Embeddings
Codestral Embed
Codestral Embed ist ein Embeddings-Modell von Mistral AI. Eingabe: Text. Ausgabe: Embedding-Vektoren.
EmbeddingsMistral Embed
Mistral Embed ist ein Embedding-Modell von Mistral AI. Es stellt Eingaben als Zahlenvektoren dar. Damit kannst du Ähnlichkeiten untersuchen, etwa für eine Suche nach passenden Dokumenten.
Wie kannst du es nutzen?
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
EingabeText
AusgabeEmbedding-Vektoren
Kontext8.000 Tokens
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 | mistral-embed-2312 |
| Status | Aktuell im Herstellerkatalog |
| Modellart | Embeddings |
|---|---|
| Eingabe | Text |
| Ausgabe | Embedding-Vektoren |
| Kontext | 8.000 Tokens |
|---|---|
| Maximaler Output / Horizont | Nicht bestätigt |
| Bereitstellung | Gehostete API |
|---|---|
| Gewichte | Gehosteter oder integrierter Zugang |
| Lizenz | Anbieterbedingungen |
Daten im Überblick
Die Grafik zeigt die im Profil dokumentierten Grenzen. Kontext und maximale Ausgabe sind keine addierbaren Budgets und keine Qualitätsbewertung. Zusätzliche Bedingungen stehen im Datenblatt.
- Kontext
- 8.000 Tokens
- Maximaler Output / Horizont
- Nicht bestätigt
Datenbasis: Herstellerangaben im Quellenstand 2026-10-13. Quellen zu diesem Profil ↓
Einsatz und Grenzen
Mistral Embed ist ein Embeddings-Modell von Mistral AI. Eingabe: Text. Ausgabe: Embedding-Vektoren.
Embeddings sind Vektoren für Ähnlichkeit und Retrieval. Nutze dieselben Dokumente und Suchfragen, halte Dimension und Vorverarbeitung fest und bewerte relevante Treffer. Die Grundlagen zu Vektordatenbanken erklären, wie solche Repräsentationen bei der Suche verwendet und passende Treffer geprüft werden.
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 Mistral Embed?
Bestätigter Tarif / Preisangabe0,10 USD je 1 Mio. Eingabetokens
Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen.
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: Eine erste Aufgabe prüfen
Redaktionelle Testidee – noch nicht ausgeführt
Lege fünf kurze Dokumente und drei Suchfragen mit erwarteten Treffern an. Prüfe, ob die richtigen Dokumente oben erscheinen; dokumentiere die verwendete Dimension.- Version notierenmistral-embed-2312, Datum, Endpunkt und Einstellungen festhalten.
- Kriterium festlegenVor dem Test definieren, woran du ein richtiges Ergebnis erkennst.
- GegenprüfenAusgabe mit Vorlage oder erwarteter Lösung vergleichen; Fehler und tatsächliche Kosten dokumentieren.
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 Mistral Embed?
Mistral Embed ist ein Embeddings-Modell von Mistral AI. Eingabe: Text. Ausgabe: Embedding-Vektoren. Hersteller: Mistral AI. Dokumentierte ID: mistral-embed-2312.
Was verarbeitet Mistral Embed?
Eingabe: Text. Ausgabe: Embedding-Vektoren. Maßgeblich sind die Funktionen des konkreten Endpunkts in der Herstellerquelle.
Kannst du Mistral Embed 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 Mistral Embed?
0,10 USD je 1 Mio. Eingabetokens. 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 Mistral Embed?
Im dokumentierten Quellenstand: 8.000 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 Mistral Embed 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.