Mistral: Mistral Medium 3.5 is gemaakt door Mistral, en OpenAI: o3 is gemaakt door OpenAI. Beide zijn tekstmodellen, wat betekent dat het antwoord dat je terugkrijgt tekst is, en beide worden geleverd via api14 als onderdeel van dezelfde catalogus. De twee verschillen in wanneer ze verschenen: o3 heeft een provider release date van 2025-04-16, terwijl Mistral Medium 3.5 een provider release date van 2026-04-30 heeft. Dat is het volledige kader dat je nodig hebt voordat je bekijkt wat elk model accepteert en hoeveel ruimte het je geeft.
Qua mogelijkheden liggen de twee dichter bij elkaar dan ze lijken. Beide accepteren tekst, afbeelding en bestand als invoer, en beide retourneren alleen tekst, dus geen van beide is een audio- of videomodel. De context windows zijn waar ze uit elkaar gaan: Mistral Medium 3.5 biedt 262144 tokens, en o3 biedt 200000 tokens, dus Mistral Medium 3.5 geeft je het grotere window. Qua parameters ondersteunt Mistral Medium 3.5 frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, stop, seed, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort en include_reasoning. o3 ondersteunt een smallere set: max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, reasoning en include_reasoning. Met name o3 vermeldt geen temperature, top_p, frequency_penalty of presence_penalty, en het vermeldt geen reasoning_effort, dus als je code sampling afstemt of een reasoning effort-niveau instelt, is Mistral Medium 3.5 degene die die velden accepteert. Geen van beide modellen is gemarkeerd als uniek eigenaar van tools, structured outputs of reasoning, dus beschouw die als gemeenschappelijke grond rather dan als onderscheidend punt.
Voor het kiezen tussen de twee, begin met de vorm van de taak. Als je lange documenten, grote codebases of multi-file context invoert en je de extra ruimte wilt, is Mistral Medium 3.5 de natuurlijke standaard omdat het window groter is. Als je prompt pipeline al afhankelijk is van temperature, top_p of penalty-knoppen, of als je reasoning effort expliciet wilt instellen, is Mistral Medium 3.5 opnieuw de veiligere keuze omdat die parameters worden ondersteund. Als je workload een eenvoudige reasoning- of tool-calling-taak is waarbij je sampling niet hoeft af te stemmen en 200000 tokens ruim voldoende is, is o3 een redelijke keuze en houdt het je parameteroppervlak kleiner. Kosten zijn ook een factor: Mistral Medium 3.5 is de goedkopere van de twee op zowel input als output, dus voor hoogvolume-verkeer waar het grotere window niet strikt nodig is, kan het prijsverschil alleen al de beslissing bepalen.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 is dezelfde beweging. De API is OpenAI-compatible, dus je behoudt je bestaande client, je bestaande request body-vorm en je bestaande auth. Het enige dat verandert is de model id-string: gebruik "mistralai/mistral-medium-3-5" om naar Mistral Medium 3.5 te routeren, of "openai/o3" om naar o3 te routeren. Al het andere, de messages array, de tools array, het response_format-object, blijft waar het is. Als je overstapt van o3 naar Mistral Medium 3.5 en je wilt temperature of top_p gebruiken, voeg die velden dan tegelijk toe, omdat o3 ze niet zou hebben geaccepteerd en je huidige payload ze waarschijnlijk weglaat.
Er zijn nog steeds gevallen waarin o3 de betere keuze is. Als je team gedrag al heeft gevalideerd tegen o3 en de taak binnen 200000 tokens past zonder sampling-controls, betekent overstappen naar een ander model prompts en tool-schema's opnieuw testen zonder functionele winst. In die situatie is op "openai/o3" blijven de keuze met lager risico, en je kunt Mistral Medium 3.5 opnieuw bekijken wanneer je daadwerkelijk de grotere context, de extra sampling-parameters of de lagere prijs nodig hebt.