Mistral: Mistral Medium 3.1

Mistral Medium 3.1 es un modelo de texto de nivel empresarial de Mistral, una versión actualizada de Mistral Medium 3. Mistral lo posiciona como un modelo de alto rendimiento que ofrece capacidades de nivel frontera, y api14 lo expone bajo el id de modelo mistralai/mistral-medium-3.1. Se sitúa en la categoría de texto, por lo que está diseñado para trabajo de lenguaje en lugar de audio o vídeo, y la fecha de lanzamiento del proveedor es el 13 de agosto de 2025.

En el lado de la entrada el modelo es multimodal: acepta texto, imágenes y archivos, y devuelve texto. Esa combinación importa para los desarrolladores que necesitan introducir un documento, una captura de pantalla o una página escaneada en la misma solicitud que sus instrucciones. La ventana de contexto es de 131.072 tokens, y la salida máxima es de 104.857 tokens, lo cual es suficientemente grande para documentos generados largos y no solo para respuestas cortas. El corte de conocimiento es el 30 de junio de 2025, por lo que cualquier cosa posterior a esa fecha tiene que provenir del prompt o de una llamada a herramienta. Los parámetros de solicitud admitidos incluyen temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools y tool_choice.

Esas capacidades apuntan a unos cuantos patrones prácticos. Las entradas de archivo e imagen son adecuadas para respuesta a preguntas sobre documentos, revisión de contratos o informes, y extracción de PDFs o diapositivas donde la respuesta tiene que estar fundamentada en el material proporcionado. El contexto largo permite resumir o comparar varios documentos largos en una sola llamada. El llamada a herramientas y las salidas estructuradas lo convierten en una opción razonable para flujos de trabajo de agentes y para canalizaciones donde el modelo debe devolver JSON que otro servicio analiza. Los parámetros seed y de penalización te dan cierto control sobre la reproducibilidad y la repetición cuando estás ajustando prompts.

A través de api14 lo llamas en el endpoint de finalizaciones de chat compatible con OpenAI, pasando el id de modelo mistralai/mistral-medium-3.1 con tus mensajes. Como la superficie es compatible con OpenAI, los SDKs y clientes existentes funcionan con un cambio de URL base, y puedes enviar los parámetros enumerados arriba: temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools y tool_choice. Eso significa que las definiciones de herramientas y los esquemas de salida estructurada se pueden declarar en la solicitud en lugar de extraerse del texto libre después.

La principal restricción a tener en cuenta es el alcance. La salida es solo texto, por lo que no es el modelo para generación de imágenes o audio, y su conocimiento está congelado al 30 de junio de 2025, lo que significa que los hechos recientes pertenecen al prompt o deberían recuperarse mediante herramientas. Si tu carga de trabajo necesita una modalidad que este modelo no emite, o si necesitas una opción más pequeña y rápida para clasificación simple, otro modelo en api14 puede encajar mejor. De lo contrario, es una elección sencilla para tareas de texto y documentos que se benefician de una ventana de contexto grande, entradas de imagen y archivo, y llamada a herramientas.