--- read_when: - 你想在 OpenClaw 中使用 Mistral 模型 - 你想要為語音通話使用 Voxtral 即時轉錄 - 你需要 Mistral API 金鑰入門設定與模型參照 summary: 搭配 OpenClaw 使用 Mistral 模型與 Voxtral 轉錄 title: Mistral x-i18n: generated_at: "2026-05-10T19:49:07Z" model: gpt-5.5 provider: openai source_hash: 94c4caa86d4a3eb873d8b6a1cc639edbad3dd7478f401e2ca53f704de095f829 source_path: providers/mistral.md workflow: 16 --- OpenClaw 包含一個內建的 Mistral Plugin，會註冊四種合約：聊天補全、媒體理解（Voxtral 批次轉錄）、Voice Call 即時 STT（Voxtral Realtime），以及記憶嵌入（`mistral-embed`）。 | 屬性 | 值 | | ---------------- | ------------------------------------------- | | Provider id | `mistral` | | Plugin | 內建，`enabledByDefault: true` | | 驗證環境變數 | `MISTRAL_API_KEY` | | Onboarding 旗標 | `--auth-choice mistral-api-key` | | 直接 CLI 旗標 | `--mistral-api-key ` | | API | OpenAI 相容（`openai-completions`） | | 基礎 URL | `https://api.mistral.ai/v1` | | 預設模型 | `mistral/mistral-large-latest` | | 嵌入模型 | `mistral-embed` | | Voxtral 批次 | `voxtral-mini-latest`（音訊轉錄） | | Voxtral 即時 | `voxtral-mini-transcribe-realtime-2602` | ## 開始使用 在 [Mistral Console](https://console.mistral.ai/) 建立 API 金鑰。 ```bash openclaw onboard --auth-choice mistral-api-key ``` 或直接傳入金鑰： ```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 ``` ## 內建 LLM 目錄 [Mistral Medium 3.5](https://docs.mistral.ai/models/model-cards/mistral-medium-3-5-26-04) 是內建目錄中目前的混合 Medium 模型：128B 密集權重、 文字與影像輸入、256K 上下文、函式呼叫、結構化輸出、程式編寫， 並可透過 Chat Completions API 調整推理。當你想使用 Mistral 較新的統一 代理式/程式編寫模型，而不是預設的 `mistral/mistral-large-latest` 時，請使用 `mistral/mistral-medium-3-5`。 OpenClaw 目前隨附這個內建 Mistral 目錄： | 模型參照 | 輸入 | 上下文 | 最大輸出 | 備註 | | -------------------------------- | ----------- | ------- | ---------- | ---------------------------------------------------------------- | | `mistral/mistral-large-latest` | 文字、影像 | 262,144 | 16,384 | 預設模型 | | `mistral/mistral-medium-2508` | 文字、影像 | 262,144 | 8,192 | Mistral Medium 3.1 | | `mistral/mistral-medium-3-5` | 文字、影像 | 262,144 | 8,192 | Mistral Medium 3.5；可調整推理 | | `mistral/mistral-small-latest` | 文字、影像 | 128,000 | 16,384 | Mistral Small 4；透過 API `reasoning_effort` 可調整推理 | | `mistral/pixtral-large-latest` | 文字、影像 | 128,000 | 32,768 | Pixtral | | `mistral/codestral-latest` | 文字 | 256,000 | 4,096 | 程式編寫 | | `mistral/devstral-medium-latest` | 文字 | 262,144 | 32,768 | Devstral 2 | | `mistral/magistral-small` | 文字 | 128,000 | 40,000 | 已啟用推理 | Onboarding 後，在不啟動 Gateway 的情況下對 Medium 3.5 執行煙霧測試： ```bash openclaw infer model run --local \ --model mistral/mistral-medium-3-5 \ --prompt "Reply with exactly: mistral-ok" \ --json ``` 在變更設定前瀏覽內建目錄列： ```bash openclaw models list --all --provider mistral --plain ``` ## 音訊轉錄（Voxtral） 透過媒體理解管線使用 Voxtral 進行批次音訊轉錄。 ```json5 { tools: { media: { audio: { enabled: true, models: [{ provider: "mistral", model: "voxtral-mini-latest" }], }, }, }, } ``` 媒體轉錄路徑使用 `/v1/audio/transcriptions`。Mistral 的預設音訊模型是 `voxtral-mini-latest`。 ## Voice Call 串流 STT 內建的 `mistral` Plugin 會將 Voxtral Realtime 註冊為 Voice Call 串流 STT 提供者。 | 設定 | 設定路徑 | 預設 | | ---------- | ---------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------- | | API 金鑰 | `plugins.entries.voice-call.config.streaming.providers.mistral.apiKey` | 退回使用 `MISTRAL_API_KEY` | | 模型 | `...mistral.model` | `voxtral-mini-transcribe-realtime-2602` | | 編碼 | `...mistral.encoding` | `pcm_mulaw` | | 取樣率 | `...mistral.sampleRate` | `8000` | | 目標延遲 | `...mistral.targetStreamingDelayMs` | `800` | ```json5 { plugins: { entries: { "voice-call": { config: { streaming: { enabled: true, provider: "mistral", providers: { mistral: { apiKey: "${MISTRAL_API_KEY}", targetStreamingDelayMs: 800, }, }, }, }, }, }, }, } ``` OpenClaw 將 Mistral 即時 STT 預設為 8 kHz 的 `pcm_mulaw`，讓 Voice Call 可以直接轉送 Twilio 媒體影格。只有在你的上游串流已經是原始 PCM 時，才使用 `encoding: "pcm_s16le"` 和相符的 `sampleRate`。 ## 進階設定 `mistral/mistral-small-latest`（Mistral Small 4）和 `mistral/mistral-medium-3-5` 支援在 Chat Completions API 上透過 `reasoning_effort` 使用[可調整推理](https://docs.mistral.ai/studio-api/conversations/reasoning/adjustable)（`none` 會盡量減少輸出中的額外思考；`high` 會在最終答案前顯示完整思考軌跡）。Mistral 建議在 Medium 3.5 代理式和程式碼使用案例中使用 `reasoning_effort="high"`。 OpenClaw 會將工作階段的 **thinking** 等級對應到 Mistral 的 API： | OpenClaw thinking 等級 | Mistral `reasoning_effort` | | ------------------------------------------------ | -------------------------- | | **off** / **minimal** | `none` | | **low** / **medium** / **high** / **xhigh** / **adaptive** / **max** | `high` | 不要將 Medium 3.5 推理模式與 `temperature: 0` 結合使用。Mistral HTTP API 會以 400 回應拒絕 `reasoning_effort="high"` 加上 `temperature: 0`。 請不要設定 temperature，讓 Mistral 使用其預設值，或依照 [Medium 3.5 建議設定](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B) 使用 `temperature: 0.7` 進行高推理。若要取得確定性的直接答案， 請將 thinking 關閉/設為 minimal，讓 OpenClaw 在你降低 temperature 前傳送 `reasoning_effort: "none"`。 Medium 3.5 推理的模型範圍設定範例： ```json5 { agents: { defaults: { model: { primary: "mistral/mistral-medium-3-5" }, models: { "mistral/mistral-medium-3-5": { params: { thinking: "high" }, }, }, }, }, } ``` 其他內建 Mistral 目錄模型不使用此參數。當你想要 Mistral 原生的推理優先行為時，請繼續使用 `magistral-*` 模型。 Mistral 可以透過 `/v1/embeddings` 提供記憶嵌入（預設模型：`mistral-embed`）。 ```json5 { memorySearch: { provider: "mistral" }, } ``` - Mistral 驗證使用 `MISTRAL_API_KEY`（Bearer 標頭）。 - 提供者基礎 URL 預設為 `https://api.mistral.ai/v1`，並接受標準 OpenAI 相容的 chat-completions 請求形狀。 - Onboarding 預設模型是 `mistral/mistral-large-latest`。 - 只有在 Mistral 明確發布你需要的區域端點時，才覆寫 `models.providers.mistral.baseUrl` 底下的基礎 URL。 ## 相關 選擇提供者、模型參照與容錯移轉行為。 音訊轉錄設定與提供者選擇。