Mistral Medium 3.5
Rede Neural
Mistral Medium 3.5 é um modelo da Mistral AI para código, cenários de agentes e tarefas complexas com suporte a texto e imagens.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 262 144 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 209 715 tokens
- Níveis de raciocínio
- nenhum, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Mistral Medium 3.5?
Mistral Medium 3.5 é um modelo denso de 128 bilhões de parâmetros da equipe Mistral AI. Aceita texto e imagens como entrada, gera texto como saída e segue instruções com precisão, lidando bem com longas cadeias de passos em cenários de agentes, codificação e tarefas complexas que exigem raciocínio. No BotHub, o modelo está acessível sem VPN ou cartões estrangeiros, com pagamento em rublos conforme o uso, sem assinaturas. Mais de 250 modelos estão disponíveis na mesma janela: alterne entre eles e compare respostas. A API compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração. As solicitações são criptografadas e oferecemos contratos, faturas e painel administrativo para empresas. Útil para analisar repositórios desconhecidos, explicar lógica, escrever e depurar funções, criar agentes para tarefas de várias etapas, extrair significado de capturas de tela ou diagramas e preparar documentação técnica.Perguntas frequentes sobre Mistral Medium 3.5
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 da Mistral com contexto de 262.144 tokens. Adequado para trabalhar com documentos longos e código, análise, refatoração, depuração e preparação de respostas estruturadas. Aceita imagens e documentos, raciocina antes de responder e chama funções externas.
Até 209.715 tokens em uma resposta — suficiente para um relatório de várias páginas, reconstrução de um documento grande ou geração de um módulo de código inteiro. O comprimento real depende da tarefa e do seu prompt: geralmente, o modelo usa bem menos que o volume total disponível.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado: o modelo pode dividir a tarefa em etapas antes de fornecer o resultado. Isso ajuda em matemática, lógica, análise de código e instruções de várias etapas. Em solicitações simples, a diferença é menos perceptível, mas em tarefas complexas, a resposta é mais precisa.
Sim. O modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON, facilitando a integração em agentes, chatbots e pipelines onde a resposta vai direto para o código. No BotHub, isso funciona via API unificada compatível com OpenAI — você pode trocar de modelo sem reescrever a integração.
Imagens e documentos, sim: envie uma captura de tela, diagrama, tabela ou arquivo e peça para analisar o conteúdo. O recebimento de áudio e vídeo não está indicado em nossos dados. A geração de imagens, som ou vídeo também não é suportada por este modelo — para essas tarefas, o BotHub possui modelos específicos.
Nossos dados não especificam os idiomas, então não podemos prometer nada concreto. É mais fácil testar com sua própria tarefa: envie uma solicitação típica e compare o resultado com outro modelo na mesma janela. Pagamento e acesso em rublos, sem VPN ou cartões estrangeiros.