Mistral Medium 3.5 vs Pareto 26.9: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Mistral: Mistral Medium 3.5 बनाम Pareto 26.9

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Mistral: Mistral Medium 3.5 ($5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)) और Pareto 26.9 ($8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Mistral: Mistral Medium 3.5	Pareto 26.9
प्रोवाइडर	Mistral	Unbiased
इनपुट	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹496.32)	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)
आउटपुट	$26.25 / 1M टोकन (≈ ₹2,481.60)	$26.25 / 1M टोकन (≈ ₹2,481.60)
कैश रीड	-	$0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)
संदर्भ विंडो	2,62,144	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	2,09,715	1,31,072
इनपुट	text, image, file	text, image
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	30 अप्रैल 2026	13 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

Mistral: Mistral Medium 3.5 इनपुट tokens पर 40% सस्ता है।
सिर्फ Mistral: Mistral Medium 3.5 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
सिर्फ Mistral: Mistral Medium 3.5 reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Mistral: Mistral Medium 3.5 के साथ $0.02 और Pareto 26.9 के साथ $0.02 है।

विस्तार से

Mistral: Mistral Medium 3.5 को Mistral द्वारा बनाया गया है, और Pareto 26.9 को Unbiased द्वारा बनाया गया है। दोनों टेक्स्ट जनरेशन मॉडल हैं, जिसका अर्थ है कि दोनों इनपुट लेते हैं और टेक्स्ट लौटाते हैं, और दोनों कई अन्य मॉडलों के साथ api14 के माध्यम से परोसा जाता है। Mistral Medium 3.5 को इसके प्रदाता द्वारा 2026-04-30 को जारी किया गया था, जबकि Pareto 26.9 की प्रदाता रिलीज़ तिथि 2026-10-13 है। यदि आप इन दोनों के बीच चयन कर रहे हैं, तो व्यावहारिक अंतर मोडालिटी, पैरामीटर समर्थन और कीमत तक सीमित हैं, न कि किसी प्रकाशित स्कोर तक।

दोनों मॉडलों की संदर्भ लंबाई समान 262144 टोकन है, इसलिए कोई भी आपको दूसरे से अधिक लंबा कार्यशील विंडो नहीं देता। जहां वे भिन्न होते हैं वह यह है कि वे क्या स्वीकार करते हैं और कौन से नियंत्रण उजागर करते हैं। Mistral Medium 3.5 टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, जबकि Pareto 26.9 केवल टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करता है, इसलिए फ़ाइल इनपुट Mistral पक्ष पर उपलब्ध है और Pareto पक्ष पर नहीं। Mistral Medium 3.5 संरचित आउटपुट और रीज़निंग पैरामीटर (जिसमें reasoning और reasoning_effort शामिल हैं) का भी समर्थन करता है, और इनमें से कोई भी Pareto 26.9 के लिए सूचीबद्ध नहीं है। इसके अलावा, Mistral Medium 3.5 frequency_penalty, presence_penalty, seed और stop जैसे नमूनाकरण नियंत्रणों का व्यापक सेट उजागर करता है, जबकि Pareto 26.9 एक छोटा सेट सूचीबद्ध करता है: max_tokens, response_format, temperature, tool_choice, tools और top_p। दोनों मॉडल टूल कॉलिंग का समर्थन करते हैं, इसलिए यह कोई विभेदक नहीं है।

दिन-प्रतिदिन के काम के लिए, चुनाव काफी यांत्रिक है। यदि आपके कार्य में रीज़निंग-भारी प्रॉम्प्ट, स्कीमा के अनुरूप होने वाला संरचित आउटपुट, या फ़ाइलों के रूप में प्रदान किए गए दस्तावेज़ शामिल हैं, तो Mistral Medium 3.5 वह है जो इन सुविधाओं का समर्थन करता है, और Pareto 26.9 उन्हें सूचीबद्ध नहीं करता। यदि आपका कार्य सीधा टेक्स्ट या इमेज इनपुट है जिसमें सादा टेक्स्ट उत्तर चाहिए, तो दोनों मॉडल इसे पूरा कर सकते हैं, और निर्णय तब कीमत और जनरेशन पर आपके नियंत्रण की मात्रा पर निर्भर करता है। Mistral Medium 3.5 इनपुट मूल्य निर्धारण पर सस्ता विकल्प है, जबकि आउटपुट मूल्य निर्धारण दोनों के बीच लगभग समान है, इसलिए बड़े प्रॉम्प्ट और मामूली पूर्णताओं वाले वर्कलोड लागत पर Mistral मॉडल का पक्ष लेते हैं। आउटपुट टोकन से प्रभावित वर्कलोड में मूल्य अंतर बहुत कम दिखता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपना अनुरोध सामान्य चैट कम्प्लीशन्स आकार में भेजते हैं, और model फ़ील्ड को अपनी इच्छित id पर सेट करते हैं। Mistral Medium 3.5 का उपयोग करने के लिए, model id को "mistralai/mistral-medium-3-5" पर सेट करें। Pareto 26.9 का उपयोग करने के लिए, इसे "unbiased/pareto-26.9" पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, messages, temperature, tools सरणी और शेष, जैसा है वैसा ही रहता है, बशर्ते प्रत्येक मॉडल जिन पैरामीटर का समर्थन करता है। इसका अर्थ है कि आप एक ही स्ट्रिंग बदलकर दोनों के बीच स्विच कर सकते हैं, जिससे विभिन्न अनुरोधों को विभिन्न मॉडलों पर रूट करना या एक ही प्रॉम्प्ट पर उनके आउटपुट की तुलना करना आसान हो जाता है।

Pareto 26.9 के लिए अभी भी एक तर्क है। यदि आपके प्रॉम्प्ट केवल टेक्स्ट या इमेज हैं, आपको संरचित आउटपुट या रीज़निंग नियंत्रण की आवश्यकता नहीं है, और आपका टोकन उपयोग इनपुट के बजाय आउटपुट की ओर भारित है, तो दोनों मॉडल कीमत पर इतने करीब हैं कि Pareto 26.9 एक उचित चुनाव है, और प्रदाता रिलीज़ तिथि के अनुसार यह दोनों में नया है। उस स्थिति में सरल पैरामीटर सतह एक सीमा नहीं है, और आप अनुरोध आकार को न्यूनतम रख सकते हैं।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "mistralai/mistral-medium-3-5" से "unbiased/pareto-26.9" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Mistral: Mistral Medium 3.5 विवरण और प्लेग्राउंड →Pareto 26.9 विवरण और प्लेग्राउंड →

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);

Mistral: Mistral Medium 3.5 बनाम Pareto 26.9

स्पेसिफिकेशन

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