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Mistral Medium 3.5 vs o3: precio de la API, contexto y funciones · api14

Mistral: Mistral Medium 3.5 contra OpenAI: o3

Una comparativa lado a lado de Mistral: Mistral Medium 3.5 (5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €)) y OpenAI: o3 (7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.

Especificaciones

	Mistral: Mistral Medium 3.5	OpenAI: o3
Proveedor	Mistral	OpenAI
Entrada	5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €)	7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €)
Salida	26,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 23,38 €)	28,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 24,93 €)
Lectura de caché	-	1,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,56 €)
Búsqueda web	-	35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,17 €)
Ventana de contexto	262.144	200.000
Salida máxima	209.715	100.000
Entrada	text, image, file	image, text, file
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	30 abr 2026	16 abr 2025

Diferencias clave

Mistral: Mistral Medium 3.5 es 25% más barato en tokens de entrada.
Mistral: Mistral Medium 3.5 es 6% más barato en tokens de salida.
Mistral: Mistral Medium 3.5 lee 1.3× más contexto (262.144 tokens).
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,02 US$ con Mistral: Mistral Medium 3.5 y 0,02 US$ con OpenAI: o3.

En detalle

Mistral: Mistral Medium 3.5 está hecho por Mistral, y OpenAI: o3 está hecho por OpenAI. Ambos son modelos de texto, lo que significa que la respuesta que recibes es texto, y ambos se sirven a través de api14 como parte del mismo catálogo. Los dos difieren en cuándo aparecieron: o3 tiene una fecha de lanzamiento del proveedor de 2025-04-16, mientras que Mistral Medium 3.5 tiene una fecha de lanzamiento del proveedor de 2026-04-30. Eso es todo el encuadre que necesitas antes de ver qué acepta cada uno y cuánto margen te da.

En cuanto a capacidades, los dos son más parecidos de lo que aparentan. Ambos aceptan entrada de texto, imagen y archivo, y ambos devuelven solo texto, así que ninguno es un modelo de audio o video. Las ventanas de contexto son donde se separan: Mistral Medium 3.5 ofrece 262144 tokens, y o3 ofrece 200000 tokens, así que Mistral Medium 3.5 te da la ventana más grande. En cuanto a parámetros, Mistral Medium 3.5 admite frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, stop, seed, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning. o3 admite un conjunto más estrecho: max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, reasoning e include_reasoning. En particular, o3 no lista temperature, top_p, frequency_penalty ni presence_penalty, y no lista reasoning_effort, así que si tu código ajusta el muestreo o establece un nivel de esfuerzo de razonamiento, Mistral Medium 3.5 es el que aceptará esos campos. Ninguno de los dos modelos está marcado como propietario exclusivo de tools, structured outputs o reasoning, así que trátalos como terreno compartido en lugar de un diferenciador.

Para elegir entre ellos, empieza por la forma del trabajo. Si estás alimentando documentos largos, bases de código grandes o contexto de múltiples archivos y quieres el margen extra, Mistral Medium 3.5 es el valor predeterminado natural porque su ventana es más grande. Si tu canalización de prompts ya depende de temperature, top_p o perillas de penalización, o si quieres ajustar el esfuerzo de razonamiento explícitamente, Mistral Medium 3.5 vuelve a ser la opción más segura, ya que esos parámetros son compatibles. Si tu carga de trabajo es una tarea sencilla de razonamiento o de llamada a herramientas donde no necesitas ajustar el muestreo y 200000 tokens es cómodamente suficiente, o3 es una elección razonable y mantiene tu superficie de parámetros más pequeña. El costo también es un factor: Mistral Medium 3.5 es el más barato de los dos tanto en entrada como en salida, así que para tráfico de alto volumen donde la ventana más grande no es estrictamente necesaria, la diferencia de precio por sí sola puede decidirlo.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 es el mismo movimiento. La API es compatible con OpenAI, así que conservas tu cliente existente, la forma de tu cuerpo de solicitud existente y tu autenticación existente. Lo único que cambia es la cadena del id del modelo: usa "mistralai/mistral-medium-3-5" para enrutar a Mistral Medium 3.5, o "openai/o3" para enrutar a o3. Todo lo demás, el arreglo messages, el arreglo tools, el objeto response_format, se queda donde está. Si estás cambiando de o3 a Mistral Medium 3.5 y quieres usar temperature o top_p, agrega esos campos al mismo tiempo, porque o3 no los habría aceptado y tu carga útil actual probablemente los omite.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "mistralai/mistral-medium-3-5" a "openai/o3": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Mistral: Mistral Medium 3.5 →Detalles y entorno de pruebas de OpenAI: o3 →

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);

Mistral: Mistral Medium 3.5 contra OpenAI: o3

Especificaciones

Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

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