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Mistral Medium 3.1OPEN
Mistral Medium 3.1 (Mistral AI): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par OpenSourceAI.tech.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour Mistral Medium 3.1, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Pour le même budget, Mistral Medium 3.1 offre 3 fois plus de capacité. Les poids ouverts signifient également que vous pouvez l'héberger vous-même et ne rien payer par jeton.
À propos de ce modèle
Mistral Medium 3.1 est un modèle d'IA à poids ouvert de Mistral AI. Vous pouvez le télécharger et l'héberger vous-même gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste des API hébergées, suivis à l'heure, pour lorsque vous préférez la commodité à l'auto-hébergement.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Mistral Medium 3.1 ?
Mistral Medium 3.1 est un modèle de langage IA de Mistral AI. Il est à poids ouverts : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 14.7 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Mistral Medium 3.1 est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Mistral Medium 3.1 et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,4 $ par million de jetons d'entrée et de 2 $ par million de jetons de sortie.
Dans quoi Mistral Medium 3.1 excelle-t-il ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 58.8%, MMLU-Pro 68.3%, Humanity's Last Exam 4.4%, Long Context Reasoning 19.7%, LiveCodeBench 40.6%, SciCode 33.8%, AIME 2025 38.3%, IFBench 39.8%, τ²-Bench 40.6%, τ-Bench Banking 8.5%, Terminal-Bench 13.9%, Terminal-Bench Hard 10.6%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Puis-je auto-héberger Mistral Medium 3.1 ?
Oui. Mistral Medium 3.1 a des poids ouverts, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par jeton.
Alternatives open-source
Selon votre charge de travail, un modèle à poids ouverts que vous pouvez auto-héberger peut réduire considérablement les coûts ou supprimer complètement la tarification par token. Nos pages de comparaison mettent ce modèle côte à côte avec les meilleurs concurrents open-source.