Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Mistral Medium 3.1 (batch) es un modelo de generación de texto de Mistral, una versión actualizada de Mistral Medium 3. Mistral describe el modelo base como un modelo de lenguaje de alto rendimiento y nivel empresarial que pretende ofrecer capacidades de frontera a un coste operativo reducido. En api14 el modelo se expone bajo el id mistralai/mistral-medium-3.1:batch, y el sufijo batch indica la variante por lotes del modelo. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2025-08-13, y el corte de conocimiento es 2025-06-30.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y produce texto como salida. Tiene una ventana de contexto de 131.072 tokens y una salida máxima de 104.857 tokens, por lo que puede recibir documentos largos y aún así devolver respuestas sustanciales en una sola llamada. Los parámetros de solicitud admitidos incluyen temperature, top_p, max_tokens, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools y tool_choice. La combinación de entradas de imagen y archivo con llamada a herramientas lo hace adecuado para tareas que mezclan material de lectura con acciones.

Los casos de uso prácticos se derivan de esas capacidades. Como lee texto, imágenes y archivos, puede resumir o extraer información de documentos mixtos, como informes con gráficos incrustados, páginas escaneadas u hojas de cálculo. Su contexto largo es adecuado para análisis extensos, comparación de múltiples documentos y revisión de bases de código. La llamada a herramientas y las salidas estructuradas lo convierten en una opción razonable para agentes y canalizaciones que necesitan llamar a funciones o devolver JSON que el código posterior pueda analizar. El parámetro seed ayuda cuando se desea un muestreo repetible durante las pruebas, y las secuencias stop ayudan a controlar dónde termina la generación.

Para llamarlo a través de api14, use el endpoint de chat completions compatible con OpenAI con el id de modelo mistralai/mistral-medium-3.1:batch. Como la API es compatible con OpenAI, los SDK y clientes de OpenAI existentes funcionan con solo un cambio de URL base y clave. Puede pasar los parámetros admitidos enumerados arriba en el cuerpo de la solicitud, incluidos temperature, top_p, max_tokens, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools y tool_choice. La página muestra una tabla de precios en vivo, así que consulte allí las tarifas actuales.

Un límite a tener en cuenta es que el modelo solo produce texto, por lo que no puede generar imágenes ni audio. Si su tarea requiere esos tipos de salida, un modelo diferente encaja mejor. La variante por lotes también merece una consideración cuidadosa: si necesita respuestas interactivas inmediatas en lugar de procesamiento por lotes, compruebe si la versión no por lotes del mismo modelo está disponible en api14.