قیمت و API مدل Mistral Nemo در ایران
mistralai/mistral-nemo
شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند.قیمت‌ها و شارژ
کد آمادهٔ Mistral Nemo: فراخوانی ابزار (tool calling)
نمونه بر اساس قابلیت‌های همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا می‌شود.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "check_stock",
"description": "موجودی یک محصول را برمی‌گرداند",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"sku": {"type": "string"}},
"required": ["sku"],
},
},
}]
messages = [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده"}]
first = client.chat.completions.create(model="mistralai/mistral-nemo", messages=messages, tools=tools)
call = first.choices[0].message.tool_calls[0]
# you run the function yourself — the model never touches the database
args = json.loads(call.function.arguments)
result = {"sku": args["sku"], "qty": 7}
messages += [first.choices[0].message, {"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": json.dumps(result)}]
final = client.chat.completions.create(model="mistralai/mistral-nemo", messages=messages, tools=tools)
print(final.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const tools = [{
type: "function",
function: {
name: "check_stock",
description: "موجودی یک محصول را برمی‌گرداند",
parameters: { type: "object", properties: { sku: { type: "string" } }, required: ["sku"] },
},
}];
const messages = [{ role: "user", content: "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده" }];
const first = await client.chat.completions.create({ model: "mistralai/mistral-nemo", messages, tools });
const call = first.choices[0].message.tool_calls[0];
const args = JSON.parse(call.function.arguments);
const result = { sku: args.sku, qty: 7 };
messages.push(first.choices[0].message, { role: "tool", tool_call_id: call.id, content: JSON.stringify(result) });
const final = await client.chat.completions.create({ model: "mistralai/mistral-nemo", messages, tools });
console.log(final.choices[0].message.content);curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mistralai/mistral-nemo",
"messages": [{"role": "user", "content": "از کفش نایک مدل NK-42 چند تا موجوده"}],
"tools": [{
"type": "function",
"function": {
"name": "check_stock",
"parameters": {"type": "object", "properties": {"sku": {"type": "string"}}, "required": ["sku"]}
}
}]
}'Mistral Nemo برای چه کاری خوب است؟
Mistral Nemo یکی از مدل‌های Mistral است و در یوتاپن با شناسهٔ «mistralai/
آنچه این مدل بیش از یک مدل متنی ساده انجام می‌دهد: tool calling دارد، یعنی می‌تواند تابع‌های خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر می‌دهد و مستقیم به کد وصل می‌شود. همهٔ این‌ها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار می‌کنند و کد اختصاصی لازم ندارند.
برای برآورد سرانگشتی: هر ۱٬۰۰۰ کلمه رفت‌وبرگشت با این مدل حدود ۲۷ تومان است (۱۰٬۰۴۰ تومان ورودی و ۱۰٬۳۸۷ تومان خروجی به‌ازای ۱M توکن). شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد، و درخواستی که ناموفق باشد هزینهای ندارد.
نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر Ling 3.0 Tiny است: Mistral Nemo تقریباً هم‌قیمت آن تمام می‌شود و حداکثر طول متنش کمتر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار می‌کنند، پس عوض‌کردن‌شان فقط تغییر یک رشته است.
برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۳٬۷۰۴ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Mistral Nemo جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۳۷٬۰۳۷ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۲۰٬۴۲۷ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱۳۱٬۰۷۲ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۱٬۳۱۶ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.
نزدیک‌ترین هم‌خانوادهٔ این مدل «mistralai/
Mistral در کاتالوگ ما ۲۱ مدل دارد؛ ارزان‌ترین‌شان Mistral Nemo با ۲۷ تومان و گران‌ترین Mistral Medium 3.5 با ۴٬۰۵۱ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل logit_bias، logprobs، min_p، presence_penalty، repetition_penalty، top_k را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. در عوض include_reasoning، reasoning را که بیشتر مدلها دارند پشتیبانی نمی‌کند، پس اگر کدت به آن‌ها تکیه دارد قبل از جابه‌جایی تست کن. از نظر طول متن نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Aion-2.0 با ۱۳۱٬۰۷۲ توکن است.
کاربردهایی که برای این مدل معنی می‌دهد: کار پرحجم مثل دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و خلاصه‌سازی انبوه، ایجنت‌هایی که به API و دیتابیس وصل می‌شوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص.
A 12B parameter model with a 128k token context length built by Mistral in collaboration with NVIDIA. The model is multilingual, supporting English, French, German, Spanish, Italian, Portuguese, Chinese, Japanese,...
سه کار واقعی، با قیمت همین مدل
اعداد از همان قیمت‌های بالا حساب شده‌اند و با تغییر قیمت مدل تغییر می‌کنند.
| کار | توکن | هزینه |
|---|---|---|
| یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط | ۱٬۵۰۰ ورودی + ۴۰۰ خروجی | ۱۹ تومان |
| خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای | ۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی | ۴۶ تومان |
| دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه | ۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی | ۱٬۴۱۳ تومان |
تاریخچهٔ قیمت
| تاریخ | ورودی (تومان/۱M) | خروجی (تومان/۱M) |
|---|---|---|
| ۱۷ مهر ۱۴۰۵ | ۱۰٬۰۴۰ | ۱۰٬۳۸۷ |
| ۱۶ شهریور ۱۴۰۵ | ۶٬۵۷۸ | ۱۰٬۳۸۷ |
هر تغییر قیمت این مدل ثبت می‌شود؛ ستون تومان با قیمت امروز محاسبه شده است.
سؤال‌های پرتکرار
- چطور با Mistral Nemo در ایران کار کنم؟
- در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https:/
/ api.uttapen.ir/ v1 و model را به «mistralai/ mistral-nemo» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند. - قیمت Mistral Nemo به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۰٬۰۴۰ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱۰٬۳۸۷ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۲۷ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینهای ندارد.
- Mistral Nemo چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۱۳۱٬۰۷۲ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۹۸ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۱۶٬۳۸۴ توکن است.
- آیا Mistral Nemo استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟
- استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.