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Das gebündelte Plugin mistral registriert vier Verträge: Chat Completions, Medienverständnis (Voxtral-Batch-Transkription), Echtzeit-STT für Voice Call (Voxtral Realtime) und Memory Embeddings (mistral-embed).

Erste Schritte

1

API-Schlüssel abrufen

Erstellen Sie in der Mistral Console einen API-Schlüssel.
2

Onboarding ausführen

Oder übergeben Sie den Schlüssel direkt:
3

Standardmodell festlegen

4

Verfügbarkeit des Modells überprüfen

Integrierter LLM-Katalog

Prüfen Sie den Eintrag im gebündelten Katalog, bevor Sie die Konfiguration ändern:
Führen Sie einen Smoke-Test für ein Modell aus, ohne den Gateway zu starten:

Audio-Transkription (Voxtral)

Verwenden Sie Voxtral für die Batch-Audio-Transkription über die Pipeline für Medienverständnis:
Der Pfad für die Medien-Transkription verwendet /v1/audio/transcriptions. Das Standard-Audiomodell für Mistral ist voxtral-mini-latest.

Voice-Call-Streaming-STT

Das gebündelte Plugin mistral registriert Voxtral Realtime als Streaming-STT-Provider für Voice Call.
OpenClaw verwendet für Mistral-Echtzeit-STT standardmäßig pcm_mulaw bei 8 kHz, damit Voice Call Twilio-Medienframes direkt weiterleiten kann. Verwenden Sie encoding: "pcm_s16le" und eine passende Einstellung für sampleRate nur, wenn Ihr Upstream-Stream bereits aus unkomprimiertem PCM besteht.

Erweiterte Konfiguration

mistral/mistral-small-latest, mistral/mistral-small-2603 und mistral/mistral-medium-3-5 unterstützen anpassbares Reasoning in der Chat-Completions-API über reasoning_effort (none minimiert zusätzliches Denken in der Ausgabe; high gibt vor der endgültigen Antwort vollständige Denkspuren aus).OpenClaw ordnet die Thinking-Stufe der Sitzung der Mistral-API zu:
Vermeiden Sie es, den Reasoning-Modus von Medium 3.5 mit temperature: 0 zu kombinieren. Berichten zufolge lehnt die Mistral-HTTP-API reasoning_effort="high" zusammen mit temperature: 0 mit einer 400-Antwort ab. Lassen Sie die Temperatur nicht festgelegt, oder deaktivieren bzw. minimieren Sie Thinking, damit OpenClaw reasoning_effort: "none" sendet, bevor Sie eine niedrige Temperatur festlegen.
Beispiel einer modellspezifischen Konfiguration für das Reasoning von Medium 3.5:
Andere gebündelte Modelle im Mistral-Katalog verwenden diesen Parameter nicht. Verwenden Sie weiterhin magistral-*-Modelle, wenn Sie das native Reasoning-First-Verhalten von Mistral wünschen.
Mistral kann Memory Embeddings über /v1/embeddings bereitstellen (Standardmodell: mistral-embed):
  • Die Mistral-Authentifizierung verwendet MISTRAL_API_KEY (Bearer-Header).
  • Die Basis-URL des Providers ist standardmäßig https://api.mistral.ai/v1 und akzeptiert das standardmäßige OpenAI-kompatible Anfrageformat für Chat Completions.
  • Das Standardmodell für das Onboarding ist mistral/mistral-large-latest.
  • Überschreiben Sie die Basis-URL unter models.providers.mistral.baseUrl nur, wenn Mistral ausdrücklich einen von Ihnen benötigten regionalen Endpunkt veröffentlicht.

Verwandte Themen

Modellauswahl

Auswahl von Providern, Modellreferenzen und Failover-Verhalten.

Medienverständnis

Einrichtung der Audio-Transkription und Auswahl des Providers.