Mistral Medium 3
Rede Neural
Mistral Medium 3 é um modelo de linguagem corporativo da Mistral AI para raciocínio e tarefas multimodais.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 131 072 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 104 857 tokens
- Recursos
- chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Mistral Medium 3?
Mistral Medium 3 é um modelo da empresa francesa Mistral AI, criado para cenários corporativos: combina raciocínio avançado e trabalho multimodal com um custo operacional cerca de oito vezes menor do que soluções comparáveis. No BotHub, está disponível sem necessidade de VPN ou cartão internacional: você paga pelos tokens com cartões locais conforme o uso, sem assinatura, e os tokens não utilizados não expiram. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 redes neurais, facilitando a comparação de respostas e a troca de modelos sem reescrever a integração: a conexão é feita via API compatível com OpenAI, as conversas são criptografadas e as empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para analisar documentos extensos e criar resumos, estruturar análises e explicar o raciocínio, processar imagens junto com solicitações de texto, criar um assistente interno para a equipe ou usar o modelo como base para um chatbot de suporte.Perguntas frequentes sobre Mistral Medium 3
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto universal da Mistral com um contexto de 131.072 tokens. É adequado para trabalhar com código e refatoração, análise de documentos longos, análises e tarefas STEM, bem como para chatbots e assistentes com chamada de ferramentas. Além disso, aceita imagens e arquivos como entrada.
O limite de saída é de até 104.857 tokens por resposta, o que equivale a um documento completo ou a um grande módulo de código. Com uma janela de contexto de 131.072 tokens, você pode carregar um material extenso e obter uma análise detalhada sem precisar dividir em partes.
Não há um modo separado de raciocínio detalhado indicado em nossos dados. No entanto, você pode pedir ao modelo para descrever a solução passo a passo diretamente no prompt — para tarefas lógicas e STEM, isso geralmente melhora a qualidade. Se precisar de modelos de raciocínio (reasoning), alterne para eles na mesma janela do BotHub.
Sim, o modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON. Isso permite conectar ferramentas externas, bancos de dados e serviços, criar agentes e obter respostas previsíveis de acordo com um esquema. Funciona através da API unificada compatível com OpenAI do BotHub, portanto a integração não precisa ser reescrita ao mudar de modelo.
O modelo aceita texto, imagens e documentos como entrada, incluindo processamento nativo de arquivos. Você pode enviar uma captura de tela, diagrama, PDF ou tabela e obter uma análise, extração de dados ou resumo. O suporte para áudio e vídeo não está indicado em nossos dados.
O Mistral Medium 3 é um modelo multilíngue e funciona bem com solicitações em português: ele responde, resume documentos e ajuda com código e redação. É fácil verificar a qualidade com suas próprias tarefas — no BotHub, você paga apenas pelos tokens efetivamente consumidos e pode comparar a resposta com outros modelos.