Mistral Medium 3.1
Rede Neural
Mistral Medium 3.1 é um modelo de linguagem corporativo da Mistral AI, disponível via API no BotHub para tarefas de texto.
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 3.1?
Mistral Medium 3.1 é uma versão atualizada do Mistral Medium 3 da Mistral AI: um modelo de linguagem de classe corporativa, projetado para oferecer capacidades de sistemas avançados com custos operacionais significativamente menores. O foco aqui é o equilíbrio entre qualidade e custo, e a variante batch é projetada para processamento em lote, quando o volume de solicitações é grande e uma resposta instantânea não é necessária. Através do BotHub, o modelo é acessado sem VPN ou cartões estrangeiros, o pagamento é feito em rublos por tokens consumidos, que não expiram. Na mesma janela, você encontrará mais de 250 modelos — você pode comparar suas respostas em uma única solicitação e escolher a adequada. Uma API única compatível com OpenAI conecta o Mistral Medium 3.1 aos seus serviços e permite substituí-lo por outro modelo sem reescrever a integração; empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites por funcionário. Útil para processar lotes de documentos e solicitações, estruturar textos brutos, preparar rascunhos e editar materiais, além de criar assistentes internos sobre sua base de conhecimento.Perguntas frequentes sobre Mistral Medium 3.1
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: escreve e edita textos, analisa código, responde com base em documentos e imagens carregados, chama funções externas. A variante batch é conveniente para processar um grande volume de solicitações semelhantes — classificação, rotulagem, resumos, extração de dados de arquivos.
O limite de uma resposta é de 104.857 tokens, e a janela de contexto comporta 131.072 tokens. Isso é suficiente para um documento volumoso: instruções detalhadas, tradução de capítulos, relatórios extensos ou análise detalhada de código. Lembre-se de que a janela inclui tanto sua solicitação quanto a resposta.
Não há um modo de raciocínio separado indicado em nossos dados para este modelo, portanto, ele responde imediatamente. Se a tarefa exigir lógica passo a passo, peça no prompt para detalhar a solução por pontos — isso geralmente melhora significativamente o resultado em matemática e análises complexas.
Sim, ambos os mecanismos são suportados. O modelo pode chamar funções e ferramentas, além de retornar uma resposta em uma estrutura JSON estrita conforme seu esquema — isso é útil para agentes, parsers e integrações, onde o resultado vai direto para o código sem necessidade de análise manual do texto.
Imagens e documentos, sim: você pode enviar capturas de tela, diagramas, fotos ou arquivos e pedir para descrever, extrair dados ou verificar tabelas. Áudio e vídeo não estão indicados em nossos dados. O modelo gera texto como saída; para áudio e vídeo no BotHub, mude para um modelo especializado.
Não há dados precisos sobre idiomas em nossa ficha do modelo, portanto, não daremos garantias. A melhor maneira é um teste rápido com seu material: faça uma solicitação típica e avalie a resposta. No BotHub, o pagamento é feito por tokens consumidos, que não expiram, e você pode comparar com outros modelos na mesma janela.