Mistral: Mistral Medium 3.5 vs. OpenAI: o3
Ein direkter Vergleich von Mistral: Mistral Medium 3.5 (5,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,68 €)) und OpenAI: o3 (7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Mistral: Mistral Medium 3.5 | OpenAI: o3 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Mistral | OpenAI |
| Eingabe | 5,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,68 €) | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) |
| Ausgabe | 26,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 23,38 €) | 28,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 24,93 €) |
| Cache-Lesen | - | 1,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,56 €) |
| Websuche | - | 35,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 31,17 €) |
| Kontextfenster | 262.144 | 200.000 |
| Max. Ausgabe | 209.715 | 100.000 |
| Eingabe | text, image, file | image, text, file |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 30.04.2026 | 16.04.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Mistral: Mistral Medium 3.5 ist bei Eingabe-Tokens 25% günstiger.
- Mistral: Mistral Medium 3.5 ist bei Ausgabe-Tokens 6% günstiger.
- Mistral: Mistral Medium 3.5 liest 1.3× mehr Kontext (262.144 Tokens).
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Mistral: Mistral Medium 3.5 0,02 $ und mit OpenAI: o3 0,02 $.
Im Detail
Mistral: Mistral Medium 3.5 wird von Mistral hergestellt, und OpenAI: o3 wird von OpenAI hergestellt. Beide sind Textmodelle, das bedeutet, die Antwort, die Sie zurückbekommen, ist Text, und beide werden über api14 als Teil desselben Katalogs bereitgestellt. Die beiden unterscheiden sich darin, wann sie erschienen sind: o3 hat ein Anbieter-Veröffentlichungsdatum von 2025-04-16, während Mistral Medium 3.5 ein Anbieter-Veröffentlichungsdatum von 2026-04-30 trägt. Das ist der gesamte Rahmen, den Sie brauchen, bevor Sie sich ansehen, was jedes Modell akzeptiert und wie viel Spielraum es Ihnen gibt.
Bei den Fähigkeiten sind sich die beiden ähnlicher, als es aussieht. Beide akzeptieren Text-, Bild- und Dateieingabe, und beide geben nur Text zurück, sodass keines von beiden ein Audio- oder Videomodell ist. Bei den Kontextfenstern trennen sie sich: Mistral Medium 3.5 bietet 262144 Token, und o3 bietet 200000 Token, sodass Mistral Medium 3.5 Ihnen das größere Fenster gibt. Bei den Parametern unterstützt Mistral Medium 3.5 frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, stop, seed, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort und include_reasoning. o3 unterstützt einen schmaleren Satz: max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, reasoning und include_reasoning. Bemerkenswert ist, dass o3 weder temperature, top_p, frequency_penalty noch presence_penalty auflistet, und es listet auch nicht reasoning_effort, sodass, wenn Ihr Code das Sampling abstimmt oder eine Reasoning-Effort-Stufe festlegt, Mistral Medium 3.5 dasjenige ist, das diese Felder akzeptiert. Keines der Modelle ist als alleiniger Inhaber von tools, structured outputs oder reasoning gekennzeichnet, behandeln Sie diese also als gemeinsame Grundlage statt als Unterscheidungsmerkmal.
Für die Wahl zwischen ihnen beginnen Sie mit der Form der Aufgabe. Wenn Sie lange Dokumente, große Codebasen oder Multi-Datei-Kontext einspeisen und den zusätzlichen Spielraum wollen, ist Mistral Medium 3.5 die natürliche Standardwahl, weil sein Fenster größer ist. Wenn Ihre Prompt-Pipeline bereits auf temperature, top_p oder Penalty-Reglern beruht, oder wenn Sie die Reasoning-Effort explizit einstellen wollen, ist Mistral Medium 3.5 wieder die sicherere Wahl, da diese Parameter unterstützt werden. Wenn Ihre Arbeitslast eine unkomplizierte Reasoning- oder Tool-Calling-Aufgabe ist, bei der Sie das Sampling nicht abstimmen müssen und 200000 Token bequem ausreichen, ist o3 eine vernünftige Wahl und hält Ihre Parameteroberfläche kleiner. Die Kosten sind ebenfalls ein Faktor: Mistral Medium 3.5 ist das günstigere der beiden, sowohl bei der Eingabe als auch bei der Ausgabe, sodass bei hohem Verkehrsaufkommen, wo das größere Fenster nicht unbedingt erforderlich ist, allein der Preisunterschied die Entscheidung ausmachen kann.
Beide Modelle über api14 aufzurufen ist dieselbe Bewegung. Die API ist OpenAI-kompatibel, sodass Sie Ihren bestehenden Client, die Form Ihres bestehenden Request-Bodys und Ihre bestehende Authentifizierung behalten. Das Einzige, was sich ändert, ist die Model-ID-Zeichenkette: Verwenden Sie "mistralai/mistral-medium-3-5", um zu Mistral Medium 3.5 zu routen, oder "openai/o3", um zu o3 zu routen. Alles andere, das messages-Array, das tools-Array, das response_format-Objekt, bleibt, wo es ist. Wenn Sie von o3 zu Mistral Medium 3.5 wechseln und temperature oder top_p verwenden wollen, fügen Sie diese Felder gleichzeitig hinzu, denn o3 hätte sie nicht akzeptiert und Ihre aktuelle Payload lässt sie wahrscheinlich weg.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "mistralai/mistral-medium-3-5" auf "openai/o3", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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);
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