# Mistral Embed 2312

> Создаёт векторные представления текста для семантического поиска, RAG и анализа коллекций документов. Возвращает эмбеддинги, а не готовые ответы.

- **ID для API:** `mistralai/mistral-embed-2312`
- **Тип Модели:** Модель эмбеддингов
- **Контекст:** 8 192 токенов
- **Максимум на ответ:** 6 553 токенов
- **Вход:** текст → **Выход:** эмбеддинги

## Описание

#### Суть
Mistral Embed — модель для преобразования текста в эмбеддинги, то есть векторные представления, отражающие смысл текста. Их можно сравнивать, чтобы находить содержательно близкие фрагменты, даже если в них используются разные слова. Разработчик описывает модель как ориентированную на задачи извлечения информации.

#### Сильные стороны
Модель предназначена для работы с семантическим поиском и системами, где нужно сопоставлять запрос с содержимым документов. Эмбеддинги также подходят для кластеризации текстов, классификации документов и поиска повторяющихся материалов. Их можно использовать как один из компонентов аналитических и поисковых систем.

#### Контекст и модальности
Согласно данным каталога, модель принимает текст, возвращает эмбеддинги и имеет контекст 8192 токена. Она не предназначена для генерации обычного текстового ответа: результатом вызова служит векторное представление входных данных.

#### Типовые сценарии
- Индексация документов и последующий семантический поиск по ним.
- Подготовка контекста для RAG: поиск подходящих фрагментов перед передачей их генеративной модели.
- Группировка и классификация текстов по смысловому сходству.
- Поиск похожих или потенциально дублирующихся записей.

#### Ограничения
Эмбеддинг сам по себе не является ответом на вопрос и не выполняет поиск по хранилищу. Для готового решения необходимы дополнительные компоненты: например, индекс или векторная база, механизм сравнения и, в случае RAG, отдельная модель для формирования ответа. Результаты поиска зависят от подготовки данных и выбранной логики ранжирования.

#### Отличие от соседей по семейству
В документации Mistral отдельно описаны эмбеддинги общего назначения для текста и модели для эмбеддингов кода. Mistral Embed относится к текстовому направлению; для поиска по репозиториям и другим массивам исходного кода у разработчика предусмотрено отдельное направление code embeddings. Это не чат-модель, а специализированный компонент для представления и сопоставления содержимого.

## Цены

- Запрос / 1М: 11,84 ₽

## Провайдеры

Выбрать Провайдера можно параметром `provider` в запросе.

| Провайдер | Цена | Контекст | Макс. ответ | Данные в РФ | 152-ФЗ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| mistral/eu | Запрос / 1М: 13,03 ₽ | 8 192 | 6 553 | — | — |
| mistral/zdr | Запрос / 1М: 11,84 ₽ | 8 192 | 6 553 | — | — |

## Быстрый старт

```bash
curl https://polza.ai/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $POLZA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "mistralai/mistral-embed-2312",
  "input": [
    "Пример текста для поиска"
  ]
}'
```

## Ссылки

- Страница: https://polza.ai/models/mistralai/mistral-embed-2312
- Каталог: https://polza.ai/models