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Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch)

mistralai/mistral-medium-3-5:batch

Vergleich

Mistral Medium 3.5 is a dense 128B instruction-following model from Mistral AI. It supports text and image inputs with text output, and is designed for agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is particularly strong at reliable multi-tool calling and long-horizon tasks, with a 256K context window, configurable reasoning effort per request, and a custom vision encoder that handles variable image sizes and aspect ratios. Self-hostable on as few as four GPUs and available under open weights.

Modalitäten
Eingabe- / Ausgabepreis
0,75 $ / 3,75 $pro 1 Mio.
Kontext
262K
Veröffentlicht
30. Apr. 2026
Vergleich
AnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitLeistungsvergleicheAppsAktivitätFAQEntdecken

Anbieter

Verschiedene Unternehmen hosten dasselbe Modell. OpenRouter leitet Ihre Anfrage je nach gewähltem Routing-Modus an eines davon weiter — Balanced (Preis + Geschwindigkeit), Nitro (am schnellsten) oder Floor (am günstigsten).

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Leistungsvergleiche

Ergebnisse standardisierter Bewertungen und eigene Ausgaben dieses Modells zu gemeinsamen Vergleichstest-Prompts. Höhere Prozentwerte sind besser – und jeder Rang zeigt, wo dieses Modell unter den anhand dieser Quelle bewerteten Modellen liegt.

Zusammenfassung der Benchmark-Ergebnisse für Mistral: Mistral Medium 3.5 (batch) (Artificial Analysis)
QuelleBenchmarkErgebnis
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 Coding Index46,9
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 Agentic Index7,0
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 GPQA Diamond74.8%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 HLE13.8%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 IFBench68.8%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 τ²-Bench Telecom94.2%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 AA-LCR69.3%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 τ-Bench Banking15.1%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 GDPval-AA13.4%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 CritPt0.0%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 SciCode40.2%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 Terminal-Bench Hard33.3%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 Terminal-Bench 4.00.0%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 Terminal-Bench 2.150.6%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 AA-Omniscience Accuracy23.0%
Artificial AnalysisMistral Medium 3.5 AA-Omniscience Non-Hallucination Rate19.8%

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Weitere Modelle entdecken

KI-Modelle mit Bildverarbeitung: Multimodale LLMs für das BildverständnisSammlungKI-ModellranglistenRangliste
0,75 $3,75 $----
--

Noch nicht genügend Daten zur Verfügbarkeit für eine Anzeige vorhanden.

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

Für Apps, die dieses Modell verwenden, liegen noch nicht genügend Daten vor.

Häufig gestellte Fragen

Mistral Medium 3.5 is a dense 128B instruction-following model from Mistral AI. It supports text and image inputs with text output, and is designed for agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning.

Mistral Medium 3.5 (batch) kostet 0,75 $/M Eingabe-Token und 3,75 $/M Ausgabe-Token.

Mistral Medium 3.5 (batch) hat ein Kontextfenster von 262.144 Token. Es unterstützt bis zu 262.144 Completion-Token.

Ja. Mistral Medium 3.5 (batch) akzeptiert tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Es unterstützt auch strukturierte Ausgaben über ein JSON-Schema in response_format.

Mistral Medium 3.5 (batch) akzeptiert Text, Bilder und Dateien wie PDFs als Eingabe und gibt Text zurück.

Mistral Large 4, Mistral Small 4, Devstral 2 2512 und 16 weitere sind weitere Modelle von Mistral AI für die Modalität Text.

Mistral Medium 3.5 (batch) wurde am 30. April 2026 veröffentlicht.

Weitere Modelle von Mistral AI

Voxtral TTS 3

Voxtral TTS 3 is Mistral's text-to-speech model. It converts text into natural-sounding speech, offers a library of preset voices, supports zero-shot voice cloning, and accepts emotion and pace tags in the input to control delivery. It streams audio with low time-to-first-audio and suits voice agents, narration, and multilingual assistants.

Sprache13 $/M characters
Voxtral Small Transcribe 3

Voxtral Small Transcribe 3 is Mistral's flagship speech-to-text model. It takes audio input and returns a transcript with timestamps and speaker diarization, and supports context biasing for domain-specific vocabulary. Suited for high-accuracy multilingual transcription of meetings, interviews, media, and support calls.

Transkription0,000067 $/second
Voxtral Mini Transcribe 3

Voxtral Mini Transcribe 3 is Mistral's compact speech-to-text model. It takes audio input and returns a transcript with timestamps and speaker diarization. It also supports context biasing for domain terms. It is small enough to self-deploy in resource-constrained environments, and fits meeting notes, call analytics, and voice-agent pipelines where cost matters.

Transkription0,000058 $/second
Mistral Large 4

Mistral Large 4 is a frontier multimodal (text and image input) model from Mistral AI built for reasoning, coding, and agentic workloads. It offers a 1M-token context window with up to 256K output tokens, and supports tool calling and structured outputs.

Text1,0M Kontext0,70 $ / 2,10 $
Voxtral Small 24B 2507 STT

Voxtral Small 24B 2507 STT is a speech transcription model from Mistral AI. It is suited for transcription, translation, and audio understanding workloads that benefit from its larger model capacity.

Transkription0,00005 $/second
Voxtral Mini 3B 2507

Voxtral Mini 3B 2507 is a speech and audio understanding model from Mistral AI. It is suited for transcription, translation, and compact audio processing workloads.

Transkription0,000017 $/second
Voxtral Mini Transcribe

Voxtral Mini Transcribe is Mistral's speech-to-text model, derived from the Voxtral Mini family. It accepts audio input and returns transcribed text via the standard transcription API. Suited for transcribing meetings, voice notes, podcasts, and other spoken content.

Transkription0,00005 $/second
Mistral Medium 3.5

Mistral Medium 3.5 is a dense 128B instruction-following model from Mistral AI. It supports text and image inputs with text output, and is designed for agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is particularly strong at reliable multi-tool calling and long-horizon tasks, with a 256K context window, configurable reasoning effort per request, and a custom vision encoder that handles variable image sizes and aspect ratios. Self-hostable on as few as four GPUs and available under open weights.

Text262K Kontext1,50 $ / 7,50 $
Mistral Medium 3.5 (batch)

Mistral Medium 3.5 is a dense 128B instruction-following model from Mistral AI. It supports text and image inputs with text output, and is designed for agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is particularly strong at reliable multi-tool calling and long-horizon tasks, with a 256K context window, configurable reasoning effort per request, and a custom vision encoder that handles variable image sizes and aspect ratios. Self-hostable on as few as four GPUs and available under open weights.

Text262K Kontext0,75 $ / 3,75 $
Voxtral Mini TTS

Voxtral Mini TTS is Mistral's text-to-speech model featuring zero-shot voice cloning and multilingual support. It converts text input into natural-sounding audio output.

Sprache16 $/M characters
Mistral Small 4

Mistral Small 4 is the next major release in the Mistral Small family, unifying the capabilities of several flagship Mistral models into a single system. It combines strong reasoning from Magistral, multimodal understanding from Pixtral, and agentic coding capabilities from Devstral, enabling one model to handle complex analysis, software development, and visual tasks within the same workflow.

Text262K Kontext0,15 $ / 0,60 $
Mistral Small Creative

Mistral Small Creative is an experimental small model designed for creative writing, narrative generation, roleplay and character-driven dialogue, general-purpose instruction following, and conversational agents.

Text33K Kontext
Devstral 2 2512

Devstral 2 is a state-of-the-art open-source model by Mistral AI specializing in agentic coding. It is a 123B-parameter dense transformer model supporting a 256K context window.

Devstral 2 supports exploring codebases and orchestrating changes across multiple files while maintaining architecture-level context. It tracks framework dependencies, detects failures, and retries with corrections—solving challenges like bug fixing and modernizing legacy systems. The model can be fine-tuned to prioritize specific languages or optimize for large enterprise codebases. It is available under a modified MIT license.

Text262K Kontext0,40 $ / 2 $
Ministral 3 14B 2512

The largest model in the Ministral 3 family, Ministral 3 14B offers frontier capabilities and performance comparable to its larger Mistral Small 3.2 24B counterpart. A powerful and efficient language model with vision capabilities.

Text262K Kontext0,20 $ / 0,20 $
Ministral 3 8B 2512

A balanced model in the Ministral 3 family, Ministral 3 8B is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities.

Text262K Kontext0,15 $ / 0,15 $
Ministral 3 3B 2512

The smallest model in the Ministral 3 family, Ministral 3 3B is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities.

Text131K Kontext0,10 $ / 0,10 $
Mistral Large 3 2512

Mistral Large 3 2512 is Mistral’s most capable model to date, featuring a sparse mixture-of-experts architecture with 41B active parameters (675B total), and released under the Apache 2.0 license.

Text262K Kontext0,50 $ / 1,50 $
Mistral Embed 2312

Mistral Embed is a specialized embedding model for text data, optimized for semantic search and RAG applications. Developed by Mistral AI in late 2023, it produces 1024-dimensional vectors that effectively capture semantic relationships in text.

Embeddings0,10 $/M tokens
Codestral Embed 2505

Mistral Codestral Embed is specially designed for code, perfect for embedding code databases, repositories, and powering coding assistants with state-of-the-art retrieval.

Embeddings0,15 $/M tokens
Voxtral Small 24B 2507

Voxtral Small is an enhancement of Mistral Small 3, incorporating state-of-the-art audio input capabilities while retaining best-in-class text performance. It excels at speech transcription, translation and audio understanding. Input audio is priced at $100 per million seconds.

Text33K Kontext0,10 $ / 0,30 $