Mistral Medium 3.5
Réseau Neuronal
Mistral Medium 3.5 est un modèle Mistral AI pour le code, les agents et tâches complexes, avec support texte et images en entrée.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Mistral Medium 3.5?
Mistral Medium 3.5 est un modèle dense de 128 milliards de paramètres de Mistral AI, conçu pour suivre précisément les instructions : il accepte du texte et des images en entrée et génère du texte. Il est optimisé pour les scénarios d'agents, la programmation et les tâches complexes à plusieurs étapes. La variante batch est destinée au traitement par lots de grands volumes de requêtes. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère ; vous pouvez payer avec des cartes russes en roubles, à l'usage, et les jetons achetés n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre, avec une commutation facile. Une API unique compatible OpenAI permet de remplacer le modèle dans un système multimodal sans réécrire l'intégration, et les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Les développeurs apprécieront la génération et le refactoring de code, le débogage et l'appel d'outils externes dans les chaînes d'agents ; les analystes, la lecture de schémas, tableaux et captures d'écran ; les éditeurs et marketeurs, les brouillons et la structuration de longs contenus ; les équipes de support, la classification des tickets en flux. Pour les entreprises, BotHub propose des contrats, factures et EDI, et un panneau d'administration avec des limites pour contrôler les dépenses.Questions fréquentes sur Mistral Medium 3.5
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel Mistral avec un contexte de 262 144 jetons. Il analyse de longs documents, écrit et refactorise du code, répond aux questions sur les documents chargés, accepte des images en entrée et appelle des fonctions externes. Adapté à l'analyse, au support, à l'automatisation et aux services multimodaux via l'API unique de BotHub.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 209 715 jetons — suffisant pour un rapport volumineux, un grand module de code ou une analyse détaillée. La fenêtre totale est de 262 144 jetons, il faut donc planifier la réponse longue en fonction de la taille de la requête.
Oui, il dispose d'un mode de raisonnement : avant la réponse finale, le modèle effectue des étapes intermédiaires. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, débogage de code et tâches complexes où il est crucial de suivre une démarche logique plutôt que de deviner le résultat.
Oui. Le modèle prend en charge le « function calling » et la sortie JSON structurée, ce qui facilite son intégration dans des agents, chatbots et pipelines : il appelle vos outils et renvoie les données selon le schéma défini. Sur BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI, sans réécrire l'intégration lors du changement de modèle.
Images et documents, oui : vous pouvez envoyer un scan, un PDF, un schéma ou une capture d'écran pour extraire des données, comparer ou expliquer. Le traitement audio et vidéo n'est pas indiqué dans nos données ; pour la transcription ou l'analyse de vidéos, veuillez choisir un modèle spécialisé dans le catalogue.
Mistral développe ses modèles comme multilingues, et en pratique, ils fonctionnent de manière fiable avec les textes en français. Nous n'avons pas d'évaluations précises de la qualité pour cette version spécifique, il est donc préférable d'exécuter quelques-unes de vos tâches types et de comparer avec d'autres modèles dans la fenêtre BotHub.