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Mistral Medium 3.5 (batch)API
Mistral Medium 3.5 est un modèle dense de 128B suivant les instructions de Mistral AI.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $1.5 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 59% des 221 modèles commerciaux suivis ici
- 21 sur 25 modèles Mistral AI suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de benchmark indépendants pour Mistral Medium 3.5 (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus élevé est mieux.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.76 par 1M de tokens (médiane de 32) — celui-ci coûte $1.5.
Moins cher et meilleur sur cet indice : MiMo-V2.6-Pro · GLM 5.3 (batch) · GLM 5.3 Flash et 73 de plus
À propos de ce modèle
Mistral Medium 3.5 (batch) est un modèle d'IA commercial de Mistral AI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés quotidiennement à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Mistral Medium 3.5 (batch) ?
Mistral Medium 3.5 (batch) est un modèle de langage IA de Mistral AI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 14.2 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Mistral Medium 3.5 (batch) est-il gratuit ?
Mistral Medium 3.5 (batch) n'est pas gratuit : il coûte $0.75 par million de jetons d'entrée et $3.75 par million de jetons de sortie. Les alternatives open-weight peuvent être self-hosted sans coût par jeton.
Dans quoi Mistral Medium 3.5 (batch) est-il bon ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Quelle est la vitesse de Mistral Medium 3.5 (batch) ?
Il génère environ 171.1 tokens par seconde, avec un délai médian 0.62s avant le premier token. Mesuré indépendamment par Artificial Analysis.