Mistral: Mistral Medium 3.5 tegen Pareto 26.9
Een vergelijking naast elkaar van Mistral: Mistral Medium 3.5 (US$ 5,25 / 1M tekstdelen (≈ € 4,68)) en Pareto 26.9 (US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Mistral: Mistral Medium 3.5 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Mistral | Unbiased |
| Invoer | US$ 5,25 / 1M tekstdelen (≈ € 4,68) | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) |
| Uitvoer | US$ 26,25 / 1M tekstdelen (≈ € 23,38) | US$ 26,25 / 1M tekstdelen (≈ € 23,38) |
| Cache lezen | - | US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78) |
| Contextvenster | 262.144 | 262.144 |
| Maximale output | 209.715 | 131.072 |
| Invoer | text, image, file | text, image |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 30 apr 2026 | 13 okt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Mistral: Mistral Medium 3.5 is 40% goedkoper op inputtokens.
- Alleen Mistral: Mistral Medium 3.5 ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Alleen Mistral: Mistral Medium 3.5 ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,02 met Mistral: Mistral Medium 3.5 en US$ 0,02 met Pareto 26.9.
In detail
Mistral: Mistral Medium 3.5 is gemaakt door Mistral, en Pareto 26.9 is gemaakt door Unbiased. Beide zijn tekstgeneratiemodellen, wat betekent dat beide invoer aannemen en tekst retourneren, en beide worden geleverd via api14 naast vele andere modellen. Mistral Medium 3.5 werd door zijn provider uitgebracht op 2026-04-30, terwijl Pareto 26.9 een provider-releasedatum van 2026-10-13 heeft. Als u tussen hen kiest, komen de praktische verschillen neer op modaliteiten, parameterondersteuning en prijs, eerder dan op enige gepubliceerde score.
De twee modellen delen dezelfde contextlengte van 262144 tokens, dus geen van beide geeft u een langer werkvenster dan het andere. Waar ze uiteenlopen is in wat ze accepteren en welke knoppen ze blootstellen. Mistral Medium 3.5 accepteert tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer, terwijl Pareto 26.9 alleen tekst en afbeeldingen accepteert, dus bestandsinvoer is beschikbaar aan de Mistral-kant en niet aan de Pareto-kant. Mistral Medium 3.5 ondersteunt ook gestructureerde uitvoer en reasoning-parameters (waaronder reasoning en reasoning_effort), en geen van beide wordt vermeld voor Pareto 26.9. Daarnaast stelt Mistral Medium 3.5 een bredere set sampling-besturingen beschikbaar zoals frequency_penalty, presence_penalty, seed en stop, terwijl Pareto 26.9 een kleinere set vermeldt: max_tokens, response_format, temperature, tool_choice, tools en top_p. Beide modellen ondersteunen tool calling, dus dat is geen onderscheidende factor.
Voor dagelijks werk is de keuze tamelijk mechanisch. Als uw taak reasoning-zware prompts betreft, gestructureerde uitvoer die aan een schema moet voldoen, of documenten die als bestanden worden aangeleverd, dan is Mistral Medium 3.5 degene die die functies ondersteunt, en Pareto 26.9 vermeldt ze niet. Als uw taak eenvoudige tekst- of afbeeldingsinvoer met een gewoon tekstantwoord is, kunnen beide modellen die bedienen, en dan rust de beslissing op prijs en op hoeveel controle u over de generatie wilt. Mistral Medium 3.5 is de goedkopere optie qua invoerprijs, terwijl de uitvoerprijs ongeveer gelijk is tussen de twee, dus workloads met grote prompts en bescheiden completions neigen qua kosten naar het Mistral-model. Workloads die door uitvoertokens worden gedomineerd, zien weinig prijsverschil.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. U richt uw client op de api14 base URL, stuurt uw verzoek in de gebruikelijke chat completions-vorm, en stelt het model-veld in op de id die u wilt. Om Mistral Medium 3.5 te gebruiken, stelt u de model-id in op "mistralai/mistral-medium-3-5". Om Pareto 26.9 te gebruiken, stelt u die in op "unbiased/pareto-26.9". Al het andere in de request body, de messages, de temperature, de tools-array en de rest, blijft zoals het is, afhankelijk van de parameters die elk model ondersteunt. Dat betekent dat u tussen de twee kunt wisselen door een enkele string te wijzigen, wat het gemakkelijk maakt om verschillende verzoeken naar verschillende modellen te routeren of hun uitvoer op dezelfde prompt te vergelijken.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "mistralai/mistral-medium-3-5" naar "unbiased/pareto-26.9", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4