--- read_when: - Vuoi utilizzare i modelli Mistral in OpenClaw - Vuoi la trascrizione in tempo reale di Voxtral per Chiamata vocale - Ti servono l'onboarding della chiave API Mistral e i riferimenti ai modelli summary: Utilizzare i modelli Mistral e la trascrizione Voxtral con OpenClaw title: Mistral x-i18n: generated_at: "2026-05-10T19:49:40Z" model: gpt-5.5 provider: openai source_hash: 94c4caa86d4a3eb873d8b6a1cc639edbad3dd7478f401e2ca53f704de095f829 source_path: providers/mistral.md workflow: 16 --- 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 ` | | 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 Crea una chiave API nella [Console Mistral](https://console.mistral.ai/). ```bash openclaw onboard --auth-choice mistral-api-key ``` Oppure passa direttamente la chiave: ```bash openclaw onboard --mistral-api-key "$MISTRAL_API_KEY" ``` ```json5 { env: { MISTRAL_API_KEY: "sk-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "mistral/mistral-large-latest" } } }, } ``` ```bash openclaw models list --provider mistral ``` ## Catalogo LLM integrato [Mistral Medium 3.5](https://docs.mistral.ai/models/model-cards/mistral-medium-3-5-26-04) 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" }], }, }, }, } ``` Il percorso di trascrizione dei media usa `/v1/audio/transcriptions`. Il modello audio predefinito per Mistral è `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, }, }, }, }, }, }, }, } ``` OpenClaw imposta lo STT realtime Mistral su `pcm_mulaw` a 8 kHz per consentire a Voice Call di inoltrare direttamente i frame multimediali Twilio. Usa `encoding: "pcm_s16le"` e un `sampleRate` corrispondente solo se il tuo flusso upstream è già PCM grezzo. ## Configurazione avanzata `mistral/mistral-small-latest` (Mistral Small 4) e `mistral/mistral-medium-3-5` supportano il [ragionamento regolabile](https://docs.mistral.ai/studio-api/conversations/reasoning/adjustable) 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` | Non combinare la modalità di ragionamento di Medium 3.5 con `temperature: 0`. L'API HTTP di Mistral rifiuta `reasoning_effort="high"` più `temperature: 0` con una risposta 400. Lascia la temperatura non impostata affinché Mistral usi il valore predefinito, oppure segui le [impostazioni consigliate per Medium 3.5](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B) e usa `temperature: 0.7` per il ragionamento alto. Per risposte dirette deterministiche, disattiva il thinking o impostalo su minimal affinché OpenClaw invii `reasoning_effort: "none"` prima di abbassare la temperatura. 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" }, }, }, }, }, } ``` Gli altri modelli del catalogo Mistral in bundle non usano questo parametro. Continua a usare i modelli `magistral-*` quando vuoi il comportamento nativo di Mistral orientato prima al ragionamento. Mistral può fornire embedding di memoria tramite `/v1/embeddings` (modello predefinito: `mistral-embed`). ```json5 { memorySearch: { provider: "mistral" }, } ``` - 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. ## Correlati Scelta di provider, riferimenti modello e comportamento di failover. Configurazione della trascrizione audio e selezione del provider.