M
Mistral Medium 3.1API
Mistral Medium 3.1 ist eine aktualisierte Version von Mistral Medium 3, das ein leistungsstarkes, unternehmensgerechtes Sprachmodell ist, das darauf ausgelegt ist, Fähigkeiten auf Grenzniveau zu deutlich reduzierten Betriebskosten zu liefern.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $0.8 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 74% der 192 kommerziellen Modelle, die hier verfolgt werden
- 13 von 19 Mistral AI Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Mistral Medium 3.1, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.44 pro 1M Tokens (Median von 19) — dieses kostet $0.8.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) und 69 mehr
Über dieses Modell
Mistral Medium 3.1 ist ein kommerzielles KI-Modell von Mistral AI. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch erfasst: Die Preise werden täglich auf Basis der öffentlichen Listenpreise aktualisiert, daher spiegeln die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API wider.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Mistral Medium 3.1?
Mistral Medium 3.1 ist ein KI-Sprachmodell von Mistral AI. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 14.7 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Mistral Medium 3.1 kostenlos?
Mistral Medium 3.1 ist nicht kostenlos: es kostet 0,4 $ pro Million Eingabetokens und 2 $ pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.
Worin ist Mistral Medium 3.1 gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 58.8%, MMLU-Pro 68.3%, Humanity's Last Exam 4.7%, Long Context Reasoning 21.3%, LiveCodeBench 40.6%, SciCode 33.8%, AIME 2025 38.3%, IFBench 39.8%, τ²-Bench 40.6%, τ-Bench Banking 8.2%, Terminal-Bench 13.9%, Terminal-Bench Hard 10.6%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.