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Mistral Medium 3.5API
Mistral Medium 3.5 es un modelo denso de 128B que sigue instrucciones de Mistral AI.
Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.
- $3 por 1M de tokens, asumiendo 3 entradas por 1 salida la convención utilizada por Artificial Analysis
- más barato que el 39% de los 220 modelos comerciales rastreados aquí
- 22 de 25 modelos Mistral AI rastreados aquí, desde el más barato
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para Mistral Medium 3.5, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor.
Los modelos en este nivel cuestan $0.76 por 1M de tokens (mediana de 32) — este cuesta $3.
Más barato y mejor en este índice: Claude Sonnet 5.5 (batch) · Muse Spark 1.3 · GPT-6 Sol (batch) y 108 más
Acerca de este modelo
Mistral Medium 3.5 es un modelo de IA comercial de Mistral AI. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan diariamente a partir de los precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Mistral Medium 3.5?
Mistral Medium 3.5 es un modelo de lenguaje de IA de Mistral AI. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 14.2 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es Mistral Medium 3.5 gratis?
Mistral Medium 3.5 no es gratuito: cuesta $1.5 por cada millón de tokens de entrada y $7.5 por cada millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight pueden ser autoalojadas sin costo por token.
¿En qué es bueno Mistral Medium 3.5?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 74.8%, Humanity's Last Exam 13.8%, Long Context Reasoning 69.3%, SciCode 40.2%, IFBench 68.8%, τ²-Bench 94.2%, τ-Bench Banking 15.1%, Terminal-Bench 50.6%, Terminal-Bench Hard 33.3%. Se utiliza particularmente para generación de código.
¿Qué tan rápido es Mistral Medium 3.5?
Genera aproximadamente 168.7 tokens por segundo, con una mediana 0.58s de retraso antes del primer token. Medido de forma independiente por Artificial Analysis.