Mistral AI 教程：选择模型并接入 API 的基础流程

接入 Mistral AI 前，先判断你需要聊天问答、文本总结、结构化抽取、代码辅助还是企业知识库。

不同场景对速度、成本、上下文长度和输出稳定性的要求不同。

原型验证阶段可以先选成本更低、响应更快的模型；复杂推理或高质量写作再选择更强模型。

不要只看模型参数，要用自己的真实样本测试准确率、延迟和失败案例。

把系统提示词、用户输入、历史对话和输出格式分清楚。需要给后端解析的结果，建议要求固定 JSON 字段。

对外服务要设置超时、重试、日志和内容安全过滤。

记录每次调用的 token、延迟和错误率，给不同功能设置调用上限。

如果接入企业数据，要确认数据权限、脱敏策略和日志保留范围。