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Mistral: Codestral Embed 2505

mistralai/codestral-embed-2505

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

mistralai/codestral-embed-2505 é um modelo de texto para embeddings da Mistral listado no catálogo da OpenRouter. Segundo a descrição do catálogo, foi projetado especificamente para código e destinado a gerar embeddings de bancos de dados de código e repositórios, além de apoiar a recuperação em assistentes de programação. A listagem informa uma janela de contexto de 8192 tokens, entrada de texto e saída de embeddings, mas não inclui resultados de benchmarks nem um model card independente. Todas as afirmações sobre capacidades vêm apenas do catálogo e não foram verificadas de forma independente neste pacote de fontes.[1]

Pontos fortes

Projetado especificamente para embeddings de código, conforme a descrição do catálogo da OpenRouter.[1]
Modalidade de texto para embeddings com janela de contexto de 8192 tokens informada pelo catálogo.[1]

Limitações

A evidência é apenas de catálogo: este pacote de fontes não inclui um model card independente nem resultados de avaliação, portanto as capacidades declaradas não estão verificadas.[1]
Nenhum benchmark está listado; é recomendável validar a qualidade da recuperação nas suas próprias cargas de trabalho antes da adoção.[1]
Os parâmetros suportados aparecem vazios e a data de corte de conhecimento não é informada, portanto esses detalhes são desconhecidos.[1]

Onde usar

Candidato para gerar embeddings de repositórios e bancos de dados de código quando se deseja um modelo especializado; valide a qualidade com seus próprios dados.[1]
Opção possível para o backend de recuperação de assistentes de programação, conforme sugere a descrição do catálogo.[1]
Vale avaliar para busca semântica de código em repositórios grandes.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Mistral: Codestral Embed 2505Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

Mistral Codestral Embed is specially designed for code, perfect for embedding code databases, repositories, and powering coding assistants with state-of-the-art retrieval.

Especificações

ID do modelo: mistralai/codestral-embed-2505
Criador: mistralai
Adicionado ao OpenRouter: 30.10.2025
Comprimento de contexto: 8,192
Modalidade: text->embeddings
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: embeddings
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.150 / saída $0
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	—
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	saída: embeddings

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
Mistral	8,192	$0.150	$0	—	—	—
Mistral	8,192	$0.165	$0	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.