Mistral

OpenClaw include un Plugin Mistral in bundle che registra quattro contratti: completamenti chat, comprensione dei media (trascrizione batch Voxtral), STT in tempo reale per Voice Call (Voxtral Realtime) ed embedding di memoria (mistral-embed).

Proprietà	Valore
ID provider	`mistral`
Plugin	in bundle, `enabledByDefault: true`
Variabile env di autenticazione	`MISTRAL_API_KEY`
Flag di onboarding	`--auth-choice mistral-api-key`
Flag CLI diretto	`--mistral-api-key <key>`
API	compatibile con OpenAI (`openai-completions`)
URL di base	`https://api.mistral.ai/v1`
Modello predefinito	`mistral/mistral-large-latest`
Modello di embedding	`mistral-embed`
Batch Voxtral	`voxtral-mini-latest` (trascrizione audio)
Realtime Voxtral	`voxtral-mini-transcribe-realtime-2602`

Primi passi

Get your API key

Crea una chiave API nella Console Mistral.

Run onboarding

openclaw onboard --auth-choice mistral-api-key

Oppure passa direttamente la chiave:

openclaw onboard --mistral-api-key "$MISTRAL_API_KEY"

Set a default model

{
  env: { MISTRAL_API_KEY: "sk-..." },
  agents: { defaults: { model: { primary: "mistral/mistral-large-latest" } } },
}

Verify the model is available

openclaw models list --provider mistral

Catalogo LLM integrato

Mistral Medium 3.5 è l’attuale modello Medium combinato nel catalogo in bundle: 128B di pesi densi, input di testo e immagini, contesto 256K, function calling, output strutturato, coding e ragionamento regolabile tramite l’API Chat Completions. Usa mistral/mistral-medium-3-5 quando vuoi il modello agentic/coding unificato più recente di Mistral invece del predefinito mistral/mistral-large-latest. OpenClaw attualmente distribuisce questo catalogo Mistral in bundle:

Rif. modello	Input	Contesto	Output max	Note
`mistral/mistral-large-latest`	testo, immagine	262,144	16,384	Modello predefinito
`mistral/mistral-medium-2508`	testo, immagine	262,144	8,192	Mistral Medium 3.1
`mistral/mistral-medium-3-5`	testo, immagine	262,144	8,192	Mistral Medium 3.5; ragionamento regolabile
`mistral/mistral-small-latest`	testo, immagine	128,000	16,384	Mistral Small 4; ragionamento regolabile tramite API `reasoning_effort`
`mistral/pixtral-large-latest`	testo, immagine	128,000	32,768	Pixtral
`mistral/codestral-latest`	testo	256,000	4,096	Coding
`mistral/devstral-medium-latest`	testo	262,144	32,768	Devstral 2
`mistral/magistral-small`	testo	128,000	40,000	Con ragionamento abilitato

Dopo l’onboarding, esegui uno smoke test di Medium 3.5 senza avviare il Gateway:

openclaw infer model run --local \
  --model mistral/mistral-medium-3-5 \
  --prompt "Reply with exactly: mistral-ok" \
  --json

Per consultare la riga del catalogo in bundle prima di modificare la configurazione:

openclaw models list --all --provider mistral --plain

Trascrizione audio (Voxtral)

Usa Voxtral per la trascrizione audio batch tramite la pipeline di comprensione dei media.

{
  tools: {
    media: {
      audio: {
        enabled: true,
        models: [{ provider: "mistral", model: "voxtral-mini-latest" }],
      },
    },
  },
}

Il percorso di trascrizione dei media usa /v1/audio/transcriptions. Il modello audio predefinito per Mistral è voxtral-mini-latest.

STT in streaming per Voice Call

Il Plugin mistral in bundle registra Voxtral Realtime come provider STT in streaming per Voice Call.

Impostazione	Percorso di configurazione	Predefinito
Chiave API	`plugins.entries.voice-call.config.streaming.providers.mistral.apiKey`	Usa come fallback `MISTRAL_API_KEY`
Modello	`...mistral.model`	`voxtral-mini-transcribe-realtime-2602`
Codifica	`...mistral.encoding`	`pcm_mulaw`
Frequenza di campionamento	`...mistral.sampleRate`	`8000`
Ritardo target	`...mistral.targetStreamingDelayMs`	`800`

{
  plugins: {
    entries: {
      "voice-call": {
        config: {
          streaming: {
            enabled: true,
            provider: "mistral",
            providers: {
              mistral: {
                apiKey: "${MISTRAL_API_KEY}",
                targetStreamingDelayMs: 800,
              },
            },
          },
        },
      },
    },
  },
}

OpenClaw imposta lo STT realtime Mistral su pcm_mulaw a 8 kHz per consentire a Voice Call di inoltrare direttamente i frame multimediali Twilio. Usa encoding: "pcm_s16le" e un sampleRate corrispondente solo se il tuo flusso upstream è già PCM grezzo.

Configurazione avanzata

Adjustable reasoning

mistral/mistral-small-latest (Mistral Small 4) e mistral/mistral-medium-3-5 supportano il ragionamento regolabile sull’API Chat Completions tramite reasoning_effort (none minimizza il pensiero aggiuntivo nell’output; high espone tracce di pensiero complete prima della risposta finale). Mistral consiglia reasoning_effort="high" per i casi d’uso agentic e di codice con Medium 3.5.OpenClaw mappa il livello di thinking della sessione all’API di Mistral:

Livello di thinking OpenClaw	Mistral `reasoning_effort`
off / minimal	`none`
low / medium / high / xhigh / adaptive / max	`high`

Non combinare la modalità di ragionamento di Medium 3.5 con temperature: 0. L’API HTTP di Mistral rifiuta reasoning_effort="high" più temperature: 0 con una risposta 400. Lascia la temperatura non impostata affinché Mistral usi il valore predefinito, oppure segui le impostazioni consigliate per Medium 3.5 e usa temperature: 0.7 per il ragionamento alto. Per risposte dirette deterministiche, disattiva il thinking o impostalo su minimal affinché OpenClaw invii reasoning_effort: "none" prima di abbassare la temperatura.

Esempio di configurazione con ambito modello per il ragionamento di Medium 3.5:

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "mistral/mistral-medium-3-5" },
      models: {
        "mistral/mistral-medium-3-5": {
          params: { thinking: "high" },
        },
      },
    },
  },
}

Gli altri modelli del catalogo Mistral in bundle non usano questo parametro. Continua a usare i modelli magistral-* quando vuoi il comportamento nativo di Mistral orientato prima al ragionamento.

Memory embeddings

Mistral può fornire embedding di memoria tramite /v1/embeddings (modello predefinito: mistral-embed).

{
  memorySearch: { provider: "mistral" },
}

Auth and base URL

L’autenticazione Mistral usa MISTRAL_API_KEY (header Bearer).
L’URL di base del provider è predefinito su https://api.mistral.ai/v1 e accetta la forma di richiesta chat-completions standard compatibile con OpenAI.
Il modello predefinito di onboarding è mistral/mistral-large-latest.
Sovrascrivi l’URL di base sotto models.providers.mistral.baseUrl solo quando Mistral pubblica esplicitamente un endpoint regionale di cui hai bisogno.

Overview

Concepts and configuration

Providers

Primi passi

Catalogo LLM integrato

Trascrizione audio (Voxtral)

STT in streaming per Voice Call

Configurazione avanzata

Correlati

Model selection

Media understanding

Overview

Concepts and configuration

Providers

Documentation Index

​Primi passi

​Catalogo LLM integrato

​Trascrizione audio (Voxtral)

​STT in streaming per Voice Call

​Configurazione avanzata

​Correlati

Model selection

Media understanding

Primi passi

Catalogo LLM integrato

Trascrizione audio (Voxtral)

STT in streaming per Voice Call

Configurazione avanzata

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