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# Mistral

OpenClaw में एक बंडल किया गया Mistral Plugin शामिल है, जो चार अनुबंध पंजीकृत करता है: चैट पूर्णताएं, मीडिया समझ (Voxtral बैच ट्रांसक्रिप्शन), Voice Call के लिए रीयलटाइम STT (Voxtral Realtime), और मेमोरी एम्बेडिंग्स (`mistral-embed`).

| गुण              | मान                                          |
| ---------------- | -------------------------------------------- |
| प्रदाता id       | `mistral`                                    |
| Plugin           | बंडल किया गया, `enabledByDefault: true`      |
| Auth env var     | `MISTRAL_API_KEY`                            |
| ऑनबोर्डिंग फ्लैग | `--auth-choice mistral-api-key`              |
| सीधा CLI फ्लैग   | `--mistral-api-key <key>`                    |
| API              | OpenAI-संगत (`openai-completions`)           |
| बेस URL          | `https://api.mistral.ai/v1`                  |
| डिफ़ॉल्ट मॉडल    | `mistral/mistral-large-latest`               |
| एम्बेडिंग मॉडल   | `mistral-embed`                              |
| Voxtral बैच      | `voxtral-mini-latest` (ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन) |
| Voxtral रीयलटाइम | `voxtral-mini-transcribe-realtime-2602`      |

## शुरू करना

<Steps>
  <Step title="अपनी API कुंजी प्राप्त करें">
    [Mistral Console](https://console.mistral.ai/) में एक API कुंजी बनाएं।
  </Step>

  <Step title="ऑनबोर्डिंग चलाएं">
    ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    openclaw onboard --auth-choice mistral-api-key
    ```

    या कुंजी सीधे पास करें:

    ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    openclaw onboard --mistral-api-key "$MISTRAL_API_KEY"
    ```
  </Step>

  <Step title="डिफ़ॉल्ट मॉडल सेट करें">
    ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    {
      env: { MISTRAL_API_KEY: "sk-..." },
      agents: { defaults: { model: { primary: "mistral/mistral-large-latest" } } },
    }
    ```
  </Step>

  <Step title="सत्यापित करें कि मॉडल उपलब्ध है">
    ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    openclaw models list --provider mistral
    ```
  </Step>
</Steps>

## अंतर्निहित LLM कैटलॉग

[Mistral Medium 3.5](https://docs.mistral.ai/models/model-cards/mistral-medium-3-5-26-04)
बंडल किए गए कैटलॉग में वर्तमान मिश्रित Medium मॉडल है: 128B डेंस वेट्स,
टेक्स्ट और इमेज इनपुट, 256K कॉन्टेक्स्ट, फ़ंक्शन कॉलिंग, संरचित आउटपुट, कोडिंग,
और Chat Completions API के ज़रिए समायोज्य रीज़निंग। जब आप डिफ़ॉल्ट
`mistral/mistral-large-latest` के बजाय Mistral का नया एकीकृत
एजेंटिक/कोडिंग मॉडल चाहते हैं, तो `mistral/mistral-medium-3-5` का उपयोग करें।

OpenClaw वर्तमान में यह बंडल किया गया Mistral कैटलॉग शिप करता है:

| मॉडल ref                         | इनपुट         | कॉन्टेक्स्ट | अधिकतम आउटपुट | नोट्स                                                              |
| -------------------------------- | ------------- | ----------- | ------------- | ------------------------------------------------------------------ |
| `mistral/mistral-large-latest`   | टेक्स्ट, इमेज | 262,144     | 16,384        | डिफ़ॉल्ट मॉडल                                                      |
| `mistral/mistral-medium-2508`    | टेक्स्ट, इमेज | 262,144     | 8,192         | Mistral Medium 3.1                                                 |
| `mistral/mistral-medium-3-5`     | टेक्स्ट, इमेज | 262,144     | 8,192         | Mistral Medium 3.5; समायोज्य रीज़निंग                              |
| `mistral/mistral-small-latest`   | टेक्स्ट, इमेज | 128,000     | 16,384        | Mistral Small 4; API `reasoning_effort` के ज़रिए समायोज्य रीज़निंग |
| `mistral/pixtral-large-latest`   | टेक्स्ट, इमेज | 128,000     | 32,768        | Pixtral                                                            |
| `mistral/codestral-latest`       | टेक्स्ट       | 256,000     | 4,096         | कोडिंग                                                             |
| `mistral/devstral-medium-latest` | टेक्स्ट       | 262,144     | 32,768        | Devstral 2                                                         |
| `mistral/magistral-small`        | टेक्स्ट       | 128,000     | 40,000        | रीज़निंग-सक्षम                                                     |

ऑनबोर्डिंग के बाद, Gateway शुरू किए बिना Medium 3.5 का स्मोक-टेस्ट करें:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw infer model run --local \
  --model mistral/mistral-medium-3-5 \
  --prompt "Reply with exactly: mistral-ok" \
  --json
```

कॉन्फ़िग बदलने से पहले बंडल किए गए कैटलॉग की पंक्ति ब्राउज़ करने के लिए:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw models list --all --provider mistral --plain
```

## ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन (Voxtral)

मीडिया समझ पाइपलाइन के ज़रिए बैच ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन के लिए Voxtral का उपयोग करें।

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  tools: {
    media: {
      audio: {
        enabled: true,
        models: [{ provider: "mistral", model: "voxtral-mini-latest" }],
      },
    },
  },
}
```

<Tip>
  मीडिया ट्रांसक्रिप्शन पथ `/v1/audio/transcriptions` का उपयोग करता है। Mistral के लिए डिफ़ॉल्ट ऑडियो मॉडल `voxtral-mini-latest` है।
</Tip>

## Voice Call स्ट्रीमिंग STT

बंडल किया गया `mistral` Plugin Voxtral Realtime को Voice Call स्ट्रीमिंग STT प्रदाता के रूप में पंजीकृत करता है।

| सेटिंग       | कॉन्फ़िग पथ                                                            | डिफ़ॉल्ट                                |
| ------------ | ---------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------- |
| API कुंजी    | `plugins.entries.voice-call.config.streaming.providers.mistral.apiKey` | `MISTRAL_API_KEY` पर फ़ॉलबैक करता है    |
| मॉडल         | `...mistral.model`                                                     | `voxtral-mini-transcribe-realtime-2602` |
| एन्कोडिंग    | `...mistral.encoding`                                                  | `pcm_mulaw`                             |
| सैंपल रेट    | `...mistral.sampleRate`                                                | `8000`                                  |
| लक्ष्य विलंब | `...mistral.targetStreamingDelayMs`                                    | `800`                                   |

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  plugins: {
    entries: {
      "voice-call": {
        config: {
          streaming: {
            enabled: true,
            provider: "mistral",
            providers: {
              mistral: {
                apiKey: "${MISTRAL_API_KEY}",
                targetStreamingDelayMs: 800,
              },
            },
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

<Note>
  OpenClaw Mistral रीयलटाइम STT को 8 kHz पर `pcm_mulaw` पर डिफ़ॉल्ट करता है, ताकि Voice Call
  Twilio मीडिया फ़्रेम सीधे फ़ॉरवर्ड कर सके। `encoding: "pcm_s16le"` और मिलते-जुलते
  `sampleRate` का उपयोग केवल तभी करें जब आपकी अपस्ट्रीम स्ट्रीम पहले से रॉ PCM हो।
</Note>

## उन्नत कॉन्फ़िगरेशन

<AccordionGroup>
  <Accordion title="समायोज्य रीज़निंग">
    `mistral/mistral-small-latest` (Mistral Small 4) और `mistral/mistral-medium-3-5`, Chat Completions API पर `reasoning_effort` के ज़रिए [समायोज्य रीज़निंग](https://docs.mistral.ai/studio-api/conversations/reasoning/adjustable) का समर्थन करते हैं (`none` आउटपुट में अतिरिक्त सोच को न्यूनतम करता है; `high` अंतिम उत्तर से पहले पूर्ण सोच ट्रेस दिखाता है)। Mistral Medium 3.5 एजेंटिक और कोड उपयोग मामलों के लिए `reasoning_effort="high"` की अनुशंसा करता है।

    OpenClaw सेशन **सोच** स्तर को Mistral के API पर मैप करता है:

    | OpenClaw सोच स्तर                                                    | Mistral `reasoning_effort` |
    | -------------------------------------------------------------------- | -------------------------- |
    | **बंद** / **न्यूनतम**                                                | `none`                     |
    | **कम** / **मध्यम** / **उच्च** / **xhigh** / **अनुकूली** / **अधिकतम** | `high`                     |

    <Warning>
      Medium 3.5 रीज़निंग मोड को `temperature: 0` के साथ न मिलाएं। Mistral
      HTTP API `reasoning_effort="high"` और `temperature: 0` को 400
      प्रतिक्रिया के साथ अस्वीकार करता है। तापमान unset छोड़ें ताकि Mistral अपना डिफ़ॉल्ट उपयोग करे, या
      [Medium 3.5 अनुशंसित सेटिंग्स](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B)
      का पालन करें और उच्च रीज़निंग के लिए `temperature: 0.7` का उपयोग करें। निर्धारक सीधे
      उत्तरों के लिए, सोच बंद/न्यूनतम करें ताकि OpenClaw तापमान घटाने से पहले
      `reasoning_effort: "none"` भेजे।
    </Warning>

    Medium 3.5 रीज़निंग के लिए मॉडल-स्कोप्ड कॉन्फ़िग का उदाहरण:

    ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    {
      agents: {
        defaults: {
          model: { primary: "mistral/mistral-medium-3-5" },
          models: {
            "mistral/mistral-medium-3-5": {
              params: { thinking: "high" },
            },
          },
        },
      },
    }
    ```

    <Note>
      अन्य बंडल किए गए Mistral कैटलॉग मॉडल इस पैरामीटर का उपयोग नहीं करते। जब आप Mistral का नेटिव रीज़निंग-फ़र्स्ट व्यवहार चाहते हैं, तो `magistral-*` मॉडल का उपयोग करते रहें।
    </Note>
  </Accordion>

  <Accordion title="मेमोरी एम्बेडिंग्स">
    Mistral `/v1/embeddings` के ज़रिए मेमोरी एम्बेडिंग्स सर्व कर सकता है (डिफ़ॉल्ट मॉडल: `mistral-embed`)।

    ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    {
      memorySearch: { provider: "mistral" },
    }
    ```
  </Accordion>

  <Accordion title="Auth और बेस URL">
    * Mistral auth `MISTRAL_API_KEY` (Bearer header) का उपयोग करता है।
    * प्रदाता बेस URL डिफ़ॉल्ट रूप से `https://api.mistral.ai/v1` होता है और मानक OpenAI-संगत चैट-कम्प्लीशन्स अनुरोध आकार स्वीकार करता है।
    * ऑनबोर्डिंग डिफ़ॉल्ट मॉडल `mistral/mistral-large-latest` है।
    * `models.providers.mistral.baseUrl` के तहत बेस URL को केवल तभी ओवरराइड करें जब Mistral स्पष्ट रूप से आपकी ज़रूरत का क्षेत्रीय endpoint प्रकाशित करे।
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## संबंधित

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="मॉडल चयन" href="/hi/concepts/model-providers" icon="layers">
    प्रदाताओं, मॉडल refs, और failover व्यवहार का चयन।
  </Card>

  <Card title="मीडिया समझ" href="/hi/nodes/media-understanding" icon="microphone">
    ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन सेटअप और प्रदाता चयन।
  </Card>
</CardGroup>