Mistral: Mistral Medium 3.5 dibuat oleh Mistral, dan OpenAI: o3 dibuat oleh OpenAI. Keduanya adalah model teks, artinya balasan yang Anda terima berupa teks, dan keduanya dilayani melalui api14 sebagai bagian dari katalog yang sama. Keduanya berbeda pada waktu kemunculannya: o3 memiliki tanggal rilis penyedia 2025-04-16, sedangkan Mistral Medium 3.5 memiliki tanggal rilis penyedia 2026-04-30. Itulah keseluruhan kerangka yang Anda perlukan sebelum melihat apa yang diterima masing-masing dan seberapa besar ruang yang diberikannya.
Dari sisi kemampuan, keduanya lebih mirip daripada yang terlihat. Keduanya menerima input teks, gambar dan file, dan keduanya hanya mengembalikan teks, jadi tidak ada yang merupakan model audio atau video. Jendela konteks adalah titik pemisahnya: Mistral Medium 3.5 menawarkan 262144 token, dan o3 menawarkan 200000 token, jadi Mistral Medium 3.5 memberi Anda jendela yang lebih besar. Pada parameter, Mistral Medium 3.5 mendukung frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, stop, seed, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort dan include_reasoning. o3 mendukung kumpulan yang lebih sempit: max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, reasoning dan include_reasoning. Yang perlu diperhatikan, o3 tidak mencantumkan temperature, top_p, frequency_penalty atau presence_penalty, dan tidak mencantumkan reasoning_effort, jadi jika kode Anda menyetel sampling atau menetapkan tingkat reasoning effort, Mistral Medium 3.5 adalah yang akan menerima field tersebut. Tidak ada model yang ditandai sebagai pemilik tunggal tools, structured outputs atau reasoning, jadi anggap itu sebagai kesamaan, bukan pembeda.
Untuk memilih di antara keduanya, mulailah dari bentuk pekerjaannya. Jika Anda memasukkan dokumen panjang, basis kode besar atau konteks multi-file dan Anda menginginkan ruang ekstra, Mistral Medium 3.5 adalah pilihan default yang wajar karena jendelanya lebih besar. Jika pipeline prompt Anda sudah bergantung pada tombol temperature, top_p atau penalty, atau jika Anda ingin mengatur reasoning effort secara eksplisit, Mistral Medium 3.5 lagi-lagi lebih cocok karena parameter tersebut didukung. Jika beban kerja Anda adalah tugas penalaran atau pemanggilan tool yang lugas di mana Anda tidak perlu menyetel sampling dan 200000 token sudah cukup, o3 adalah pilihan yang masuk akal dan membuat permukaan parameter Anda lebih kecil. Biaya juga menjadi faktor: Mistral Medium 3.5 lebih murah dari keduanya baik pada input maupun output, jadi untuk lalu lintas bervolume tinggi di mana jendela yang lebih besar tidak sepenuhnya diperlukan, selisih harga saja mungkin sudah menentukan.
Memanggil salah satu model melalui api14 adalah gerakan yang sama. API-nya kompatibel dengan OpenAI, jadi Anda tetap memakai klien yang ada, bentuk body permintaan yang ada dan auth yang ada. Satu-satunya yang berubah adalah string model id: gunakan "mistralai/mistral-medium-3-5" untuk merutekan ke Mistral Medium 3.5, atau "openai/o3" untuk merutekan ke o3. Sisanya, array messages, array tools, objek response_format, tetap di tempatnya. Jika Anda beralih dari o3 ke Mistral Medium 3.5 dan ingin menggunakan temperature atau top_p, tambahkan field tersebut pada saat yang sama, karena o3 tidak akan menerimanya dan payload Anda saat ini mungkin menghilangkannya.
Masih ada kasus di mana o3 adalah pilihan yang lebih baik. Jika tim Anda sudah memvalidasi perilaku terhadap o3 dan tugasnya muat dalam 200000 token tanpa kontrol sampling, beralih ke model lain berarti menguji ulang prompt dan skema tool tanpa keuntungan fungsional. Dalam situasi itu, tetap pada "openai/o3" adalah keputusan yang berisiko lebih rendah, dan Anda dapat meninjau kembali Mistral Medium 3.5 ketika Anda benar-benar membutuhkan konteks yang lebih besar, parameter sampling tambahan atau harga yang lebih rendah.