Mistral: Mistral Medium 3.5 contra OpenAI: o3
Uma comparação lado a lado entre Mistral: Mistral Medium 3.5 (US$ 5,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 28,71)) e OpenAI: o3 (US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Mistral: Mistral Medium 3.5 | OpenAI: o3 | |
|---|---|---|
| Provedor | Mistral | OpenAI |
| Entrada | US$ 5,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 28,71) | US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28) |
| Saída | US$ 26,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 143,54) | US$ 28,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 153,11) |
| Leitura de cache | - | US$ 1,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 9,57) |
| Busca na web | - | US$ 35,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 191,39) |
| Janela de contexto | 262.144 | 200.000 |
| Saída máxima | 209.715 | 100.000 |
| Entrada | text, image, file | image, text, file |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 30 de abr. de 2026 | 16 de abr. de 2025 |
Principais diferenças
- Mistral: Mistral Medium 3.5 é 25% mais barato nos tokens de entrada.
- Mistral: Mistral Medium 3.5 é 6% mais barato nos tokens de saída.
- Mistral: Mistral Medium 3.5 lê 1.3× mais contexto (262.144 tokens).
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,02 com Mistral: Mistral Medium 3.5 e US$ 0,02 com OpenAI: o3.
Em detalhe
Mistral: Mistral Medium 3.5 é feito pela Mistral, e OpenAI: o3 é feito pela OpenAI. Ambos são modelos de texto, o que significa que a resposta que você recebe é texto, e ambos são servidos através do api14 como parte do mesmo catálogo. Os dois diferem em quando apareceram: o3 tem uma data de lançamento do provedor de 2025-04-16, enquanto Mistral Medium 3.5 tem uma data de lançamento do provedor de 2026-04-30. Esse é todo o enquadramento de que você precisa antes de olhar para o que cada um aceita e quanto espaço ele oferece.
Em capacidades, os dois são mais próximos do que parecem. Ambos aceitam entrada de texto, imagem e arquivo, e ambos retornam apenas texto, portanto nenhum deles é um modelo de áudio ou vídeo. As janelas de contexto são onde eles se separam: Mistral Medium 3.5 oferece 262144 tokens, e o3 oferece 200000 tokens, então Mistral Medium 3.5 oferece a janela maior. Em parâmetros, Mistral Medium 3.5 suporta frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, stop, seed, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning. o3 suporta um conjunto mais restrito: max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, reasoning e include_reasoning. Notavelmente, o3 não lista temperature, top_p, frequency_penalty nem presence_penalty, e não lista reasoning_effort, então se o seu código ajusta amostragem ou define um nível de esforço de raciocínio, Mistral Medium 3.5 é o que aceitará esses campos. Nenhum dos modelos é sinalizado como detentor exclusivo de tools, structured outputs ou reasoning, então trate esses como terreno compartilhado em vez de diferencial.
Para escolher entre eles, comece pelo formato da tarefa. Se você está alimentando documentos longos, bases de código grandes ou contexto de múltiplos arquivos e quer a folga extra, Mistral Medium 3.5 é o padrão natural porque sua janela é maior. Se o seu pipeline de prompts já depende de temperature, top_p ou ajustes de penalidade, ou se você quer definir o esforço de raciocínio explicitamente, Mistral Medium 3.5 é novamente a opção mais segura, já que esses parâmetros são suportados. Se a sua carga de trabalho é uma tarefa direta de raciocínio ou de chamada de ferramentas em que você não precisa ajustar amostragem e 200000 tokens é confortavelmente suficiente, o3 é uma escolha razoável e mantém sua superfície de parâmetros menor. O custo também é um fator: Mistral Medium 3.5 é o mais barato dos dois tanto na entrada quanto na saída, então para tráfego de alto volume em que a janela maior não é estritamente necessária, a diferença de preço sozinha pode decidir.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 é o mesmo movimento. A API é compatível com OpenAI, então você mantém seu cliente existente, o formato do corpo da requisição existente e sua autenticação existente. A única coisa que muda é a string do id do modelo: use "mistralai/mistral-medium-3-5" para rotear para Mistral Medium 3.5, ou "openai/o3" para rotear para o3. Todo o resto, o array messages, o array tools, o objeto response_format, permanece onde está. Se você está migrando de o3 para Mistral Medium 3.5 e quer usar temperature ou top_p, adicione esses campos ao mesmo tempo, porque o3 não os teria aceitado e seu payload atual provavelmente os omite.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "mistralai/mistral-medium-3-5" para "openai/o3", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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);
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