Mistral: Mistral Medium 3.5 lawan Pareto 26.9
Perbandingan berdampingan Mistral: Mistral Medium 3.5 (US$5,25 / 1 jt token (≈ Rp 94.920)) dan Pareto 26.9 (US$8,75 / 1 jt token (≈ Rp 158.200)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Mistral: Mistral Medium 3.5 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Penyedia | Mistral | Unbiased |
| Masukan | US$5,25 / 1 jt token (≈ Rp 94.920) | US$8,75 / 1 jt token (≈ Rp 158.200) |
| Keluaran | US$26,25 / 1 jt token (≈ Rp 474.600) | US$26,25 / 1 jt token (≈ Rp 474.600) |
| Baca cache | - | US$0,88 / 1 jt token (≈ Rp 15.820) |
| Jendela konteks | 262.144 | 262.144 |
| Output maks. | 209.715 | 131.072 |
| Masukan | text, image, file | text, image |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 30 Apr 2026 | 13 Okt 2026 |
Perbedaan utama
- Mistral: Mistral Medium 3.5 40% lebih murah untuk token input.
- Hanya Mistral: Mistral Medium 3.5 yang mendukung output JSON terstruktur.
- Hanya Mistral: Mistral Medium 3.5 yang mendukung pengaturan tingkat penalaran.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,02 dengan Mistral: Mistral Medium 3.5 dan US$0,02 dengan Pareto 26.9.
Lebih mendalam
Mistral: Mistral Medium 3.5 dibuat oleh Mistral, dan Pareto 26.9 dibuat oleh Unbiased. Keduanya adalah model generasi teks, artinya keduanya menerima input dan mengembalikan teks, dan keduanya dilayani melalui api14 bersama banyak model lain. Mistral Medium 3.5 dirilis oleh penyedianya pada 2026-04-30, sedangkan Pareto 26.9 memiliki tanggal rilis penyedia 2026-10-13. Jika Anda memilih di antara keduanya, perbedaan praktisnya terletak pada modalitas, dukungan parameter dan harga, bukan pada skor yang dipublikasikan.
Kedua model berbagi panjang konteks yang sama yaitu 262144 token, jadi tidak ada yang memberi Anda jendela kerja lebih panjang daripada yang lain. Perbedaannya terletak pada apa yang mereka terima dan knob apa yang mereka ekspos. Mistral Medium 3.5 menerima input teks, gambar dan file, sedangkan Pareto 26.9 hanya menerima teks dan gambar, jadi input file tersedia di sisi Mistral dan tidak di sisi Pareto. Mistral Medium 3.5 juga mendukung structured outputs dan parameter reasoning (termasuk reasoning dan reasoning_effort), dan keduanya tidak terdaftar untuk Pareto 26.9. Selain itu, Mistral Medium 3.5 mengekspos kumpulan kontrol sampling yang lebih luas seperti frequency_penalty, presence_penalty, seed dan stop, sedangkan Pareto 26.9 mencantumkan kumpulan yang lebih kecil: max_tokens, response_format, temperature, tool_choice, tools dan top_p. Kedua model mendukung tool calling, jadi itu bukan pembeda.
Untuk pekerjaan sehari hari, pilihannya cukup mekanis. Jika tugas Anda melibatkan prompt yang berat reasoning, output terstruktur yang harus sesuai skema, atau dokumen yang disediakan sebagai file, Mistral Medium 3.5 adalah yang mendukung fitur fitur tersebut, dan Pareto 26.9 tidak mencantumkannya. Jika tugas Anda adalah input teks atau gambar yang sederhana dengan jawaban teks biasa, kedua model dapat melayaninya, dan keputusannya kemudian bergantung pada harga dan seberapa besar kontrol yang Anda inginkan atas generasi. Mistral Medium 3.5 adalah opsi yang lebih murah untuk harga input, sedangkan harga output kurang lebih sama antara keduanya, sehingga beban kerja dengan prompt besar dan completion moderat cenderung memilih model Mistral dari segi biaya. Beban kerja yang didominasi token output melihat sedikit perbedaan harga.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena API nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien Anda ke base URL api14, mengirim permintaan Anda dalam bentuk chat completions yang biasa, dan mengatur field model ke id yang Anda inginkan. Untuk menggunakan Mistral Medium 3.5, atur id model ke "mistralai/mistral-medium-3-5". Untuk menggunakan Pareto 26.9, atur ke "unbiased/pareto-26.9". Semua hal lain dalam body permintaan, messages, temperature, array tools dan sisanya, tetap seperti adanya, tergantung pada parameter yang didukung masing masing model. Itu berarti Anda dapat beralih antara keduanya dengan mengubah satu string, yang memudahkan untuk merutekan permintaan berbeda ke model berbeda atau membandingkan output mereka pada prompt yang sama.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "mistralai/mistral-medium-3-5" ke "unbiased/pareto-26.9", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4