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Mistral Medium 3.5 vs o3: API 가격, 컨텍스트, 기능 비교 · api14

Mistral: Mistral Medium 3.5 대 OpenAI: o3

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Mistral: Mistral Medium 3.5(US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075))와(과) OpenAI: o3(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

	Mistral: Mistral Medium 3.5	OpenAI: o3
제공업체	Mistral	OpenAI
입력	US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075)	US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434)
출력	US$26.25 / 100만 토큰 (≈ ₩35,377)	US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735)
캐시 읽기	-	US$1.75 / 100만 토큰 (≈ ₩2,358)
웹 검색	-	US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169)
컨텍스트 윈도우	262,144	200,000
최대 출력	209,715	100,000
입력	text, image, file	image, text, file
출력	text	text
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일	2026. 4. 30.	2025. 4. 16.

주요 차이점

Mistral: Mistral Medium 3.5의 입력 토큰 가격이 25% 더 저렴합니다.
Mistral: Mistral Medium 3.5의 출력 토큰 가격이 6% 더 저렴합니다.
Mistral: Mistral Medium 3.5는(은) 1.3배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Mistral: Mistral Medium 3.5에서 US$0.02, OpenAI: o3에서 US$0.02입니다.

자세히 보기

Mistral: Mistral Medium 3.5는 Mistral이 만들었고, OpenAI: o3는 OpenAI가 만들었습니다. 둘 다 텍스트 모델이므로 돌려받는 응답은 텍스트이며, 둘 다 같은 카탈로그의 일부로 api14를 통해 제공됩니다. 두 모델은 등장 시점에서 다릅니다. o3의 제공자 릴리스 날짜는 2025-04-16이고, Mistral Medium 3.5의 제공자 릴리스 날짜는 2026-04-30입니다. 이것이 각 모델이 무엇을 받아들이고 얼마나 여유를 주는지 살펴보기 전에 필요한 배경의 전부입니다.

기능 면에서 둘은 보기보다 가깝습니다. 둘 다 텍스트, 이미지, 파일 입력을 받아들이고 텍스트만 반환하므로, 어느 쪽도 오디오나 비디오 모델이 아닙니다. 둘이 갈리는 지점은 컨텍스트 윈도우입니다. Mistral Medium 3.5는 262144 토큰을 제공하고 o3는 200000 토큰을 제공하므로, Mistral Medium 3.5가 더 큰 윈도우를 줍니다. 파라미터 면에서 Mistral Medium 3.5는 frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, stop, seed, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning을 지원합니다. o3는 더 좁은 집합을 지원합니다. max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, reasoning, include_reasoning입니다. 특히 o3는 temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty를 나열하지 않으며 reasoning_effort도 나열하지 않으므로, 코드가 샘플링을 조정하거나 추론 노력 수준을 설정한다면 그 필드들을 받아들이는 쪽은 Mistral Medium 3.5입니다. 어느 모델도 tools, 구조화된 출력, 추론을 독점한다고 표시되지 않으므로, 그것들은 차별점이 아니라 공통 영역으로 취급하십시오.

둘 중 하나를 고를 때는 작업의 형태부터 시작하십시오. 긴 문서, 큰 코드베이스, 여러 파일 컨텍스트를 넣고 추가 여유를 원한다면 Mistral Medium 3.5가 자연스러운 기본값입니다. 윈도우가 더 크기 때문입니다. 프롬프트 파이프라인이 이미 temperature, top_p, 페널티 노브에 의존하거나 추론 노력을 명시적으로 조절하고 싶다면, 그 파라미터들이 지원되므로 역시 Mistral Medium 3.5가 더 안전한 선택입니다. 워크로드가 단순한 추론이나 도구 호출 작업이고 샘플링을 조정할 필요가 없으며 200000 토큰이 충분히 넉넉하다면, o3는 합리적인 선택이며 파라미터 표면을 더 작게 유지합니다. 비용도 요인입니다. Mistral Medium 3.5는 입력과 출력 모두에서 둘 중 더 저렴하므로, 더 큰 윈도우가 엄격히 필요하지 않은 대량 트래픽에서는 가격 차이만으로 결정될 수 있습니다.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 같은 동작입니다. API는 OpenAI 호환이므로 기존 클라이언트, 기존 요청 본문 형태, 기존 인증을 그대로 유지합니다. 바뀌는 것은 모델 id 문자열뿐입니다. Mistral Medium 3.5로 라우팅하려면 "mistralai/mistral-medium-3-5"를 사용하고, o3로 라우팅하려면 "openai/o3"를 사용하십시오. 나머지, 즉 messages 배열, tools 배열, response_format 객체는 그대로 있습니다. o3에서 Mistral Medium 3.5로 전환하면서 temperature나 top_p를 사용하고 싶다면 그 필드들을 동시에 추가하십시오. o3는 그것들을 받아들이지 않았을 것이고 현재 페이로드는 아마 그것들을 생략하고 있을 것이기 때문입니다.

o3가 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 팀이 이미 o3에 대해 동작을 검증했고 그 작업이 샘플링 제어 없이 200000 토큰 안에 들어간다면, 다른 모델로 옮기는 것은 기능적 이득 없이 프롬프트와 도구 스키마를 다시 테스트하는 일을 뜻합니다. 그런 상황에서는 "openai/o3"에 머무는 것이 더 낮은 위험의 선택이며, 더 큰 컨텍스트, 추가 샘플링 파라미터, 더 낮은 가격이 실제로 필요할 때 Mistral Medium 3.5를 다시 검토할 수 있습니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "mistralai/mistral-medium-3-5"에서 "openai/o3"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

Mistral: Mistral Medium 3.5 상세 정보 및 플레이그라운드 →OpenAI: o3 상세 정보 및 플레이그라운드 →

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 대 OpenAI: o3

사양

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