Mistral: Mistral Embed

Mistral Embed هو نموذج تضمين نصي للأغراض العامة للتشابه الدلالي والاسترجاع. يمكنه دعم البحث في المستندات، والتجميع (clustering)، وتوليد النصوص المعزز بالاسترجاع حيث تحتاج التطبيقات إلى نموذج متجهات منفصل بدلاً من إكمال المحادثة.

مقارنة النماذج

mistral-embed

متاحMistralتضمينمتزامن

الإدخال / الإخراج: $0.10 / $0.00
السياق: 8K
الأنماط: تضمين

عن Mistral Embed

Mistral Embed هو نموذج تضمين النصوص للأغراض العامة من Mistral AI. يقوم بتحويل الجمل والفقرات والمستندات إلى متجهات (vectors) من أجل البحث الدلالي، والتجميع، والتصنيف، وخطوة الاسترجاع في تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). وهو النظير الموجه للنصوص لنموذج Codestral Embed الذي صممته Mistral للمصادر البرمجية. اختر هذا النموذج عندما تكون بياناتك عبارة عن نصوص نثرية مثل مقالات المساعدة، أو العقود، أو الملاحظات، وترغب في استخدام نموذج متجهات منفصل بدلاً من إجراء مكالمة دردشة.

نقاط القوة

تغطية نصية عامة، مما يسمح لنموذج واحد بفهرسة مقالات مركز المساعدة، والتقارير، ونصوص الدردشة معاً.
يناسب خطوة الاسترجاع في التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، حيث يتم مطابقة السؤال مع الفقرات الأكثر احتمالاً للإجابة عليه.
يدعم التجميع وتصنيف المستندات باستخدام نفس المتجهات، دون الحاجة لنموذج منفصل لكل مهمة.
جزء من خط نماذج التضمين من Mistral، مما يتيح فهرسة الأكواد والنصوص النثرية باستخدام نموذجين من صانع واحد.

متى تستخدم نموذجاً آخر

لاسترجاع المصادر البرمجية، يعد Codestral Embed المخصص للأكواد من Mistral هو النموذج المصمم لهذه المهمة.
يعيد متجهات فقط؛ ولا يمكنه الإجابة على الأسئلة أو تلخيص الفقرات التي يسترجعها.
المدخلات محدودة بطول معين من الرموز (tokens)، لذا يجب تقسيم المستندات الطويلة إلى أجزاء قبل عملية التضمين.

البدء

إنشاء مفتاح API
أنشئ مفتاح في Console واستخدمه مع جميع النماذج على المنصة.
02
إرسال طلبك الأول
انسخ المثال الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها وقم بتشغيله مقابل نقطة النهاية (endpoint).
تضميننقطة اتصال TokenLab
POST/v1/embeddings
curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "encoding_format": "float", "model": "mistral-embed", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog." }'

المعايير

تضمين

المعلمة	القيم والحدود	القيمة الافتراضية	ملاحظات
`encoding_format`	float, base64	غير متوفر	غير متوفر
`input`	غير متوفر	غير متوفر	غير متوفر

التسعير

ينطبق سعر Verified على مسار Verified، وهو الأقل تكلفة في معظم النماذج. سعر Official هو السعر المعلن من صانع النموذج وينطبق على مسار Official الأكثر موثوقية. يحاسب خيار Auto بناءً على المسار الذي يكمل الطلب.

تضمين

لكل 1M Token

سعر Official: المدخلات $0.10 / المخرجات $0.00
سعر Verified: —
خصم: —

	سعر Officialلكل 1M Token	سعر Verifiedلكل 1M Token	خصم
تضمين	المدخلات $0.10 / المخرجات $0.00	—	—

الاستخدام والنشاط

معدل النجاح هو نسبة الطلبات المكتملة. زمن الاستجابة هو مدة الاستجابة الكاملة؛ ويعني P95 أن 95% من الطلبات اكتملت ضمن ذلك الوقت.

الاستخدام والتوفر

آخر 24 ساعة

الطلبات
معدل النجاح
زمن الاستجابة P95
إجمالي الرموز

أداء النموذج

آخر تحديث 15‏/11‏/2026، 2:00 ص UTC

تظهر المقاييس بمجرد استيفاء حدود الخصوصية وحجم البيانات.

تستند البيانات إلى طلبات المستخدمين المجمعة، باستثناء عمليات التحقق من الحالة.

فتح في Console

افتح Mistral Embed في Console وجهز الرسالة للتعديل أو الإرسال.

ساعدني في تجربة mistral-embed عبر embedding في /v1/embeddings. اعرض النتيجة والتكلفة.

حالات الاستخدام

البحث الدلالي في مركز المساعدة
قم بتضمين كل مقالة مرة واحدة، وقم بتضمين سؤال كل زائر عند وقت الاستعلام، واعرض المقالات الأكثر صلة حتى في حال عدم وجود تطابق في الكلمات المفتاحية.
الاسترجاع للإجابة على الأسئلة
اجلب أهم الفقرات من المستندات الداخلية ومررها إلى نموذج دردشة لتكون إجابته مستندة إلى موادك الخاصة.
تجميع المواضيع
قم بتجميع آلاف الردود على الاستبيانات أو التذاكر حسب المعنى لمعرفة المواضيع المتكررة، دون الحاجة لتحديد فئات مسبقاً.
تصنيف المستندات
درب مصنفاً خفيفاً على المتجهات لتوجيه المستندات الواردة إلى الفريق أو التصنيف الصحيح.

أمثلة Prompt

كيف يمكنني تغيير جهة الاتصال الخاصة بالفواتير في حسابي؟

تقرير ربع سنوي: ارتفعت نسبة التراجع في قطاع السوق المتوسط بعد تغيير الأسعار في مارس.

ترك سائق التوصيل الطرد في العنوان الخطأ ولم يرد الدعم الفني.

هذا النموذج بتسعير مشروط. مجاميع الرموز الشهرية وحدها لا تنتج تقديرًا موثوقًا؛ استخدم التسعير التفصيلي لمواصفات الطلب وذاكرة التخزين المؤقت والنافذة الزمنية المعمول بها.

FAQ

ما هو الغرض من Mistral Embed؟

تحويل النص إلى متجهات يمكنك مقارنتها. الاستخدامات النموذجية هي البحث الدلالي في المستندات، وتجميع النصوص المتشابهة، وتصنيف المستندات، واسترجاع الفقرات ليقوم نموذج الدردشة بالإجابة بناءً عليها. هو لا يقوم بتوليد النصوص.

هل يجب أن أستخدم Mistral Embed أم Codestral Embed؟

استخدم Mistral Embed للمحتوى باللغة الطبيعية وCodestral Embed للمصادر البرمجية والاستعلامات المتعلقة بالكود. إذا كانت بياناتك تخلط بين الاثنين، فقم بفهرسة كل جزء بنموذجه الخاص واحتفظ بالمتجهات في مجموعات منفصلة، حيث أن المتجهات الناتجة عن نماذج مختلفة غير قابلة للمقارنة.

هل يمكنني خلط متجهات من نماذج تضمين مختلفة؟

لا. المتجهات تكون قابلة للمقارنة فقط عندما تأتي من نفس النموذج. إذا انتقلت من Mistral Embed إلى نموذج تضمين آخر، أعد تضمين كامل البيانات وأعد بناء الفهرس، بما في ذلك أي استعلامات مخزنة.

كيف أتعامل مع المستندات الطويلة؟

قسمها إلى فقرات قبل التضمين، لأن لكل مدخل حداً أقصى من الرموز. عادة ما تكون الأجزاء بحجم الفقرة أو القسم مع تداخل بسيط أفضل في الاسترجاع من المستندات الكاملة، ويمكنك تخزين عنوان المستند مع كل جزء.

هل يعمل من خلال طلبات التضمين بأسلوب OpenAI؟

نعم. يمكنك إرسال قائمة من النصوص إلى نقطة نهاية التضمين (embeddings endpoint) والحصول على متجه واحد لكل نص، يتم إرجاعها بنفس ترتيب المدخلات.

كم تكلفة Mistral Embed؟

على TokenLab تكلف Mistral Embed المدخلات $0.10 / المخرجات $0.00 لكل 1M Token. التفاصيل الكاملة في جدول التسعير أعلاه. تعتمد الأسعار على وحدة الفوترة والمواصفات والاستخدام. قارن بين الشروط المتطابقة في التسعير التفصيلي للنموذج؛ السعر الواحد لا يحدد التكلفة الإجمالية.

ما نقطة النهاية التي يجب أن يستخدمها Mistral Embed؟

استخدم https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings كافتراضي لـ Mistral Embed. إذا كانت الصيغة الأصلية للمزود مدعومة فإن API workbench يعرضها أيضاً.

ما العمليات التي يدعمها Mistral Embed؟

Mistral Embed يدعم تضمين. اختر عملية في API workbench أعلاه لرؤية نقطة النهاية وعينة الكود المطابقة.