Mistral: Mistral Medium 3.5 대 Pareto 26.9
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Mistral: Mistral Medium 3.5(US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075))와(과) Pareto 26.9(US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Mistral: Mistral Medium 3.5 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Mistral | Unbiased |
| 입력 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075) | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) |
| 출력 | US$26.25 / 100만 토큰 (≈ ₩35,377) | US$26.25 / 100만 토큰 (≈ ₩35,377) |
| 캐시 읽기 | - | US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179) |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | 262,144 |
| 최대 출력 | 209,715 | 131,072 |
| 입력 | text, image, file | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 4. 30. | 2026. 10. 13. |
주요 차이점
- Mistral: Mistral Medium 3.5의 입력 토큰 가격이 40% 더 저렴합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Mistral: Mistral Medium 3.5만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) Mistral: Mistral Medium 3.5만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Mistral: Mistral Medium 3.5에서 US$0.02, Pareto 26.9에서 US$0.02입니다.
자세히 보기
Mistral: Mistral Medium 3.5는 Mistral이 만들고, Pareto 26.9는 Unbiased가 만듭니다. 둘 다 텍스트 생성 모델이므로 입력을 받아 텍스트를 반환하며, 둘 다 다른 많은 모델과 함께 api14를 통해 제공됩니다. Mistral Medium 3.5는 제공자가 2026-04-30에 출시했고, Pareto 26.9는 제공자 출시일이 2026-10-13입니다. 둘 중 하나를 선택할 때 실질적인 차이는 공개된 점수가 아니라 모달리티, 파라미터 지원, 가격에 있습니다.
두 모델은 컨텍스트 길이가 262144 토큰으로 동일하므로, 어느 쪽도 더 긴 작업 창을 제공하지 않습니다. 차이가 나는 지점은 무엇을 입력으로 받아들이는지와 어떤 설정을 노출하는지입니다. Mistral Medium 3.5는 텍스트, 이미지, 파일 입력을 받아들이는 반면 Pareto 26.9는 텍스트와 이미지만 받아들이므로, 파일 입력은 Mistral 쪽에서는 사용할 수 있고 Pareto 쪽에서는 사용할 수 없습니다. Mistral Medium 3.5는 구조화된 출력과 추론 파라미터(reasoning 및 reasoning_effort 포함)도 지원하지만, Pareto 26.9에는 둘 다 나열되어 있지 않습니다. 그 외에도 Mistral Medium 3.5는 frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop 같은 더 넓은 샘플링 제어를 노출하는 반면, Pareto 26.9는 max_tokens, response_format, temperature, tool_choice, tools, top_p라는 더 작은 집합을 나열합니다. 두 모델 모두 도구 호출을 지원하므로 이는 차별점이 아닙니다.
일상적인 작업에서 선택은 상당히 기계적입니다. 작업에 추론 비중이 높은 프롬프트, 스키마를 준수해야 하는 구조화된 출력, 또는 파일로 제공되는 문서가 포함된다면, 이런 기능을 지원하는 쪽은 Mistral Medium 3.5이고 Pareto 26.9는 이를 나열하지 않습니다. 작업이 단순한 텍스트 또는 이미지 입력과 일반 텍스트 답변이라면 두 모델 모두 처리할 수 있으며, 이때 결정은 가격과 생성에 대해 얼마나 많은 제어를 원하는지에 달려 있습니다. Mistral Medium 3.5는 입력 가격에서 더 저렴한 옵션이고, 출력 가격은 둘 사이에 거의 비슷하므로, 큰 프롬프트와 적당한 완성을 가진 워크로드는 비용 면에서 Mistral 모델에 유리합니다. 출력 토큰이 주를 이루는 워크로드는 가격 차이가 거의 없습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 평소의 chat completions 형태로 요청을 보내며, model 필드를 원하는 id로 설정하면 됩니다. Mistral Medium 3.5를 사용하려면 model id를 "mistralai/mistral-medium-3-5"로 설정합니다. Pareto 26.9를 사용하려면 "unbiased/pareto-26.9"로 설정합니다. 요청 본문의 나머지 모든 것, 즉 messages, temperature, tools 배열 등은 각 모델이 지원하는 파라미터를 따르되 그대로 유지됩니다. 즉, 문자열 하나만 바꾸면 두 모델 사이를 전환할 수 있으므로, 서로 다른 요청을 서로 다른 모델로 라우팅하거나 같은 프롬프트에 대한 출력을 비교하기 쉽습니다.
Pareto 26.9를 선택할 이유도 여전히 있습니다. 프롬프트가 텍스트나 이미지만이고, 구조화된 출력이나 추론 제어가 필요 없으며, 토큰 사용이 입력보다 출력에 치우쳐 있다면, 두 모델의 가격이 충분히 비슷하므로 Pareto 26.9는 합리적인 선택이며, 제공자 출시일 기준으로 둘 중 더 새로운 모델입니다. 그런 상황에서는 더 단순한 파라미터 표면이 제약이 아니며, 요청 형태를 최소한으로 유지할 수 있습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "mistralai/mistral-medium-3-5"에서 "unbiased/pareto-26.9"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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);
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