Mistral: Mistral Medium 3.5 è realizzato da Mistral, e OpenAI: o3 è realizzato da OpenAI. Entrambi sono modelli testuali, il che significa che la risposta che ricevi è testo, ed entrambi sono serviti tramite api14 come parte dello stesso catalogo. I due differiscono per il momento in cui sono comparsi: o3 ha una data di rilascio del provider pari al 2025-04-16, mentre Mistral Medium 3.5 porta una data di rilascio del provider pari al 2026-04-30. Questo è tutto l'inquadramento di cui hai bisogno prima di guardare cosa accetta ciascuno e quanto spazio ti concede.
Sulle capacità, i due sono più vicini di quanto sembri. Entrambi accettano input di testo, immagini e file, ed entrambi restituiscono solo testo, quindi nessuno dei due è un modello audio o video. Le finestre di contesto sono il punto in cui si separano: Mistral Medium 3.5 offre 262144 token, e o3 offre 200000 token, quindi Mistral Medium 3.5 ti dà la finestra più ampia. Sui parametri, Mistral Medium 3.5 supporta frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, stop, seed, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning. o3 supporta un insieme più ristretto: max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, reasoning e include_reasoning. In particolare, o3 non elenca temperature, top_p, frequency_penalty o presence_penalty, e non elenca reasoning_effort, quindi se il tuo codice regola il campionamento o imposta un livello di impegno di ragionamento, Mistral Medium 3.5 è quello che accetterà quei campi. Nessuno dei due modelli è contrassegnato come unico detentore di tools, structured outputs o reasoning, quindi trattali come terreno condiviso piuttosto che come elemento distintivo.
Per scegliere tra i due, inizia dalla forma del lavoro. Se stai alimentando documenti lunghi, grandi basi di codice o contesto multi-file e vuoi il margine extra, Mistral Medium 3.5 è il default naturale perché la sua finestra è più grande. Se la tua pipeline di prompt si basa già su temperature, top_p o manopole di penalità, o se vuoi regolare esplicitamente l'impegno di ragionamento, Mistral Medium 3.5 è di nuovo la scelta più sicura dato che quei parametri sono supportati. Se il tuo carico di lavoro è un compito diretto di ragionamento o di chiamata di strumenti in cui non hai bisogno di regolare il campionamento e 200000 token sono comodamente sufficienti, o3 è una scelta ragionevole e mantiene più piccola la superficie dei tuoi parametri. Anche il costo è un fattore: Mistral Medium 3.5 è il più economico dei due sia in input che in output, quindi per traffico ad alto volume dove la finestra più grande non è strettamente richiesta, la sola differenza di prezzo può decidere.
Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 è lo stesso movimento. L'API è compatibile con OpenAI, quindi mantieni il tuo client esistente, la forma del corpo della tua richiesta esistente e la tua autenticazione esistente. L'unica cosa che cambia è la stringa dell'id del modello: usa "mistralai/mistral-medium-3-5" per instradare verso Mistral Medium 3.5, oppure "openai/o3" per instradare verso o3. Tutto il resto, l'array messages, l'array tools, l'oggetto response_format, resta dov'è. Se stai passando da o3 a Mistral Medium 3.5 e vuoi usare temperature o top_p, aggiungi quei campi allo stesso tempo, perché o3 non li avrebbe accettati e il tuo payload attuale probabilmente li omette.
Ci sono ancora casi in cui o3 è la scelta migliore. Se il tuo team ha già validato il comportamento con o3 e il compito rientra in 200000 token senza controlli di campionamento, passare a un modello diverso significa ri-testare prompt e schemi di strumenti senza alcun guadagno funzionale. In quella situazione, restare su "openai/o3" è la chiamata a minor rischio, e puoi rivalutare Mistral Medium 3.5 quando avrai effettivamente bisogno del contesto più ampio, dei parametri di campionamento extra o del prezzo più basso.