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Mistral Medium 3.5 vs o3：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Mistral: Mistral Medium 3.5 対 OpenAI: o3

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Mistral: Mistral Medium 3.5（$5.25 / 100万トークン (≈ ￥829)）とOpenAI: o3（$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	Mistral: Mistral Medium 3.5	OpenAI: o3
プロバイダー	Mistral	OpenAI
入力	$5.25 / 100万トークン (≈ ￥829)	$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)
出力	$26.25 / 100万トークン (≈ ￥4,143)	$28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419)
キャッシュ読み取り	-	$1.75 / 100万トークン (≈ ￥276)
ウェブ検索	-	$35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524)
コンテキストウィンドウ	262,144	200,000
最大出力	209,715	100,000
入力	text, image, file	image, text, file
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/04/30	2025/04/16

主な違い

Mistral: Mistral Medium 3.5は入力トークンが25%安くなっています。
Mistral: Mistral Medium 3.5は出力トークンが6%安くなっています。
Mistral: Mistral Medium 3.5は1.3倍長いコンテキスト（262,144トークン）を読み取れます。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Mistral: Mistral Medium 3.5で$0.02、OpenAI: o3で$0.02です。

詳しく見る

Mistral: Mistral Medium 3.5 は Mistral によって作られ、OpenAI: o3 は OpenAI によって作られています。どちらもテキストモデルであり、返ってくる応答はテキストです。そして両方とも同じカタログの一部として api14 を通じて提供されます。この2つは登場時期が異なります。o3 のプロバイダーリリース日は 2025-04-16 で、Mistral Medium 3.5 のプロバイダーリリース日は 2026-04-30 です。それぞれが何を受け付け、どれだけの余地を与えるかを見る前に必要な前提は、これで全部です。

機能面では、この2つは見た目よりも近い存在です。どちらもテキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、返すのはテキストのみなので、どちらも音声モデルや動画モデルではありません。両者が分かれるのはコンテキストウィンドウです。Mistral Medium 3.5 は 262144 トークン、o3 は 200000 トークンを提供するため、Mistral Medium 3.5 の方が大きなウィンドウを与えます。パラメータについて、Mistral Medium 3.5 は frequency_penalty、presence_penalty、temperature、top_p、stop、seed、max_tokens、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning をサポートします。o3 がサポートするのはより狭い範囲で、max_tokens、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice、seed、reasoning、include_reasoning です。注目すべきは、o3 が temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty を列挙しておらず、reasoning_effort も列挙していない点です。そのため、コードでサンプリングを調整したり reasoning effort レベルを設定したりする場合、それらのフィールドを受け付けるのは Mistral Medium 3.5 の方です。どちらのモデルも tools、structured outputs、reasoning を独自に備えていると示されているわけではないので、これらは差別化要素ではなく共通の基盤として扱ってください。

両者を選び分けるには、まず仕事の形から始めてください。長い文書、大規模なコードベース、複数ファイルのコンテキストを投入し、追加の余裕を求めるなら、Mistral Medium 3.5 が自然な既定の選択です。ウィンドウがより大きいからです。プロンプトパイプラインがすでに temperature、top_p、ペナルティの調整項目に依存している場合、または reasoning effort を明示的に調整したい場合も、それらのパラメータがサポートされているため、やはり Mistral Medium 3.5 の方が安全な適合です。ワークロードが単純な reasoning または tool calling のタスクで、サンプリングを調整する必要がなく、200000 トークンで十分に足りるなら、o3 は妥当な選択であり、パラメータの表面をより小さく保てます。コストも要素です。Mistral Medium 3.5 は入力と出力の両方で2つの中で安いため、より大きなウィンドウが厳密には不要な大量トラフィックでは、価格差だけで決まるかもしれません。

どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も、同じ操作です。API は OpenAI 互換なので、既存のクライアント、既存のリクエストボディの形、既存の認証をそのまま使えます。変わるのはモデル id 文字列だけです。Mistral Medium 3.5 にルーティングするには "mistralai/mistral-medium-3-5" を、o3 にルーティングするには "openai/o3" を使います。それ以外、messages 配列、tools 配列、response_format オブジェクトはそのままの位置に留まります。o3 から Mistral Medium 3.5 に切り替え、temperature や top_p を使いたい場合は、それらのフィールドを同時に追加してください。o3 はそれらを受け付けなかったはずであり、現在のペイロードにはおそらく含まれていないからです。

それでも o3 の方が良い選択となる場合はあります。チームがすでに o3 に対して挙動を検証済みで、タスクがサンプリング制御なしで 200000 トークン以内に収まるなら、別のモデルへ移ることは、機能上の利得がないのにプロンプトとツールスキーマを再テストすることを意味します。その状況では、"openai/o3" に留まるのがより低リスクな判断であり、より大きなコンテキスト、追加のサンプリングパラメータ、またはより低い価格が実際に必要になったときに Mistral Medium 3.5 を再検討すればよいのです。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"mistralai/mistral-medium-3-5"から"openai/o3"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

Mistral: Mistral Medium 3.5の詳細とプレイグラウンド →OpenAI: o3の詳細とプレイグラウンド →

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": "openai/o3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Mistral: Mistral Medium 3.5 対 OpenAI: o3

仕様

主な違い

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