Mistral: Mistral Medium 3.5 contra Pareto 26.9
Una comparativa lado a lado de Mistral: Mistral Medium 3.5 (5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €)) y Pareto 26.9 (8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,79 €)) 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 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Mistral | Unbiased |
| Entrada | 5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €) | 8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,79 €) |
| Salida | 26,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 23,38 €) | 26,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 23,38 €) |
| Lectura de caché | - | 0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €) |
| Ventana de contexto | 262.144 | 262.144 |
| Salida máxima | 209.715 | 131.072 |
| Entrada | text, image, file | text, image |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 30 abr 2026 | 13 oct 2026 |
Diferencias clave
- Mistral: Mistral Medium 3.5 es 40% más barato en tokens de entrada.
- Solo Mistral: Mistral Medium 3.5 admite salida JSON estructurada.
- Solo Mistral: Mistral Medium 3.5 admite control del esfuerzo de razonamiento.
- 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 Pareto 26.9.
En detalle
Mistral: Mistral Medium 3.5 es creado por Mistral, y Pareto 26.9 es creado por Unbiased. Ambos son modelos de generación de texto, lo que significa que ambos reciben entrada y devuelven texto, y ambos se sirven a través de api14 junto con muchos otros modelos. Mistral Medium 3.5 fue lanzado por su proveedor el 2026-04-30, mientras que Pareto 26.9 tiene una fecha de lanzamiento del proveedor del 2026-10-13. Si estás eligiendo entre ellos, las diferencias prácticas se reducen a modalidades, soporte de parámetros y precio, más que a cualquier puntuación publicada.
Los dos modelos comparten la misma longitud de contexto de 262144 tokens, así que ninguno te da una ventana de trabajo más larga que el otro. Donde divergen es en lo que aceptan y en los ajustes que exponen. Mistral Medium 3.5 acepta entrada de texto, imagen y archivo, mientras que Pareto 26.9 acepta solo texto e imagen, así que la entrada de archivo está disponible en el lado de Mistral y no en el lado de Pareto. Mistral Medium 3.5 también admite salidas estructuradas y parámetros de razonamiento (incluyendo reasoning y reasoning_effort), y ninguno de esos está listado para Pareto 26.9. Además, Mistral Medium 3.5 expone un conjunto más amplio de controles de muestreo como frequency_penalty, presence_penalty, seed y stop, mientras que Pareto 26.9 lista un conjunto más pequeño: max_tokens, response_format, temperature, tool_choice, tools y top_p. Ambos modelos admiten llamadas a herramientas, así que eso no es un diferenciador.
Para el trabajo diario, la elección es bastante mecánica. Si tu tarea implica prompts con mucho razonamiento, salida estructurada que debe ajustarse a un esquema, o documentos proporcionados como archivos, Mistral Medium 3.5 es el que admite esas características, y Pareto 26.9 no las lista. Si tu tarea es entrada de texto o imagen sencilla con una respuesta de texto plano, ambos modelos pueden servirla, y la decisión entonces depende del precio y de cuánto control quieras sobre la generación. Mistral Medium 3.5 es la opción más barata en precio de entrada, mientras que el precio de salida es más o menos el mismo entre los dos, así que las cargas de trabajo con prompts grandes y finalizaciones modestas tienden a favorecer al modelo Mistral en costo. Las cargas de trabajo dominadas por tokens de salida ven poca diferencia de precio.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu solicitud en la forma habitual de chat completions, y estableces el campo model al id que quieres. Para usar Mistral Medium 3.5, establece el id del modelo a "mistralai/mistral-medium-3-5". Para usar Pareto 26.9, establécelo a "unbiased/pareto-26.9". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud, los messages, la temperature, el arreglo tools y el resto, permanece como está, sujeto a los parámetros que cada modelo admite. Eso significa que puedes cambiar entre los dos cambiando una sola cadena, lo que facilita enrutar diferentes solicitudes a diferentes modelos o comparar sus salidas con el mismo prompt.
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 "unbiased/pareto-26.9": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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": "unbiased/pareto-26.9",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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