: { audio: { enabled: true, models: [{ provider: "mistral", model: "voxtral-mini-latest" }], }, }, },}STT en streaming pour Appel vocal
Le Plugin mistral intégré enregistre Voxtral Realtime comme fournisseur STT
en streaming pour Appel vocal.
| Paramètre | Chemin de config | Par défaut |
|---|---|---|
| Clé API | plugins.entries.voice-call.config.streaming.providers.mistral.apiKey |
Se rabat sur MISTRAL_API_KEY |
| Modèle | ...mistral.model |
voxtral-mini-transcribe-realtime-2602 |
| Encodage | ...mistral.encoding |
pcm_mulaw |
| Fréquence d’échantillonnage | ...mistral.sampleRate |
8000 |
| Délai cible | ...mistral.targetStreamingDelayMs |
800 |
{ plugins: { entries: { "voice-call": { config: { streaming: { enabled: true, provider: "mistral", providers: { mistral: { apiKey: "${MISTRAL_API_KEY}", targetStreamingDelayMs: 800, }, }, }, }, }, }, },}Configuration avancée
Raisonnement ajustable
mistral/mistral-small-latest (Mistral Small 4) et mistral/mistral-medium-3-5 prennent en charge le raisonnement ajustable sur l’API Chat Completions via reasoning_effort (none minimise la réflexion supplémentaire dans la sortie ; high expose les traces complètes de réflexion avant la réponse finale). Mistral recommande reasoning_effort="high" pour les cas d’usage agentiques et de code avec Medium 3.5.
OpenClaw mappe le niveau thinking de la session vers l’API de Mistral :
| Niveau thinking OpenClaw | reasoning_effort Mistral |
|---|---|
| off / minimal | none |
| low / medium / high / xhigh / adaptive / max | high |
Exemple de configuration limitée au modèle pour le raisonnement Medium 3.5 :
{ agents: { defaults: { model: { primary: "mistral/mistral-medium-3-5" }, models: { "mistral/mistral-medium-3-5": { params: { thinking: "high" }, }, }, }, },}Embeddings mémoire
Mistral peut servir des embeddings mémoire via /v1/embeddings (modèle par défaut : mistral-embed).
{ memorySearch: { provider: "mistral" },}Authentification et URL de base
- L’authentification Mistral utilise
MISTRAL_API_KEY(en-tête Bearer). - L’URL de base du fournisseur est par défaut
https://api.mistral.ai/v1et accepte la forme de requête chat-completions standard compatible OpenAI. - Le modèle par défaut de l’onboarding est
mistral/mistral-large-latest. - Remplacez l’URL de base sous
models.providers.mistral.baseUrluniquement lorsque Mistral publie explicitement un endpoint régional dont vous avez besoin.