[bot] Mistral OCR API (`client.ocr.process()`) not instrumented
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 58/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Clairement spécifiée
- Activité
- Calme
- Stack technique
- typescript
- Domaine
- devtools, observability-sre
Piste de recherche
Commencez par lire les implémentations Mistral existantes dans 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 et js/src/vendor-sdk-types/mistral.ts. Comparez les modèles utilisés par les méthodes de modèle existantes et examinez e2e/scenarios/mistral-instrumentation/. Le travail est terminé lorsque client.ocr.process() est couvert par le wrapper, la configuration, le canal, le plugin, les types du fournisseur et le scénario d’instrumentation end-to-end.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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/
- Langage dominant
- TypeScript
- Étoiles
- 29
- Forks
- 21
- Merge moyen
- 1 j 13 h
- PR mergées (30 j)
- 67
Préparer son environnement
- Fournit un Dockerfile ou un fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Aucun guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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