قیمت و API مدل Saba در ایران
mistralai/mistral-saba
شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند. ورودی کششده: ۶٬۹۲۴ تومان بهازای هر ۱M توکن.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ Saba: 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-saba", 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-saba", 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-saba", 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-saba", 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-saba",
"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"]}
}
}]
}'Saba برای چه کاری خوب است؟
Saba یکی از مدلهای Mistral است و در یوتاپن با شناسهٔ «mistralai/
چه کارهایی از آن برمیآید: فایل (مثل PDF) را بهعنوان ورودی میپذیرد؛ 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 ۳۶۰ تومان است (۶۹٬۲۴۴ تومان ورودی و ۲۰۷٬۷۳۲ تومان خروجی بهازای ۱M توکن). cache ورودی دارد: توکنهای تکراری متن ورودی با ۶٬۹۲۴ تومان / ۱M حساب میشوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. 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 Command R (08-2024) است: Saba حدود ۱۰٪ گرانتر از 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 ۲۷۸ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی Saba جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۲٬۷۷۸ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۲۷۶٬۹۷۵ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۳۲٬۷۶۸ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۲٬۲۶۹ 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 presence_penalty 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-RP 1.0 (8B) با ۳۲٬۷۶۸ توکن است.
کجا انتخاب درستی است: کار پرحجم مثل دستهبندی، برچسبگذاری و خلاصهسازی انبوه، ایجنتهایی که به API و دیتابیس وصل میشوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص.
Mistral Saba is a 24B-parameter language model specifically designed for the Middle East and South Asia, delivering accurate and contextually relevant responses while maintaining efficient performance. Trained on curated regional...
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 | ۱۸۷ تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | ۴٬۰۰۰ ورودی + ۶۰۰ خروجی | ۴۰۲ تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | ۱۲۰٬۰۰۰ ورودی + ۲۰٬۰۰۰ خروجی | ۱۲٬۴۶۴ تومان |
سؤالهای پرتکرار
- چطور با Saba 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-saba» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند. - قیمت Saba به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۶۹٬۲۴۴ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۲۰۷٬۷۳۲ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۳۶۰ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق هزینهای ندارد.
- Saba چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۳۲٬۷۶۸ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۲۵ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۲۶٬۲۱۴ توکن است.
- آیا Saba 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.