Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

Mistral Medium 3.1 (batch) è un modello di generazione di testo di Mistral, una versione aggiornata di Mistral Medium 3. Mistral descrive il modello base come un modello linguistico ad alte prestazioni, di livello enterprise, che mira a offrire capacità di frontiera a costi operativi ridotti. Su api14 il modello è esposto con l'id mistralai/mistral-medium-3.1:batch, e il suffisso batch indica la variante batch del modello. La data di rilascio del provider è 2025-08-13, e il knowledge cutoff è 2025-06-30.

Il modello accetta testo, immagini e file come input, e produce testo come output. Ha una finestra di contesto di 131.072 token e un output massimo di 104.857 token, quindi può ricevere documenti lunghi e restituire comunque risposte sostanziali in una singola chiamata. I parametri di richiesta supportati includono temperature, top_p, max_tokens, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools e tool_choice. La combinazione di input di immagini e file con il tool calling lo rende adatto a compiti che mescolano materiale di lettura con azioni.

I casi d'uso pratici derivano da queste capacità. Poiché legge testo, immagini e file, può riassumere o estrarre informazioni da documenti misti come report con grafici incorporati, pagine scansionate o fogli di calcolo. Il suo contesto lungo si adatta ad analisi di testo esteso, confronto tra più documenti e revisione di codebase. Il tool calling e gli structured outputs lo rendono una scelta ragionevole per agenti e pipeline che devono chiamare funzioni o restituire JSON che il codice a valle può analizzare. Il parametro seed è utile quando si desidera un campionamento ripetibile durante i test, e le sequenze di stop aiutano a controllare dove termina la generazione.

Per chiamarlo tramite api14, usa l'endpoint chat completions compatibile con OpenAI con l'id del modello mistralai/mistral-medium-3.1:batch. Poiché l'API è compatibile con OpenAI, gli SDK e i client OpenAI esistenti funzionano con il solo cambio di base URL e chiave. Puoi passare i parametri supportati elencati sopra nel corpo della richiesta, inclusi temperature, top_p, max_tokens, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, response_format, structured_outputs, tools e tool_choice. La pagina mostra una tabella dei prezzi in tempo reale, quindi controlla lì per le tariffe attuali.

Un limite da tenere a mente è che il modello produce solo testo, quindi non può generare immagini o audio. Se il tuo compito richiede quei tipi di output, un modello diverso è più adatto. Vale anche la pena considerare attentamente la variante batch: se hai bisogno di risposte interattive immediate invece di un'elaborazione batch, verifica se la versione non batch dello stesso modello è disponibile su api14.