Providers

Mistral

OpenClaw include un Plugin Mistral in bundle che registra quattro contratti: completamenti chat, comprensione dei media (trascrizione batch Voxtral), STT in tempo reale per Voice Call (Voxtral Realtime) ed embedding di memoria (mistral-embed).

Proprietà	Valore
ID provider	`mistral`
Plugin	in bundle, `enabledByDefault: true`
Variabile env di autenticazione	`MISTRAL_API_KEY`
Flag di onboarding	`--auth-choice mistral-api-key`
Flag CLI diretto	`--mistral-api-key <key>`
API	compatibile con OpenAI (`openai-completions`)
URL di base	`https://api.mistral.ai/v1`
Modello predefinito	`mistral/mistral-large-latest`
Modello di embedding	`mistral-embed`
Batch Voxtral	`voxtral-mini-latest` (trascrizione audio)
Realtime Voxtral	`voxtral-mini-transcribe-realtime-2602`

Primi passi

Get your API key

Crea una chiave API nella Console Mistral.

Run onboarding

bash

openclaw onboard --auth-choice mistral-api-key

Oppure passa direttamente la chiave:

bash

openclaw onboard --mistral-api-key "$MISTRAL_API_KEY"

Set a default model

json5

{  env: { MISTRAL_API_KEY: "sk-..." },  agents: { defaults: { model: { primary: "mistral/mistral-large-latest" } } },}

Verify the model is available

bash

openclaw models list --provider mistral

Catalogo LLM integrato

Mistral Medium 3.5 è l'attuale modello Medium combinato nel catalogo in bundle: 128B di pesi densi, input di testo e immagini, contesto 256K, function calling, output strutturato, coding e ragionamento regolabile tramite l'API Chat Completions. Usa mistral/mistral-medium-3-5 quando vuoi il modello agentic/coding unificato più recente di Mistral invece del predefinito mistral/mistral-large-latest.

OpenClaw attualmente distribuisce questo catalogo Mistral in bundle:

Rif. modello	Input	Contesto	Output max	Note
`mistral/mistral-large-latest`	testo, immagine	262,144	16,384	Modello predefinito
`mistral/mistral-medium-2508`	testo, immagine	262,144	8,192	Mistral Medium 3.1
`mistral/mistral-medium-3-5`	testo, immagine	262,144	8,192	Mistral Medium 3.5; ragionamento regolabile
`mistral/mistral-small-latest`	testo, immagine	128,000	16,384	Mistral Small 4; ragionamento regolabile tramite API `reasoning_effort`
`mistral/pixtral-large-latest`	testo, immagine	128,000	32,768	Pixtral
`mistral/codestral-latest`	testo	256,000	4,096	Coding
`mistral/devstral-medium-latest`	testo	262,144	32,768	Devstral 2
`mistral/magistral-small`	testo	128,000	40,000	Con ragionamento abilitato

Dopo l'onboarding, esegui uno smoke test di Medium 3.5 senza avviare il Gateway:

bash

openclaw infer model run --local \  --model mistral/mistral-medium-3-5 \  --prompt "Reply with exactly: mistral-ok" \  --json

Per consultare la riga del catalogo in bundle prima di modificare la configurazione:

bash

openclaw models list --all --provider mistral --plain

Trascrizione audio (Voxtral)

Usa Voxtral per la trascrizione audio batch tramite la pipeline di comprensione dei media.

json5

{  tools: {    media: {      audio: {        enabled: true,        models: [{ provider: "mistral", model: "voxtral-mini-latest" }],      },    },  },}

STT in streaming per Voice Call

Il Plugin mistral in bundle registra Voxtral Realtime come provider STT in streaming per Voice Call.

Impostazione	Percorso di configurazione	Predefinito
Chiave API	`plugins.entries.voice-call.config.streaming.providers.mistral.apiKey`	Usa come fallback `MISTRAL_API_KEY`
Modello	`...mistral.model`	`voxtral-mini-transcribe-realtime-2602`
Codifica	`...mistral.encoding`	`pcm_mulaw`
Frequenza di campionamento	`...mistral.sampleRate`	`8000`
Ritardo target	`...mistral.targetStreamingDelayMs`	`800`

json5

{  plugins: {    entries: {      "voice-call": {        config: {          streaming: {            enabled: true,            provider: "mistral",            providers: {              mistral: {                apiKey: "${MISTRAL_API_KEY}",                targetStreamingDelayMs: 800,              },            },          },        },      },    },  },}

Configurazione avanzata

Adjustable reasoning

mistral/mistral-small-latest (Mistral Small 4) e mistral/mistral-medium-3-5 supportano il ragionamento regolabile sull'API Chat Completions tramite reasoning_effort (none minimizza il pensiero aggiuntivo nell'output; high espone tracce di pensiero complete prima della risposta finale). Mistral consiglia reasoning_effort="high" per i casi d'uso agentic e di codice con Medium 3.5.

OpenClaw mappa il livello di thinking della sessione all'API di Mistral:

Livello di thinking OpenClaw	Mistral `reasoning_effort`
off / minimal	`none`
low / medium / high / xhigh / adaptive / max	`high`

Esempio di configurazione con ambito modello per il ragionamento di Medium 3.5:

json5

{  agents: {    defaults: {      model: { primary: "mistral/mistral-medium-3-5" },      models: {        "mistral/mistral-medium-3-5": {          params: { thinking: "high" },        },      },    },  },}

Memory embeddings

Mistral può fornire embedding di memoria tramite /v1/embeddings (modello predefinito: mistral-embed).

json5

{  memorySearch: { provider: "mistral" },}

Auth and base URL

L'autenticazione Mistral usa MISTRAL_API_KEY (header Bearer).
L'URL di base del provider è predefinito su https://api.mistral.ai/v1 e accetta la forma di richiesta chat-completions standard compatibile con OpenAI.
Il modello predefinito di onboarding è mistral/mistral-large-latest.
Sovrascrivi l'URL di base sotto models.providers.mistral.baseUrl solo quando Mistral pubblica esplicitamente un endpoint regionale di cui hai bisogno.

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Model selection

Scelta di provider, riferimenti modello e comportamento di failover.

Media understanding

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