Providers

Mistral

OpenClaw zawiera dołączony Plugin Mistral, który rejestruje cztery kontrakty: uzupełnianie czatu, rozumienie multimediów (transkrypcja wsadowa Voxtral), STT czasu rzeczywistego dla Voice Call (Voxtral Realtime) oraz embeddingi pamięci (mistral-embed).

Właściwość	Wartość
Identyfikator providera	`mistral`
Plugin	dołączony, `enabledByDefault: true`
Zmienna env uwierzytelniania	`MISTRAL_API_KEY`
Flaga onboardingu	`--auth-choice mistral-api-key`
Bezpośrednia flaga CLI	`--mistral-api-key <key>`
API	zgodne z OpenAI (`openai-completions`)
Bazowy URL	`https://api.mistral.ai/v1`
Domyślny model	`mistral/mistral-large-latest`
Model embeddingów	`mistral-embed`
Wsadowy Voxtral	`voxtral-mini-latest` (transkrypcja audio)
Voxtral realtime	`voxtral-mini-transcribe-realtime-2602`

Pierwsze kroki

Uzyskaj klucz API

Utwórz klucz API w Mistral Console.

Uruchom onboarding

bash

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

Albo przekaż klucz bezpośrednio:

bash

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

Ustaw domyślny model

json5

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

Sprawdź, czy model jest dostępny

bash

openclaw models list --provider mistral

Wbudowany katalog LLM

Mistral Medium 3.5 to bieżący, mieszany model Medium w dołączonym katalogu: 128B gęstych wag, wejście tekstowe i obrazowe, kontekst 256K, wywoływanie funkcji, dane wyjściowe strukturalne, programowanie oraz regulowane rozumowanie przez Chat Completions API. Użyj mistral/mistral-medium-3-5, gdy chcesz użyć nowszego zunifikowanego modelu agentowego/programistycznego Mistral zamiast domyślnego mistral/mistral-large-latest.

OpenClaw obecnie dostarcza ten dołączony katalog Mistral:

Ref modelu	Wejście	Kontekst	Maks. wyjście	Uwagi
`mistral/mistral-large-latest`	tekst, obraz	262,144	16,384	Domyślny model
`mistral/mistral-medium-2508`	tekst, obraz	262,144	8,192	Mistral Medium 3.1
`mistral/mistral-medium-3-5`	tekst, obraz	262,144	8,192	Mistral Medium 3.5; regulowane rozumowanie
`mistral/mistral-small-latest`	tekst, obraz	128,000	16,384	Mistral Small 4; regulowane rozumowanie przez API `reasoning_effort`
`mistral/pixtral-large-latest`	tekst, obraz	128,000	32,768	Pixtral
`mistral/codestral-latest`	tekst	256,000	4,096	Programowanie
`mistral/devstral-medium-latest`	tekst	262,144	32,768	Devstral 2
`mistral/magistral-small`	tekst	128,000	40,000	Z włączonym rozumowaniem

Po onboardingu wykonaj smoke test Medium 3.5 bez uruchamiania Gateway:

bash

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

Aby przejrzeć wiersz dołączonego katalogu przed zmianą konfiguracji:

bash

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

Transkrypcja audio (Voxtral)

Użyj Voxtral do wsadowej transkrypcji audio przez pipeline rozumienia multimediów.

json5

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

Strumieniowe STT dla Voice Call

Dołączony Plugin mistral rejestruje Voxtral Realtime jako providera strumieniowego STT dla Voice Call.

Ustawienie	Ścieżka konfiguracji	Domyślnie
Klucz API	`plugins.entries.voice-call.config.streaming.providers.mistral.apiKey`	Używa awaryjnie `MISTRAL_API_KEY`
Model	`...mistral.model`	`voxtral-mini-transcribe-realtime-2602`
Kodowanie	`...mistral.encoding`	`pcm_mulaw`
Częstotliwość próbkowania	`...mistral.sampleRate`	`8000`
Docelowe opóźnienie	`...mistral.targetStreamingDelayMs`	`800`

json5

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

Konfiguracja zaawansowana

Regulowane rozumowanie

mistral/mistral-small-latest (Mistral Small 4) i mistral/mistral-medium-3-5 obsługują regulowane rozumowanie w Chat Completions API przez reasoning_effort (none minimalizuje dodatkowe myślenie w wyniku; high pokazuje pełne ślady myślenia przed końcową odpowiedzią). Mistral zaleca reasoning_effort="high" dla przypadków użycia agentowego i kodu w Medium 3.5.

OpenClaw mapuje poziom thinking sesji na API Mistral:

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

Przykładowa konfiguracja zakresu modelu dla rozumowania Medium 3.5:

json5

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

Embeddingi pamięci

Mistral może obsługiwać embeddingi pamięci przez /v1/embeddings (domyślny model: mistral-embed).

json5

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

Uwierzytelnianie i bazowy URL

Uwierzytelnianie Mistral używa MISTRAL_API_KEY (nagłówek Bearer).
Bazowy URL providera domyślnie to https://api.mistral.ai/v1 i akceptuje standardowy, zgodny z OpenAI kształt żądania chat-completions.
Domyślny model onboardingu to mistral/mistral-large-latest.
Nadpisuj bazowy URL w models.providers.mistral.baseUrl tylko wtedy, gdy Mistral jawnie opublikuje regionalny endpoint, którego potrzebujesz.

Powiązane

Wybór modelu

Wybieranie providerów, refów modeli i zachowania przełączania awaryjnego.

Rozumienie multimediów

Konfiguracja transkrypcji audio i wybór providera.

Was this useful?