Mistral AI

MMistral Medium 3API

Mistral Medium 3 (Mistral AI): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par olud.ai.

Fenêtre de contexte
131K
tokens
Prix d'entrée
$0.4
par M tokens
Prix de sortie
$2
par M tokens
Fournisseur
Mistral AI

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour Mistral Medium 3, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.

Intelligence index12.5
Math index30.3
GPQA57.8%
MMLU-Pro76%
Humanity's Last Exam4.3%
Long Context Reasoning28%
LiveCodeBench40%
SciCode33.1%
MATH-50090.7%
AIME44%
AIME 202530.3%
IFBench39.3%
τ²-Bench24.3%
Terminal-Bench Hard3.8%
💰 Blended price$0.8 / 1M tokens
📈 Value15.6 intelligence points per $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Mistral Medium 3 est un modèle d'IA commercial de Mistral AI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés chaque heure 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 ?

Mistral Medium 3 est un modèle de langage IA de Mistral AI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 12.5 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Mistral Medium 3 est-il gratuit ?

Mistral Medium 3 n'est pas gratuit : il coûte 0,4 $ par million de tokens d'entrée et 2 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert Mistral Medium 3 ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 57.8%, MMLU-Pro 76%, Humanity's Last Exam 4.3%, Long Context Reasoning 28%, LiveCodeBench 40%, SciCode 33.1%, MATH-500 90.7%, AIME 44%, AIME 2025 30.3%, IFBench 39.3%, τ²-Bench 24.3%, Terminal-Bench Hard 3.8%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.

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