Mistral: Mistral Medium 3.5 को Mistral बनाता है, और OpenAI: o3 को OpenAI बनाता है। दोनों टेक्स्ट मॉडल हैं, यानी आपको जवाब में टेक्स्ट मिलता है, और दोनों एक ही कैटलॉग के हिस्से के रूप में api14 के ज़रिए सर्व किए जाते हैं। दोनों में फ़र्क यह है कि ये कब आए: o3 की प्रोवाइडर रिलीज़ तारीख 2025-04-16 है, जबकि Mistral Medium 3.5 की प्रोवाइडर रिलीज़ तारीख 2026-04-30 है। यह देखने से पहले कि हर एक क्या स्वीकार करता है और आपको कितनी जगह देता है, यही पूरा ढांचा आपको चाहिए।
क्षमताओं पर, दोनों दिखने से ज़्यादा करीब हैं। दोनों टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करते हैं, और दोनों सिर्फ़ टेक्स्ट लौटाते हैं, इसलिए न तो ऑडियो मॉडल है न वीडियो मॉडल। कॉन्टेक्स्ट विंडो में ये अलग होते हैं: Mistral Medium 3.5 262144 टोकन देता है, और o3 200000 टोकन देता है, इसलिए Mistral Medium 3.5 आपको बड़ी विंडो देता है। पैरामीटर पर, Mistral Medium 3.5 frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, stop, seed, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning को सपोर्ट करता है। o3 एक सीमित सेट सपोर्ट करता है: max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, reasoning और include_reasoning। ध्यान दें, o3 temperature, top_p, frequency_penalty या presence_penalty को सूचीबद्ध नहीं करता, और यह reasoning_effort को भी सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए अगर आपका कोड सैंपलिंग ट्यून करता है या reasoning effort स्तर सेट करता है, तो Mistral Medium 3.5 वह है जो उन फ़ील्ड को स्वीकार करेगा। किसी भी मॉडल को tools, structured outputs या reasoning का अनोखा मालिक नहीं बताया गया है, इसलिए उन्हें साझा आधार मानें, अंतर नहीं।
इनके बीच चुनने के लिए, काम के स्वरूप से शुरू करें। अगर आप लंबे दस्तावेज़, बड़े कोडबेस या मल्टी-फ़ाइल कॉन्टेक्स्ट डाल रहे हैं और आपको अतिरिक्त जगह चाहिए, तो Mistral Medium 3.5 स्वाभाविक डिफ़ॉल्ट है क्योंकि इसकी विंडो बड़ी है। अगर आपकी प्रॉम्प्ट पाइपलाइन पहले से temperature, top_p या penalty नॉब्स पर निर्भर है, या अगर आप reasoning effort को स्पष्ट रूप से सेट करना चाहते हैं, तो फिर Mistral Medium 3.5 ही ज़्यादा सुरक्षित विकल्प है क्योंकि वे पैरामीटर सपोर्टेड हैं। अगर आपका वर्कलोड एक सीधा reasoning या टूल-कॉलिंग काम है जहाँ आपको सैंपलिंग ट्यून करने की ज़रूरत नहीं है और 200000 टोकन आराम से काफ़ी है, तो o3 एक उचित विकल्प है और आपका पैरामीटर सेट छोटा रखता है। लागत भी एक कारक है: Mistral Medium 3.5 इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में सस्ता है, इसलिए हाई-वॉल्यूम ट्रैफ़िक के लिए जहाँ बड़ी विंडो सख़्ती से ज़रूरी नहीं है, अकेले कीमत का फ़र्क ही फ़ैसला कर सकता है।
api14 के ज़रिए किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही क्रिया है। API OpenAI-संगत है, इसलिए आप अपना मौजूदा क्लाइंट, अपना मौजूदा रिक्वेस्ट बॉडी आकार और अपना मौजूदा ऑथ रखते हैं। सिर्फ़ एक चीज़ बदलती है: model id स्ट्रिंग: Mistral Medium 3.5 पर रूट करने के लिए "mistralai/mistral-medium-3-5" इस्तेमाल करें, या o3 पर रूट करने के लिए "openai/o3"। बाकी सब, messages array, tools array, response_format object, जहाँ है वहीं रहता है। अगर आप o3 से Mistral Medium 3.5 पर स्विच कर रहे हैं और temperature या top_p इस्तेमाल करना चाहते हैं, तो उन फ़ील्ड को उसी समय जोड़ें, क्योंकि o3 उन्हें स्वीकार नहीं करता और आपका मौजूदा पेलोड संभवतः उन्हें छोड़ता है।
अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ o3 बेहतर विकल्प है। अगर आपकी टीम पहले ही o3 के ख़िलाफ़ व्यवहार को मान्य कर चुकी है और काम 200000 टोकन के अंदर बिना सैंपलिंग कंट्रोल के फ़िट होता है, तो दूसरे मॉडल पर जाने का मतलब है बिना किसी कार्यात्मक लाभ के प्रॉम्प्ट और टूल स्कीमा को दोबारा टेस्ट करना। उस स्थिति में, "openai/o3" पर बने रहना कम जोखिम वाला फ़ैसला है, और जब आपको वाकई बड़ा कॉन्टेक्स्ट, अतिरिक्त सैंपलिंग पैरामीटर या कम कीमत चाहिए, तब आप Mistral Medium 3.5 पर फिर विचार कर सकते हैं।