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Documentation Index

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OpenClaw에는 네 가지 계약을 등록하는 번들 Mistral Plugin이 포함되어 있습니다: 채팅 완성, 미디어 이해(Voxtral 일괄 전사), Voice Call용 실시간 STT(Voxtral Realtime), 메모리 임베딩(mistral-embed).
속성값
Provider idmistral
Plugin번들, enabledByDefault: true
인증 env varMISTRAL_API_KEY
온보딩 플래그--auth-choice mistral-api-key
직접 CLI 플래그--mistral-api-key <key>
APIOpenAI 호환(openai-completions)
Base URLhttps://api.mistral.ai/v1
기본 모델mistral/mistral-large-latest
임베딩 모델mistral-embed
Voxtral 일괄voxtral-mini-latest(오디오 전사)
Voxtral 실시간voxtral-mini-transcribe-realtime-2602

​
시작하기

1

API 키 받기

Mistral Console에서 API 키를 생성합니다.
2

온보딩 실행

openclaw onboard --auth-choice mistral-api-key
또는 키를 직접 전달합니다:
openclaw onboard --mistral-api-key "$MISTRAL_API_KEY"
3

기본 모델 설정

{
  env: { MISTRAL_API_KEY: "sk-..." },
  agents: { defaults: { model: { primary: "mistral/mistral-large-latest" } } },
}
4

모델을 사용할 수 있는지 확인

openclaw models list --provider mistral

​
내장 LLM 카탈로그

Mistral Medium 3.5는 번들 카탈로그의 현재 혼합형 Medium 모델입니다: 128B dense weights, 텍스트 및 이미지 입력, 256K 컨텍스트, 함수 호출, 구조화된 출력, 코딩, Chat Completions API를 통한 조절 가능한 추론을 지원합니다. 기본 mistral/mistral-large-latest 대신 Mistral의 최신 통합 에이전트형/코딩 모델을 원할 때 mistral/mistral-medium-3-5를 사용하세요. OpenClaw는 현재 이 번들 Mistral 카탈로그를 제공합니다:
모델 참조입력컨텍스트최대 출력참고
mistral/mistral-large-latest텍스트, 이미지262,14416,384기본 모델
mistral/mistral-medium-2508텍스트, 이미지262,1448,192Mistral Medium 3.1
mistral/mistral-medium-3-5텍스트, 이미지262,1448,192Mistral Medium 3.5; 조절 가능한 추론
mistral/mistral-small-latest텍스트, 이미지128,00016,384Mistral Small 4; API reasoning_effort를 통한 조절 가능한 추론
mistral/pixtral-large-latest텍스트, 이미지128,00032,768Pixtral
mistral/codestral-latest텍스트256,0004,096코딩
mistral/devstral-medium-latest텍스트262,14432,768Devstral 2
mistral/magistral-small텍스트128,00040,000추론 활성화
온보딩 후 Gateway를 시작하지 않고 Medium 3.5를 스모크 테스트합니다: 
openclaw infer model run --local \
  --model mistral/mistral-medium-3-5 \
  --prompt "Reply with exactly: mistral-ok" \
  --json
구성을 변경하기 전에 번들 카탈로그 행을 둘러보려면: 
openclaw models list --all --provider mistral --plain

​
오디오 전사(Voxtral)

미디어 이해 파이프라인을 통한 일괄 오디오 전사에는 Voxtral을 사용하세요. 
{
  tools: {
    media: {
      audio: {
        enabled: true,
        models: [{ provider: "mistral", model: "voxtral-mini-latest" }],
      },
    },
  },
}
미디어 전사 경로는 /v1/audio/transcriptions를 사용합니다. Mistral의 기본 오디오 모델은 voxtral-mini-latest입니다.

​
Voice Call 스트리밍 STT

번들 mistral Plugin은 Voxtral Realtime을 Voice Call 스트리밍 STT 제공자로 등록합니다.
설정구성 경로기본값
API 키plugins.entries.voice-call.config.streaming.providers.mistral.apiKeyMISTRAL_API_KEY로 폴백
모델...mistral.modelvoxtral-mini-transcribe-realtime-2602
인코딩...mistral.encodingpcm_mulaw
샘플 속도...mistral.sampleRate8000
대상 지연...mistral.targetStreamingDelayMs800
{
  plugins: {
    entries: {
      "voice-call": {
        config: {
          streaming: {
            enabled: true,
            provider: "mistral",
            providers: {
              mistral: {
                apiKey: "${MISTRAL_API_KEY}",
                targetStreamingDelayMs: 800,
              },
            },
          },
        },
      },
    },
  },
}
OpenClaw는 Voice Call이 Twilio 미디어 프레임을 직접 전달할 수 있도록 Mistral 실시간 STT의 기본값을 8 kHz의 pcm_mulaw로 설정합니다. 업스트림 스트림이 이미 원시 PCM인 경우에만 encoding: "pcm_s16le"와 일치하는 sampleRate를 사용하세요.

​
고급 구성

mistral/mistral-small-latest(Mistral Small 4)와 mistral/mistral-medium-3-5는 Chat Completions API에서 reasoning_effort를 통해 조절 가능한 추론을 지원합니다(none은 출력에서 추가 사고를 최소화하고, high는 최종 답변 전에 전체 사고 추적을 노출합니다). Mistral은 Medium 3.5 에이전트형 및 코드 사용 사례에 reasoning_effort="high"를 권장합니다.OpenClaw는 세션 thinking 수준을 Mistral API에 매핑합니다:
OpenClaw thinking 수준Mistral reasoning_effort
off / minimalnone
low / medium / high / xhigh / adaptive / maxhigh
Medium 3.5 추론 모드를 temperature: 0과 함께 사용하지 마세요. Mistral HTTP API는 reasoning_effort="high"와 temperature: 0의 조합을 400 응답으로 거부합니다. Mistral이 기본값을 사용하도록 temperature를 설정하지 않거나, Medium 3.5 권장 설정을 따르고 높은 추론에는 temperature: 0.7을 사용하세요. 결정론적인 직접 답변을 위해서는 temperature를 낮추기 전에 thinking을 off/minimal로 전환하여 OpenClaw가 reasoning_effort: "none"을 보내도록 하세요.
Medium 3.5 추론을 위한 모델 범위 구성 예시:
{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "mistral/mistral-medium-3-5" },
      models: {
        "mistral/mistral-medium-3-5": {
          params: { thinking: "high" },
        },
      },
    },
  },
}
다른 번들 Mistral 카탈로그 모델은 이 매개변수를 사용하지 않습니다. Mistral의 네이티브 추론 우선 동작을 원할 때는 계속 magistral-* 모델을 사용하세요.
Mistral은 /v1/embeddings를 통해 메모리 임베딩을 제공할 수 있습니다(기본 모델: mistral-embed).
{
  memorySearch: { provider: "mistral" },
}
  • Mistral 인증은 MISTRAL_API_KEY(Bearer 헤더)를 사용합니다.
  • 제공자 base URL의 기본값은 https://api.mistral.ai/v1이며 표준 OpenAI 호환 chat-completions 요청 형태를 허용합니다.
  • 온보딩 기본 모델은 mistral/mistral-large-latest입니다.
  • Mistral이 필요한 지역 엔드포인트를 명시적으로 게시한 경우에만 models.providers.mistral.baseUrl 아래에서 base URL을 재정의하세요.

​
관련 항목

모델 선택

제공자, 모델 참조, 장애 조치 동작 선택.

미디어 이해

오디오 전사 설정 및 제공자 선택.