[bot] Mistral OCR API (`client.ocr.process()`) not instrumented
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 58/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Klar beschrieben
- Aktivitätsstatus
- Ruhig
- Tech-Stack
- typescript
- Bereich
- devtools, observability-sre
Rechercherichtung
Lies zunächst die vorhandenen Mistral-Implementierungen in js/src/wrappers/mistral.ts, js/src/auto-instrumentations/configs/mistral.ts, js/src/instrumentation/plugins/mistral-channels.ts, js/src/instrumentation/plugins/mistral-plugin.ts und js/src/vendor-sdk-types/mistral.ts. Vergleiche die Muster für vorhandene Modellmethoden und sieh dir e2e/scenarios/mistral-instrumentation/ an. Die Aufgabe ist abgeschlossen, wenn client.ocr.process() über Wrapper, Konfiguration, Channel, Plugin, Vendor-Typen und das End-to-end-Instrumentierungsszenario abgedeckt ist.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Summary
The @mistralai/mistralai TypeScript SDK provides a stable client.ocr.process() method for document understanding using the Mistral OCR model. This repo has zero instrumentation for the OCR API surface — no channels, no plugin handler, no wrapper proxy, and no auto-instrumentation config. Users calling client.ocr.process() get no Braintrust spans.
What instrumentation is missing
- Wrapper (
js/src/wrappers/mistral.ts): Only proxieschat,embeddings,fim, andagentsproperties (lines 78–95). No proxy forocr. - Auto-instrumentation config (
js/src/auto-instrumentations/configs/mistral.ts): Only defines configs for chat, embeddings, FIM, and agents methods. No config forocr.process. - Channels (
js/src/instrumentation/plugins/mistral-channels.ts): No channel definition for OCR. - Plugin (
js/src/instrumentation/plugins/mistral-plugin.ts): No handler for OCR calls. - Vendor types (
js/src/vendor-sdk-types/mistral.ts):MistralClientonly declareschat,fim,agents, andembeddingsproperties. Noocrproperty.
A grep for ocr (case-insensitive) across js/src/ returns zero matches.
Why this is a concrete gap
Mistral OCR is a dedicated model execution API — it sends document/image input to a model and receives generated structured text output (markdown with bounding boxes, extracted images, and page metadata). This is directly comparable to how generateContent works for Google GenAI. It uses a specific model (mistral-ocr-2503-completion) and returns token-like processing results. It is not a CRUD or management endpoint.
Braintrust docs status
not_found — The Braintrust Mistral integration page at https://www.braintrust.dev/docs/integrations/ai-providers/mistral documents chat completions only. OCR is not mentioned.
Upstream references
- Mistral OCR API endpoint: https://docs.mistral.ai/api/endpoint/ocr
- Mistral OCR capability docs: https://docs.mistral.ai/capabilities/document_ai/basic_ocr
- Mistral TypeScript SDK OCR docs: https://github.com/mistralai/client-ts/blob/main/docs/sdks/ocr/README.md
- SDK method:
client.ocr.process({ model, document, ... })— returnsPromise<OCRResponse> - Parameters include:
model,document(URL or file),pages,table_format,include_image_base64,image_limit, and annotation format options.
Precedent in this repo
This repo instruments 8 other Mistral SDK methods across 4 API categories (chat, embeddings, FIM, agents). OCR is a comparable model execution surface. Additionally, Google GenAI's generateContent (which processes multimodal input and returns structured text) is instrumented with the same depth.
Local files inspected
js/src/wrappers/mistral.tsjs/src/auto-instrumentations/configs/mistral.tsjs/src/instrumentation/plugins/mistral-channels.tsjs/src/instrumentation/plugins/mistral-plugin.tsjs/src/vendor-sdk-types/mistral.tse2e/scenarios/mistral-instrumentation/
- Vorherrschende Sprache
- TypeScript
- Sterne
- 29
- Forks
- 21
- Ø Merge
- 1 T. 13 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 67
Entwicklungsumgebung
- Enthält ein Dockerfile oder eine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Kein Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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