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Mistral: Mistral Medium 3.5 contre OpenAI: o3

Un comparatif côte à côte de Mistral: Mistral Medium 3.5 (5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,70 €)) et OpenAI: o3 (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,27 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.

Caractéristiques

	Mistral: Mistral Medium 3.5	OpenAI: o3
Fournisseur	Mistral	OpenAI
Entrée	5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,70 €)	7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,27 €)
Sortie	26,25 $US / 1M jetons (≈ 23,52 €)	28,00 $US / 1M jetons (≈ 25,09 €)
Lecture du cache	-	1,75 $US / 1M jetons (≈ 1,57 €)
Recherche web	-	35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,36 €)
Fenêtre de contexte	262 144	200 000
Sortie max.	209 715	100 000
Entrée	text, image, file	image, text, file
Sortie	text	text
Appel d’outils
Sortie structurée
Contrôle du raisonnement
Ajouté le	30 avr. 2026	16 avr. 2025

Principales différences

Mistral: Mistral Medium 3.5 est 25% moins cher sur les tokens d’entrée.
Mistral: Mistral Medium 3.5 est 6% moins cher sur les tokens de sortie.
Mistral: Mistral Medium 3.5 lit 1.3× plus de contexte (262 144 tokens).
Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,02 $US avec Mistral: Mistral Medium 3.5 et 0,02 $US avec OpenAI: o3.

En détail

Mistral : Mistral Medium 3.5 est créé par Mistral, et OpenAI : o3 est créé par OpenAI. Les deux sont des modèles texte, ce qui signifie que la réponse que vous obtenez est du texte, et les deux sont servis via api14 dans le cadre du même catalogue. Les deux diffèrent par leur date d'apparition : o3 a une date de publication fournisseur du 2025-04-16, tandis que Mistral Medium 3.5 porte une date de publication fournisseur du 2026-04-30. C'est tout le cadrage dont vous avez besoin avant d'examiner ce que chacun accepte et la marge qu'il vous offre.

Sur les capacités, les deux sont plus proches qu'ils n'en ont l'air. Les deux acceptent les entrées texte, image et fichier, et les deux ne renvoient que du texte, donc aucun n'est un modèle audio ou vidéo. Les fenêtres de contexte sont ce qui les sépare : Mistral Medium 3.5 offre 262144 tokens, et o3 offre 200000 tokens, donc Mistral Medium 3.5 vous donne la fenêtre la plus large. Sur les paramètres, Mistral Medium 3.5 prend en charge frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, stop, seed, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort et include_reasoning. o3 prend en charge un ensemble plus restreint : max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, reasoning et include_reasoning. Notamment, o3 ne liste pas temperature, top_p, frequency_penalty ni presence_penalty, et il ne liste pas reasoning_effort, donc si votre code ajuste l'échantillonnage ou définit un niveau d'effort de raisonnement, c'est Mistral Medium 3.5 qui acceptera ces champs. Aucun des deux modèles n'est signalé comme possédant de manière unique les tools, les structured outputs ou le reasoning, donc considérez ces éléments comme un terrain partagé plutôt qu'un facteur de différenciation.

Pour choisir entre eux, commencez par la forme de la tâche. Si vous alimentez de longs documents, de grandes bases de code ou un contexte multi-fichiers et que vous voulez la marge supplémentaire, Mistral Medium 3.5 est le choix par défaut naturel car sa fenêtre est plus grande. Si votre pipeline de prompts repose déjà sur temperature, top_p ou des réglages de pénalité, ou si vous voulez régler explicitement l'effort de raisonnement, Mistral Medium 3.5 est là encore le choix le plus sûr puisque ces paramètres sont pris en charge. Si votre charge de travail est une tâche simple de raisonnement ou d'appel d'outils où vous n'avez pas besoin de régler l'échantillonnage et où 200000 tokens suffisent confortablement, o3 est un choix raisonnable et réduit votre surface de paramètres. Le coût est aussi un facteur : Mistral Medium 3.5 est le moins cher des deux en entrée comme en sortie, donc pour un trafic à fort volume où la fenêtre plus grande n'est pas strictement nécessaire, la différence de prix seule peut trancher.

Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 est le même geste. L'API est compatible OpenAI, donc vous conservez votre client existant, la forme de votre corps de requête existant et votre authentification existante. La seule chose qui change est la chaîne d'identifiant de modèle : utilisez "mistralai/mistral-medium-3-5" pour router vers Mistral Medium 3.5, ou "openai/o3" pour router vers o3. Tout le reste, le tableau messages, le tableau tools, l'objet response_format, reste en place. Si vous passez de o3 à Mistral Medium 3.5 et que vous voulez utiliser temperature ou top_p, ajoutez ces champs en même temps, car o3 ne les aurait pas acceptés et votre charge utile actuelle les omet probablement.

Changer de modèle en une chaîne

Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "mistralai/mistral-medium-3-5" par "openai/o3" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.

Mistral: Mistral Medium 3.5 : détails et bac à sable →OpenAI: o3 : détails et bac à sable →

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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