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Mistral Medium 3.5 vs Pareto 26.9：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Mistral: Mistral Medium 3.5 対 Pareto 26.9

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Pareto 26.9（$8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381)）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	Pareto 26.9
プロバイダー	Mistral	Unbiased
入力	$5.25 / 100万トークン (≈ ￥829)	$8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381)
出力	$26.25 / 100万トークン (≈ ￥4,143)	$26.25 / 100万トークン (≈ ￥4,143)
キャッシュ読み取り	-	$0.88 / 100万トークン (≈ ￥138)
コンテキストウィンドウ	262,144	262,144
最大出力	209,715	131,072
入力	text, image, file	text, image
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	2026/10/13

主な違い

Mistral: Mistral Medium 3.5は入力トークンが40%安くなっています。
構造化JSON出力に対応しているのはMistral: Mistral Medium 3.5だけです。
推論の強度の調整に対応しているのはMistral: Mistral Medium 3.5だけです。
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、Pareto 26.9で$0.02です。

詳しく見る

Mistral: Mistral Medium 3.5 は Mistral によって作られ、Pareto 26.9 は Unbiased によって作られています。どちらもテキスト生成モデルであり、入力を受け取ってテキストを返すという点で共通しており、どちらも他に多くのモデルと並んで api14 を通じて提供されています。Mistral Medium 3.5 はプロバイダーによって 2026-04-30 にリリースされ、一方 Pareto 26.9 のプロバイダーによるリリース日は 2026-10-13 です。この2つを選ぶ場合、実用的な違いは、公開されたスコアではなく、モダリティ、パラメータのサポート、そして価格に集約されます。

両モデルは 262144 トークンという同じコンテキスト長を共有しているため、どちらかがより長い作業ウィンドウを提供するわけではありません。両者が異なるのは、何を受け付けるか、そしてどのような調整項目を公開しているかという点です。Mistral Medium 3.5 はテキスト、画像、ファイルの入力を受け付けますが、Pareto 26.9 はテキストと画像のみを受け付けるため、ファイル入力は Mistral 側では利用可能で Pareto 側では利用できません。また Mistral Medium 3.5 は structured outputs と reasoning パラメータ (reasoning および reasoning_effort を含む) をサポートしていますが、Pareto 26.9 にはそのいずれも記載されていません。さらに Mistral Medium 3.5 は frequency_penalty、presence_penalty、seed、stop といったより広範なサンプリング制御を公開しているのに対し、Pareto 26.9 が記載しているのはより少ないセット、すなわち max_tokens、response_format、temperature、tool_choice、tools、top_p です。両モデルとも tool calling をサポートしているため、これは差別化要因ではありません。

日々の作業においては、選択はかなり機械的です。タスクが推論重視のプロンプト、スキーマに準拠しなければならない structured output、またはファイルとして提供される文書を含む場合、それらの機能をサポートしているのは Mistral Medium 3.5 であり、Pareto 26.9 にはそれらが記載されていません。タスクが単純なテキストまたは画像入力とプレーンテキストの回答である場合、どちらのモデルでも処理でき、判断は価格と生成をどれだけ制御したいかにかかってきます。Mistral Medium 3.5 は入力価格においてより安価な選択肢であり、出力価格は両者でほぼ同じであるため、大きなプロンプトと控えめな補完を伴うワークロードはコスト面で Mistral モデルに有利になる傾向があります。出力トークンが支配的なワークロードでは、価格差はほとんど見られません。

どちらのモデルを api14 を通じて呼び出す場合も、API が OpenAI 互換であるため、同じように機能します。クライアントを api14 のベース URL に向け、通常の chat completions 形式でリクエストを送信し、model フィールドを使用したい id に設定します。Mistral Medium 3.5 を使用するには、model id を "mistralai/mistral-medium-3-5" に設定します。Pareto 26.9 を使用するには、"unbiased/pareto-26.9" に設定します。リクエストボディ内のその他すべて、つまり messages、temperature、tools 配列などは、各モデルがサポートするパラメータに従うことを条件として、そのままです。つまり、単一の文字列を変更するだけで2つの間を切り替えられるため、異なるリクエストを異なるモデルにルーティングしたり、同じプロンプトでそれらの出力を比較したりするのが容易になります。

それでも Pareto 26.9 を選ぶ理由はあります。プロンプトがテキストまたは画像のみであり、structured outputs や reasoning 制御を必要とせず、トークン使用量が入力よりも出力に偏っている場合、両モデルは価格面で十分に近いため、Pareto 26.9 は妥当な選択であり、プロバイダーのリリース日で見ると2つのうち新しい方です。そのような状況では、より単純なパラメータの表面は制約ではなく、リクエストの形式を最小限に保つことができます。

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"unbiased/pareto-26.9"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 →Pareto 26.9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": "unbiased/pareto-26.9",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Mistral: Mistral Medium 3.5 対 Pareto 26.9

仕様

主な違い

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