Codestral 2508

mistralai/codestral-2508

Mistral's cutting-edge language model for coding released end of July 2025. Codestral specializes in low-latency, high-frequency tasks such as fill-in-the-middle (FIM), code correction and test generation. [Blog Post](https://mistral.ai/news/codestral-25-08)

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输入 / 输出club$0.318 / $0.954每百万 token · 美元
上下文窗口25.6万token
最大输出20.5万token

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能力

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文本
上下文窗口
256,000 token
最大输出
204,800 token

供应商

通过 Vecbase 提供此模型的供应渠道。

经 OpenRouter 接入

使用取决于账户权限及模型的可用状态。

常见问题

什么是 Codestral 2508？它由谁开发？

Codestral 2508 来自 mistralai，在 Vecbase 上的模型 ID 是 mistralai/codestral-2508。 Mistral's cutting-edge language model for coding released end of July 2025. Codestral specializes in low-latency, high-frequency tasks such as fill-in-the-middle (FIM), code correction and test generation. [Blog Post](https://mistral.ai/news/codestral-25-08)

Codestral 2508 在 Vecbase 的输入和输出价格是多少？

截至 2026/10/22 UTC 20:23:20，Codestral 2508 的 Club 套餐报价为每百万输入 token 0.318 美元、每百万输出 token 0.954 美元。缓存、输入长度阶梯和其他用量类型请查看价格表；会员费另行计收。

Codestral 2508 的上下文窗口能容纳多少 token？

Codestral 2508 的上下文窗口为 256,000 token。输入和输出的总长度还需符合所用 API 的限制。

Codestral 2508 一次最多能输出多少 token？

Codestral 2508 每次最多可生成 204,800 token。实际输出上限取决于 API 限制和请求设置。

Codestral 2508 能在 Agent 工作流中调用工具吗？

支持。Codestral 2508 可以调用工具；你的应用负责提供工具定义，并执行模型发起的工具调用。

Codestral 2508 支持结构化输出吗？

支持。Codestral 2508 可以按指定格式返回结构化数据。调用时设置所需的输出格式，使用前检查返回结果即可。

Codestral 2508 支持哪些输入和输出格式？

Codestral 2508 支持文件和文本输入，输出为文本。

Vecbase 通过哪些供应商提供 Codestral 2508？

Vecbase 通过 OpenRouter 提供 Codestral 2508，具体可用情况取决于供应商。

Agent 调用 Codestral 2508 应填写哪个模型 ID？

请求 Codestral 2508 时请使用模型标识 mistralai/codestral-2508。认证、必填输入和支持的请求格式请参阅 Vecbase API 文档。

Agent 通过 Vecbase 使用 Codestral 2508 需要什么条件？

使用 Codestral 2508 需要完成账户认证、开通相应能力，并具备调用权限和足够余额。具体配置步骤可查看文档。

可以查到 Codestral 2508 的发布日期吗？

我们暂时没有 Codestral 2508 的确切发布日期。

在 Vecbase 上可以将 Codestral 2508 与哪些模型比较？

可以将 Codestral 2508 与 Devstral 2 2512 (mistralai/devstral-2512)、Ministral 3 14B 2512 (mistralai/ministral-14b-2512)和Ministral 3 3B 2512 (mistralai/ministral-3b-2512) 对比，结合能力和价格选择适合你的任务的模型。