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Mistral
OpenClaw 包含一个内置的 Mistral 插件，它注册了四个契约：聊天补全、媒体理解（Voxtral 批量转录）、用于 Voice Call 的实时 STT（Voxtral Realtime）和记忆嵌入（mistral-embed）。
| 属性 | 值 |
|---|---|
| 提供商 ID | mistral |
| 插件 | 内置，enabledByDefault: true |
| 凭证环境变量 | MISTRAL_API_KEY |
| 新手引导标志 | --auth-choice mistral-api-key |
| 直接 CLI 标志 | --mistral-api-key <key> |
| API | 兼容 OpenAI（openai-completions） |
| 基础 URL | https://api.mistral.ai/v1 |
| 默认模型 | mistral/mistral-large-latest |
| 嵌入模型 | mistral-embed |
| Voxtral 批量 | voxtral-mini-latest（音频转录） |
| Voxtral 实时 | voxtral-mini-transcribe-realtime-2602 |
入门指南
Get your API key
在 Mistral Console 中创建一个 API key。
Run onboarding
openclaw onboard --auth-choice mistral-api-key或者直接传入 key：
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内置 LLM 目录
Mistral Medium 3.5
是内置目录中当前的混合 Medium 模型：128B 稠密权重、
文本和图像输入、256K 上下文、函数调用、结构化输出、编码，
并通过 Chat Completions API 支持可调推理。当你想使用 Mistral 更新的统一
智能体式/编码模型，而不是默认的 mistral/mistral-large-latest 时，请使用
mistral/mistral-medium-3-5。
OpenClaw 当前随附此内置 Mistral 目录：
| 模型引用 | 输入 | 上下文 | 最大输出 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
mistral/mistral-large-latest |
文本，图像 | 262,144 | 16,384 | 默认模型 |
mistral/mistral-medium-2508 |
文本，图像 | 262,144 | 8,192 | Mistral Medium 3.1 |
mistral/mistral-medium-3-5 |
文本，图像 | 262,144 | 8,192 | Mistral Medium 3.5；可调推理 |
mistral/mistral-small-latest |
文本，图像 | 128,000 | 16,384 | Mistral Small 4；通过 API reasoning_effort 可调推理 |
mistral/pixtral-large-latest |
文本，图像 | 128,000 | 32,768 | Pixtral |
mistral/codestral-latest |
文本 | 256,000 | 4,096 | 编码 |
mistral/devstral-medium-latest |
文本 | 262,144 | 32,768 | Devstral 2 |
mistral/magistral-small |
文本 | 128,000 | 40,000 | 已启用推理 |
完成新手引导后，无需启动 Gateway 网关 即可对 Medium 3.5 进行冒烟测试：
openclaw infer model run --local \ --model mistral/mistral-medium-3-5 \ --prompt "Reply with exactly: mistral-ok" \ --json要在更改配置前浏览内置目录行：
openclaw models list --all --provider mistral --plain音频转录（Voxtral）
通过媒体理解管线使用 Voxtral 进行批量音频转录。
{ tools: { media: { audio: { enabled: true, models: [{ provider: "mistral", model: "voxtral-mini-latest" }], }, }, },}Voice Call 流式 STT
内置 mistral 插件将 Voxtral Realtime 注册为 Voice Call
流式 STT 提供商。
| 设置 | 配置路径 | 默认值 |
|---|---|---|
| API key | plugins.entries.voice-call.config.streaming.providers.mistral.apiKey |
回退到 MISTRAL_API_KEY |
| 模型 | ...mistral.model |
voxtral-mini-transcribe-realtime-2602 |
| 编码 | ...mistral.encoding |
pcm_mulaw |
| 采样率 | ...mistral.sampleRate |
8000 |
| 目标延迟 | ...mistral.targetStreamingDelayMs |
800 |
{ plugins: { entries: { "voice-call": { config: { streaming: { enabled: true, provider: "mistral", providers: { mistral: { apiKey: "${MISTRAL_API_KEY}", targetStreamingDelayMs: 800, }, }, }, }, }, }, },}高级配置
Adjustable reasoning
mistral/mistral-small-latest（Mistral Small 4）和 mistral/mistral-medium-3-5 支持通过 Chat Completions API 上的 reasoning_effort（none 会最大限度减少输出中的额外思考；high 会在最终答案前显示完整思考轨迹）进行可调推理。Mistral 建议在 Medium 3.5 的智能体式和代码使用场景中使用 reasoning_effort="high"。
OpenClaw 将会话 thinking 级别映射到 Mistral 的 API：
| OpenClaw thinking 级别 | Mistral reasoning_effort |
|---|---|
| off / minimal | none |
| low / medium / high / xhigh / adaptive / max | high |
Medium 3.5 推理的模型作用域配置示例：
{ agents: { defaults: { model: { primary: "mistral/mistral-medium-3-5" }, models: { "mistral/mistral-medium-3-5": { params: { thinking: "high" }, }, }, }, },}Memory embeddings
Mistral 可以通过 /v1/embeddings 提供记忆嵌入（默认模型：mistral-embed）。
{ memorySearch: { provider: "mistral" },}Auth and base URL
- Mistral 凭证使用
MISTRAL_API_KEY（Bearer header）。 - 提供商基础 URL 默认为
https://api.mistral.ai/v1，并接受标准的兼容 OpenAI 聊天补全请求形状。 - 新手引导默认模型是
mistral/mistral-large-latest。 - 仅当 Mistral 明确发布你需要的区域端点时，才在
models.providers.mistral.baseUrl下覆盖基础 URL。