Mistral Medium 3.5
Rede Neural
Mistral Medium 3.5 — modelo da Mistral AI para código, cenários de agentes e tarefas complexas, com suporte a texto e imagens na entrada.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
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 Mistral AI, treinado para seguir instruções com precisão: aceita texto e imagens como entrada e gera texto como saída, sendo ideal para cenários de agentes, programação e tarefas complexas de várias etapas. A variante batch destina-se ao processamento em lote de grandes conjuntos de solicitações. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartões estrangeiros; você pode pagar com cartões russos em rublos conforme o uso, e os tokens comprados não expiram. Com mais de 250 modelos em uma única janela, é fácil alternar entre eles. Uma API única compatível com OpenAI permite substituir modelos em sistemas multimodais sem reescrever a integração, e as conversas são criptografadas via AES-GCM. Desenvolvedores podem aproveitar a geração e refatoração de código, depuração e chamadas de ferramentas externas em cadeias de agentes; analistas podem ler diagramas, tabelas e capturas de tela; editores e profissionais de marketing podem criar rascunhos e estruturar materiais longos; e equipes de suporte podem classificar solicitações em fluxo. Para empresas, o BotHub oferece contratos, faturas e EDI, e o painel administrativo com limites mantém os custos sob controle.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 um contexto de 262.144 tokens. Ele analisa documentos longos, escreve e refatora código, responde a perguntas sobre materiais carregados, aceita imagens como entrada e chama funções externas. Adequado para análise, suporte, automação e serviços multimodais via API unificada do BotHub.
Em uma única resposta, o modelo gera até 209.715 tokens — o suficiente para um relatório volumoso, um grande módulo de código ou uma análise detalhada de documento. A janela total é de 262.144 tokens, portanto, respostas longas devem ser planejadas junto com o tamanho da solicitação.
Sim, ele possui um modo de raciocínio: antes da resposta final, o modelo executa etapas intermediárias. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, depuração de código e tarefas de várias etapas, onde é importante não apenas adivinhar o resultado, mas chegar a ele de forma consistente.
Sim. O modelo suporta function calling e saída JSON estruturada, facilitando a integração em agentes, chatbots e pipelines: ele chama suas ferramentas e retorna dados no esquema definido. No BotHub, isso funciona via API unificada compatível com OpenAI, sem necessidade de reescrever a integração ao trocar de modelo.
Imagens e documentos, sim: você pode enviar uma digitalização, PDF, diagrama ou captura de tela e pedir para extrair dados, comparar ou explicar. O suporte a áudio e vídeo não está indicado em nossos dados, portanto, para dublagem ou análise de vídeos, escolha um modelo especializado no catálogo.
A Mistral desenvolve seus modelos como multilíngues e, na prática, eles funcionam bem com textos em russo. Não há avaliações de qualidade precisas para esta versão específica em nossos dados, por isso é mais seguro executar algumas de suas tarefas típicas e comparar com outros modelos na mesma janela do BotHub.