Code & AgentenCodestral 2508
Codestral 2508 ist ein KI-Modell für Codeaufgaben von Mistral AI. Beginne mit einer kleinen Änderung und einem festen Testfall. Im Praxisbeispiel prüfst du den Vorschlag, bevor du Code übernimmst.
Nutze den in den Quellen genannten Anbieterzugang für genau diese Version. Ein Produktabo enthält nicht automatisch API-Guthaben.
Aktuell im HerstellerkatalogQuellenstand 2026-10-13
Mistral AI im Verzeichnis
Technische Daten
Identität, Funktionen und Betrieb getrennt lesen. Die Angaben beziehen sich auf diese konkrete Version.
„Nicht bestätigt“ kennzeichnet eine offene Angabe. Es bedeutet weder „nicht vorhanden“ noch „unbegrenzt“.
| Hersteller | Mistral AI |
|---|---|
| Modellfamilie | Mistral · Ministral · Voxtral |
| Modell-/API-ID | codestral-2508 |
| Status | Aktuell im Herstellerkatalog |
| Modellart | Code & Agenten |
|---|---|
| Eingabe | Text |
| Ausgabe | Text |
| Kontext | 128.000 Tokens |
|---|---|
| Maximaler Output / Horizont | Nicht bestätigt |
| Bereitstellung | Gehostete API |
|---|---|
| Gewichte | Gehosteter oder integrierter Zugang |
| Lizenz | Anbieterbedingungen |
Daten im Überblick
Input und Output sind getrennte Texttarife je einer Million Tokens. Preisstufen, Cache, Werkzeuge und weitere Bedingungen stehen im Kostenabschnitt. Kein Preis für eine konkrete Aufgabe.
- Text-Input / Mio. Tokens
- 0,3 USD
- Text-Output / Mio. Tokens
- 0,9 USD
Datenbasis: Herstellerangaben im Quellenstand 2026-10-13. Quellen zu diesem Profil ↓
Einsatz und Grenzen
Codestral 2508 ist ein Code & Agenten-Modell von Mistral AI. Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
Nutze ein kleines, isoliertes Beispiel mit erwarteten Ergebnissen und vorhandenen Tests. Prüfe den Code und die Änderungen, bevor du ihn ausführst. Der Guide zu KI-Coding-Tools zeigt, wie du sichtbare Änderungen, Tests und Dateizugriff in einen nachvollziehbaren Werkzeugvergleich einbeziehst.
Prüfe vor einem API-Aufruf, ob dein Konto Zugriff hat und welchen Endpunkt, Tarif und welche Region du verwenden musst. Notiere die genaue Modellversion. Ein Kurzname in der API kann später auf einen anderen Modellstand verweisen.
Leistung: Wir haben die Leistung dieses Modells hier nicht selbst gemessen. Nutze die Aufgabe unten, um es an deinen Anforderungen zu prüfen.
Was kostet Codestral 2508?
Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen.
Textkosten im Rechner schätzen →Zugang: Gehostete API. Prüfe vor einer Integration die für dein Konto und deine Region verfügbaren Endpunkte. Ein Eintrag im öffentlichen Katalog ist keine Bestätigung eines freigeschalteten Kontos.
Praxis: Dubletten im Code zuverlässig entfernen
Praxisergänzung geprüft am 22. Oktober 2026 · eigene Aufgabe, kein Modellbenchmark
Für Codeergänzungen zählt der Vertrag einer Funktion. In unserer Aufgabe sollen nur direkt aufeinanderfolgende gleiche Werte zusammengefasst werden. Ein später erneut auftauchender Wert muss erhalten bleiben. Genau diesen Unterschied übersieht eine scheinbar elegante Lösung mit einer globalen Menge. Du kannst zuerst eine Ergänzung erzeugen lassen und ihre erwarteten Ergebnisse vor einer Ausführung prüfen.
Vorbereitung
Mistral beschreibt Codestral 2508 als Modell für Codegenerierung und Fill-in-the-middle. Beim FIM-Weg werden vorhandener Anfang und vorhandenes Ende eines Codes übergeben; ein gewöhnlicher Chat-Auftrag ist eine andere Schnittstelle. Die Vorlage unten ist bewusst ein Chat-Auftrag mit Funktionsgerüst, kein vorgetäuschter FIM-API-Aufruf. Prüfe erzeugten Code in einem isolierten Übungsordner, bevor du ihn selbst ausführst.
Halte Modellversion, gewählten Zugang und Einstellungen fest. Nutze nur die fiktiven Angaben dieser Vorlage.
Bearbeite die Aufgabe und speichere den geforderten JSON-Teil unverändert als antwort.json. Bei einer freien Antwort erstellst du den Prüfteil selbst und kennzeichnest das.
Vergleiche mit dem Soll und prüfe mindestens einen veränderten Eingabefall. Ein bestandener Beispielsatz ersetzt keine Abnahme auf deinen eigenen Daten.
Aufgabe zum Kopieren
Die Angaben sind fiktiv. Speichere den geforderten JSON-Teil der Antwort separat als antwort.json; zusätzliche Erklärungen gehören in eine andere Datei.
Ergänze die Python-Funktion compress_runs(items): Sie gibt eine neue Liste zurück und entfernt nur direkt benachbarte gleiche Werte. Eingabe nicht verändern. Gerüst: def compress_runs(items): ...
Prüffälle in dieser Reihenfolge:
[]
[1, 1, 2, 1]
[0, 0, 0]
["a", "b", "b", "a"]
Gib zuerst einen Codevorschlag. Gib danach separat JSON mit resultate (vier erwartete Listen in dieser Reihenfolge) und eingabe_bleibt_unveraendert (bool). Der lokale JSON-Prüfer bewertet nur diese Erwartungen, nicht den erzeugten Code.Vorlage herunterladenLokalen JSON-Prüfer herunterladen
Lösung und Prüfkriterien ansehen
- Die letzte 1 im zweiten Fall bleibt erhalten.
- Eine leere Liste wird ohne Zugriff auf Element null verarbeitet.
- Prüfe den Code zusätzlich selbst: Der JSON-Prüfer beweist weder seine Korrektheit noch das Ausbleiben von Nebenwirkungen.
{
"resultate": [
[],
[
1,
2,
1
],
[
0
],
[
"a",
"b",
"a"
]
],
"eingabe_bleibt_unveraendert": true
}Das Soll ist redaktionell aus der Vorlage abgeleitet, keine aufgezeichnete Modellantwort. Der lokale Prüfer vergleicht die festgelegten Felder und führt keinen generierten Code oder API-Aufruf aus. Er bewertet keine freien Begründungen.
Speichere Prüfer und deine Antwort im selben Ordner. Mit installiertem Python: python pruefen.py antwort.json.
| Beobachtung | Was du prüfst |
|---|---|
| Ergebnis [1, 2] im zweiten Fall | Eine globale Menge entfernt auch nicht benachbarte Wiederholungen. |
| Fehler bei leerer Liste | Prüfe einen Zugriff auf items[0] vor einer Längenprüfung. |
| Die Eingangsliste wurde verändert | Prüfe In-place-Operationen und teste mit einer vorab kopierten Liste. |
Passende Anleitungen
Den vollständigen Ablauf vom kleinen Auftrag zum kontrollierten Test lernst du unter mit KI programmieren und Änderungen prüfen.
Wenn Erwartung und Ausführung auseinanderlaufen, hilft dir Fehler systematisch eingrenzen dabei, Eingabe, Modellantwort und Laufzeit getrennt zu betrachten.
Gezielte Praxisergänzung auf Basis aktueller Herstellerunterlagen. Der Datenstand der bisherigen Modell-Faktentabellen bleibt separat ausgewiesen. Neue Beispiele und Grafiken sind eigene Erklärungen; es wurden keine Modellantworten oder Leistungswerte gemessen.
Herstellerunterlagen zur Ergänzung: Codestral - Mistral AI | Mistral Docs (Abruf 2026-10-22) · Chat completions | Mistral Docs (Abruf 2026-10-22).
Quellen und Prüfstand
Quellenstand: 2026-10-13. Spezifikationen, Tarife und Zugang können sich ändern. Die Illustration zeigt den dokumentierten Datenweg, keine gemessene Leistung.
Häufige Fragen
Was ist Codestral 2508?
Codestral 2508 ist ein Code & Agenten-Modell von Mistral AI. Eingabe: Text. Ausgabe: Text. Hersteller: Mistral AI. Dokumentierte ID: codestral-2508.
Was verarbeitet Codestral 2508?
Eingabe: Text. Ausgabe: Text. Maßgeblich sind die Funktionen des konkreten Endpunkts in der Herstellerquelle.
Kannst du Codestral 2508 lokal betreiben?
Der dokumentierte Zugang lautet: Gehostete API. Öffentlich verfügbare offene Gewichte werden damit nicht bestätigt. Ein integriertes On-Device-Modell kann besondere Hardware und Plattformvorgaben haben.
Was kostet Codestral 2508?
0.3 / 0.9 USD je 1 Mio. Texttokens. Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen. Bei selbst betriebenen Gewichten kommen Hardware- und Betriebskosten hinzu.
Ist das ein Leistungstest oder eine Rangliste?
Nein. Das Profil dokumentiert Herstellerangaben mit Quellenstand 2026-10-13. Die Testidee ist redaktionell formuliert und wurde hier nicht ausgeführt; sie ist keine Qualitätsgarantie.
Wie groß ist das Kontextfenster von Codestral 2508?
Im dokumentierten Quellenstand: 128.000 Tokens. Beachte die Bedingungen der konkreten Modellversion und des verwendeten Endpunkts. Kontext ist keine Wortzahl und kein Nachweis, dass jede enthaltene Information zuverlässig verarbeitet wird.
Wie prüfst du Codestral 2508 für deine Aufgabe?
Lege eine kleine Aufgabe mit bekanntem oder nachprüfbarem Ergebnis fest. Notiere Version, Eingabe und Einstellungen. Vergleiche die Ausgabe mit deinem Prüfkriterium und halte Fehler sowie tatsächliche Kosten getrennt fest. Die Testidee auf dieser Seite ist ein Vorschlag und wurde hier nicht als Modelltest ausgeführt.
Führt der Codestral-Prüfer erzeugten Code aus?
Nein. Er kontrolliert nur das gespeicherte JSON mit den vorab definierten Erwartungen. Codeprüfung und eine bewusste lokale Ausführung bleiben getrennte Schritte.
Ist dieser Auftrag ein Fill-in-the-middle-Aufruf?
Nein. Die Vorlage ist für einen Chat-Zugang formuliert. Ein echter FIM-Aufruf verwendet die dafür dokumentierte Schnittstelle mit Codeanfang und Codeende.
Warum reicht eine Antwort mit korrekten Testresultaten nicht?
Ein Modell kann richtige Sollwerte beschreiben und trotzdem einen falschen Codevorschlag erzeugen. Führe den geprüften Vorschlag erst danach in einer kontrollierten Umgebung gegen echte Tests aus.