Mistral: Mistral Medium 3

Mistral Medium 3 adalah model bahasa kelas enterprise dari Mistral, yang dirilis oleh provider tersebut pada 7 Mei 2025. Model ini berada di kategori teks dan diposisikan sebagai model berperforma tinggi yang menyeimbangkan penalaran kuat dengan penanganan input multimodal. Jika Anda mengevaluasinya untuk beban kerja produksi, poin utamanya adalah Mistral membangunnya untuk tugas generasi teks dan penalaran umum, bukan untuk satu ceruk yang sempit.

Model ini menerima teks, gambar, dan file sebagai input, dan menghasilkan teks sebagai output. Jendela konteksnya adalah 131.072 token, dan panjang output maksimumnya adalah 104.857 token, sehingga model ini dapat menangani dokumen panjang dan tetap mengembalikan completion yang substansial. Batas pengetahuan (knowledge cutoff) adalah 31 Maret 2025. Input multimodal ditambah konteks yang besar membuatnya cocok untuk tugas di mana Anda perlu menalar atas campuran prosa dan materi visual atau berbasis file dalam satu permintaan.

Kasus penggunaan praktis mengikuti langsung dari kemampuan tersebut. Anda dapat menggunakannya untuk analisis dan peringkasan dokumen, termasuk PDF atau file lain yang perlu dibaca dan dinalar. Input gambar memungkinkannya mendeskripsikan, menafsirkan, atau mengekstrak informasi dari visual bersama instruksi teks. Konteks panjang mendukung tinjauan basis kode, perbandingan multi-dokumen, dan penyusunan draf panjang. Dukungan tool dan structured output juga menjadikannya kandidat untuk agen dan pipeline yang membutuhkan respons machine-readable yang andal, bukan teks bebas.

Anda dapat memanggil Mistral Medium 3 melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "mistralai/mistral-medium-3". Karena antarmukanya kompatibel dengan OpenAI, klien dan SDK yang sudah ada yang menargetkan format chat completions OpenAI dapat bekerja dengan perubahan minimal. Model ini mendukung frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, dan top_p. Kombinasi itu mencakup kontrol sampling, eksekusi deterministik melalui seed, stop sequence, output JSON atau yang dibatasi skema, serta pemanggilan fungsi atau tool.

Satu batasan yang perlu diperhatikan adalah modalitas output: model ini hanya mengembalikan teks, jadi tidak dapat menghasilkan gambar atau audio. Jika tugas Anda bergantung pada generasi gambar atau audio, atau pada kemampuan di luar penalaran input teks dan multimodal, model lain akan lebih cocok. Namun untuk generasi teks, penalaran dokumen, dan alur kerja yang digerakkan tool, Mistral Medium 3 adalah kandidat yang wajar mengingat ukuran konteksnya, input file dan gambar, serta dukungan parameternya. Periksa tabel harga langsung di halaman ini untuk tarif terkini sebelum berkomitmen.