Providers

Mistral

OpenClaw inclui um Plugin Mistral integrado que registra quatro contratos: preenchimentos de chat, compreensão de mídia (transcrição em lote Voxtral), STT em tempo real para Voice Call (Voxtral Realtime) e embeddings de memória (mistral-embed).

Propriedade	Valor
ID do provedor	`mistral`
Plugin	integrado, `enabledByDefault: true`
Variável de ambiente de autenticação	`MISTRAL_API_KEY`
Flag de onboarding	`--auth-choice mistral-api-key`
Flag direta da CLI	`--mistral-api-key <key>`
API	compatível com OpenAI (`openai-completions`)
URL base	`https://api.mistral.ai/v1`
Modelo padrão	`mistral/mistral-large-latest`
Modelo de embedding	`mistral-embed`
Lote Voxtral	`voxtral-mini-latest` (transcrição de áudio)
Voxtral em tempo real	`voxtral-mini-transcribe-realtime-2602`

Primeiros passos

Get your API key

Crie uma chave de API no Mistral Console.

Run onboarding

bash

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

Ou passe a chave diretamente:

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

Catálogo de LLM integrado

Mistral Medium 3.5 é o modelo Medium combinado atual no catálogo integrado: pesos densos de 128B, entrada de texto e imagem, contexto de 256K, chamada de função, saída estruturada, codificação e raciocínio ajustável por meio da API Chat Completions. Use mistral/mistral-medium-3-5 quando quiser o modelo agentivo/de codificação unificado mais recente da Mistral em vez do padrão mistral/mistral-large-latest.

Atualmente, o OpenClaw distribui este catálogo Mistral integrado:

Ref. do modelo	Entrada	Contexto	Saída máx.	Observações
`mistral/mistral-large-latest`	texto, imagem	262,144	16,384	Modelo padrão
`mistral/mistral-medium-2508`	texto, imagem	262,144	8,192	Mistral Medium 3.1
`mistral/mistral-medium-3-5`	texto, imagem	262,144	8,192	Mistral Medium 3.5; raciocínio ajustável
`mistral/mistral-small-latest`	texto, imagem	128,000	16,384	Mistral Small 4; raciocínio ajustável via API `reasoning_effort`
`mistral/pixtral-large-latest`	texto, imagem	128,000	32,768	Pixtral
`mistral/codestral-latest`	texto	256,000	4,096	Codificação
`mistral/devstral-medium-latest`	texto	262,144	32,768	Devstral 2
`mistral/magistral-small`	texto	128,000	40,000	Com raciocínio habilitado

Após o onboarding, faça um teste rápido do Medium 3.5 sem iniciar o Gateway:

bash

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

Para navegar pela linha do catálogo integrado antes de alterar a configuração:

bash

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

Transcrição de áudio (Voxtral)

Use o Voxtral para transcrição de áudio em lote por meio do pipeline de compreensão de mídia.

json5

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

STT de streaming para Voice Call

O Plugin mistral integrado registra o Voxtral Realtime como um provedor de STT de streaming para Voice Call.

Configuração	Caminho de configuração	Padrão
Chave de API	`plugins.entries.voice-call.config.streaming.providers.mistral.apiKey`	Usa `MISTRAL_API_KEY` como fallback
Modelo	`...mistral.model`	`voxtral-mini-transcribe-realtime-2602`
Codificação	`...mistral.encoding`	`pcm_mulaw`
Taxa de amostragem	`...mistral.sampleRate`	`8000`
Atraso alvo	`...mistral.targetStreamingDelayMs`	`800`

json5

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

Configuração avançada

Adjustable reasoning

mistral/mistral-small-latest (Mistral Small 4) e mistral/mistral-medium-3-5 oferecem suporte a raciocínio ajustável na API Chat Completions via reasoning_effort (none minimiza pensamento extra na saída; high expõe rastros completos de pensamento antes da resposta final). A Mistral recomenda reasoning_effort="high" para casos de uso agentivos e de código com Medium 3.5.

O OpenClaw mapeia o nível de thinking da sessão para a API da Mistral:

Nível de thinking do OpenClaw	`reasoning_effort` da Mistral
off / minimal	`none`
low / medium / high / xhigh / adaptive / max	`high`

Exemplo de configuração com escopo de modelo para raciocínio do Medium 3.5:

json5

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

Memory embeddings

A Mistral pode fornecer embeddings de memória via /v1/embeddings (modelo padrão: mistral-embed).

json5

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

Auth and base URL

A autenticação da Mistral usa MISTRAL_API_KEY (cabeçalho Bearer).
A URL base do provedor usa https://api.mistral.ai/v1 por padrão e aceita o formato padrão de solicitação de chat-completions compatível com OpenAI.
O modelo padrão de onboarding é mistral/mistral-large-latest.
Substitua a URL base em models.providers.mistral.baseUrl somente quando a Mistral publicar explicitamente um endpoint regional de que você precise.

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