Mistral: Mistral Medium 3.5 contre Pareto 26.9
Un comparatif côte à côte de Mistral: Mistral Medium 3.5 (5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €)) et Pareto 26.9 (8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €)) 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 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Mistral | Unbiased |
| Entrée | 5,25 $US / 1M jetons (≈ 4,68 €) | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €) |
| Sortie | 26,25 $US / 1M jetons (≈ 23,38 €) | 26,25 $US / 1M jetons (≈ 23,38 €) |
| Lecture du cache | - | 0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €) |
| Fenêtre de contexte | 262 144 | 262 144 |
| Sortie max. | 209 715 | 131 072 |
| Entrée | text, image, file | text, image |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 30 avr. 2026 | 13 oct. 2026 |
Principales différences
- Mistral: Mistral Medium 3.5 est 40% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Seul Mistral: Mistral Medium 3.5 prend en charge la sortie JSON structurée.
- Seul Mistral: Mistral Medium 3.5 prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- 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 Pareto 26.9.
En détail
Mistral : Mistral Medium 3.5 est créé par Mistral, et Pareto 26.9 est créé par Unbiased. Les deux sont des modèles de génération de texte, ce qui signifie que les deux prennent une entrée et renvoient du texte, et les deux sont servis via api14 aux côtés de nombreux autres modèles. Mistral Medium 3.5 a été publié par son fournisseur le 2026-04-30, tandis que Pareto 26.9 porte une date de publication fournisseur du 2026-10-13. Si vous choisissez entre les deux, les différences pratiques se résument aux modalités, à la prise en charge des paramètres et au prix plutôt qu'à un quelconque score publié.
Les deux modèles partagent la même longueur de contexte de 262144 tokens, donc aucun ne vous offre une fenêtre de travail plus longue que l'autre. Là où ils divergent, c'est dans ce qu'ils acceptent et les réglages qu'ils exposent. Mistral Medium 3.5 accepte les entrées texte, image et fichier, tandis que Pareto 26.9 accepte uniquement le texte et l'image, donc l'entrée fichier est disponible côté Mistral et pas côté Pareto. Mistral Medium 3.5 prend également en charge les sorties structurées et les paramètres de raisonnement (notamment reasoning et reasoning_effort), et aucun de ceux-ci n'est listé pour Pareto 26.9. En outre, Mistral Medium 3.5 expose un ensemble plus large de contrôles d'échantillonnage tels que frequency_penalty, presence_penalty, seed et stop, tandis que Pareto 26.9 en liste un ensemble plus restreint : max_tokens, response_format, temperature, tool_choice, tools et top_p. Les deux modèles prennent en charge l'appel d'outils, ce n'est donc pas un facteur différenciant.
Pour le travail quotidien, le choix est assez mécanique. Si votre tâche implique des invites à forte composante de raisonnement, une sortie structurée qui doit se conformer à un schéma, ou des documents fournis sous forme de fichiers, Mistral Medium 3.5 est celui qui prend en charge ces fonctionnalités, et Pareto 26.9 ne les liste pas. Si votre tâche est une entrée texte ou image simple avec une réponse en texte brut, les deux modèles peuvent la traiter, et la décision repose alors sur le prix et sur le degré de contrôle que vous souhaitez sur la génération. Mistral Medium 3.5 est l'option la moins chère en tarification d'entrée, tandis que la tarification de sortie est à peu près la même entre les deux, donc les charges de travail avec de grandes invites et des complétions modestes tendent à favoriser le modèle Mistral en termes de coût. Les charges de travail dominées par les tokens de sortie voient peu de différence de prix.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez votre requête sous la forme habituelle de complétions de chat, et définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour utiliser Mistral Medium 3.5, définissez l'id du modèle sur "mistralai/mistral-medium-3-5". Pour utiliser Pareto 26.9, définissez-le sur "unbiased/pareto-26.9". Tout le reste dans le corps de la requête, les messages, la temperature, le tableau tools et le reste, reste tel quel, sous réserve des paramètres pris en charge par chaque modèle. Cela signifie que vous pouvez basculer entre les deux en changeant une seule chaîne, ce qui facilite le routage de différentes requêtes vers différents modèles ou la comparaison de leurs sorties sur une même invite.
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 "unbiased/pareto-26.9" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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);
Plus de comparatifs
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contre Tencent: Hy4