Mistral: Mistral Medium 3.5 مقابل OpenAI: o3
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Mistral: Mistral Medium 3.5 (5.25 US$ / مليون رمز (≈ 19.69 ر.س.)) وOpenAI: o3 (7.00 US$ / مليون رمز (≈ 26.25 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Mistral: Mistral Medium 3.5 | OpenAI: o3 | |
|---|---|---|
| المزوّد | Mistral | OpenAI |
| الإدخال | 5.25 US$ / مليون رمز (≈ 19.69 ر.س.) | 7.00 US$ / مليون رمز (≈ 26.25 ر.س.) |
| الإخراج | 26.25 US$ / مليون رمز (≈ 98.44 ر.س.) | 28.00 US$ / مليون رمز (≈ 105.00 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | - | 1.75 US$ / مليون رمز (≈ 6.56 ر.س.) |
| بحث الويب | - | 35.00 US$ / 1000 عملية بحث (≈ 131.25 ر.س.) |
| نافذة السياق | 262,144 | 200,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 209,715 | 100,000 |
| الإدخال | text, image, file | image, text, file |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 30/04/2026 | 16/04/2025 |
أبرز الفروق
- Mistral: Mistral Medium 3.5 أرخص بنسبة 25% في رموز الإدخال.
- Mistral: Mistral Medium 3.5 أرخص بنسبة 6% في رموز الإخراج.
- يقرأ Mistral: Mistral Medium 3.5 سياقًا أكبر بمقدار 1.3× (262,144 رمز).
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.02 US$ مع Mistral: Mistral Medium 3.5 و0.02 US$ مع OpenAI: o3.
بالتفصيل
Mistral: Mistral Medium 3.5 يتم إنتاجه بواسطة Mistral، وOpenAI: o3 يتم إنتاجه بواسطة OpenAI. كلاهما نماذج نصية، مما يعني أن الرد الذي تحصل عليه هو نص، وكلاهما يتم تقديمه عبر api14 كجزء من نفس الكتالوج. يختلف الاثنان في وقت ظهورهما: لدى o3 تاريخ إصدار المزوّد 2025-04-16، بينما يحمل Mistral Medium 3.5 تاريخ إصدار المزوّد 2026-04-30. هذا هو كامل الإطار الذي تحتاجه قبل النظر فيما يقبله كل منهما وما هو المساحة التي يمنحك إياها.
من حيث القدرات، الاثنان أقرب مما يبدوان. يقبل كلاهما مدخلات نصية وصور وملفات، وكلاهما يعيد نصًا فقط، لذا لا يوجد أي منهما نموذجًا صوتيًا أو فيديو. نوافذ السياق هي المكان الذي ينفصلان فيه: يقدم Mistral Medium 3.5 مدخلات 262144 رمزًا، ويقدم o3 مدخلات 200000 رمزًا، لذلك يمنحك Mistral Medium 3.5 النافذة الأكبر. فيما يتعلق بالمعلمات، يدعم Mistral Medium 3.5 frequency_penalty و presence_penalty و temperature و top_p و stop و seed و max_tokens و response_format و structured_outputs و tools و tool_choice و reasoning و reasoning_effort و include_reasoning. يدعم o3 مجموعة أضيق: max_tokens و response_format و structured_outputs و tools و tool_choice و seed و reasoning و include_reasoning. ومن الجدير بالذكر أن o3 لا يسرد temperature أو top_p أو frequency_penalty أو presence_penalty، ولا يسرد reasoning_effort، لذلك إذا قام الكود الخاص بك بضبط أخذ العينات أو تعيين مستوى جهد الاستدلال، فإن Mistral Medium 3.5 هو الذي سيقبل تلك الحقول. لا يتم وضع علامة على أي من النموذجين بأنه يمتلك بشكل فريد أدوات أو مخرجات منظمة أو استدلالًا، لذا تعامل مع هذه الأمور على أنها أرضية مشتركة بدلاً من كونها عامل تفريق.
لاختيار أحدهما، ابدأ بشكل المهمة. إذا كنت تغذي وثائق طويلة أو قواعد بيانات برمجية كبيرة أو سياق متعدد الملفات وتريد المساحة الإضافية، فإن Mistral Medium 3.5 هو الخيار الافتراضي الطبيعي لأن نافذته أكبر. إذا كانت خط أنابيب الموجه الخاص بك يعتمد بالفعل على مقابض temperature أو top_p أو العقوبات، أو إذا كنت تريد ضبط جهد الاستدلال بشكل صريح، فإن Mistral Medium 3.5 هو الأنسب مرة أخرى لأن تلك المعلمات مدعومة. إذا كانت عبء العمل الخاص بك مهمة استدلال أو استدعاء أدوات بسيطة حيث لا تحتاج إلى ضبط أخذ العينات و 200000 رمز كافية بشكل مريح، فإن o3 هو خيار معقول ويحافظ على سطح المعلمات الخاص بك أصغر. التكلفة عامل أيضاً: Mistral Medium 3.5 هو الأرخص بين الاثنين لكل من المدخلات والمخرجات، لذلك بالنسبة لحركة المرور ذات الحجم الكبير حيث لا تكون النافذة الأكبر مطلوبة بشكل صارم، قد يقرر فرق السعر وحده.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 هو نفس الحركة. واجهة برمجة التطبيقات متوافقة مع OpenAI، لذا تحتفظ بالعميل الحالي الخاص بك، وشكل جسم الطلب الحالي الخاص بك، ومصادقة الوصول الحالية الخاصة بك. الشيء الوحيد الذي يتغير هو سلسلة معرف النموذج: استخدم "mistralai/mistral-medium-3-5" للتوجيه إلى Mistral Medium 3.5، أو "openai/o3" للتوجيه إلى o3. كل شيء آخر، مصفوفة الرسائل، مصفوفة الأدوات، كائن response_format، يبقى كما هو. إذا كنت تنتقل من o3 إلى Mistral Medium 3.5 وتريد استخدام temperature أو top_p، أضف تلك الحقول في نفس الوقت، لأن o3 لم يكن ليقبلها واحتمال كبير أن حمولتك الحالية تستثنيها.
لا تزال هناك حالات يكون فيها o3 هو الخيار الأفضل. إذا قام فريقك بالفعل بالتحقق من السلوك مقابل o3 وتناسب المهمة داخل 200000 رمز دون ضوابط أخذ العينات، فإن الانتقال إلى نموذج مختلف يعني إعادة اختبار الموجهات ومخططات الأدوات دون مكسب وظيفي. في هذا الموقف، فإن البقاء على "openai/o3" هو الخيار الأقل مخاطرة، ويمكنك إعادة النظر في Mistral Medium 3.5 عندما تحتاج بالفعل إلى السياق الأكبر، أو معلمات أخذ العينات الإضافية، أو السعر الأقل.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "mistralai/mistral-medium-3-5" إلى "openai/o3"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "openai/o3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
مقارنات أخرى
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha مقابل Tencent: Hy4