Mistral Medium 3.5: precio, contexto y rendimiento

Presentación

Mistral Medium 3.5 es un modelo de lenguaje de Mistral AI, lanzado el 30 de abril de 2026. Tiene, por tanto, 6 meses a 22 de octubre de 2026. Sus pesos no están publicados: solo funciona en remoto, mediante la API de Mistral AI o de proveedores asociados (9 listados en models.dev). Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero.

Lo clasificamos entre los gama media (34 modelos de esta categoría en el sitio).

¿Cuánto cuesta Mistral Medium 3.5?

Mistral Medium 3.5 cuesta 1,5 US$ por millón de tokens de entrada y 7,5 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 9 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

En la práctica, una tarea de agente que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,045 US$, es decir, 45 US$ por 1000 tareas de este tipo.

Son 1,7 veces el precio de salida mediano de los gama media (4,38 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

¿Qué dicen las pruebas independientes?

Epoch AI publica un único resultado de Mistral Medium 3.5 en las pruebas de nuestra cesta: demasiado pocos para calcular un índice de capacidad fiable.

• FrontierCode (tareas de programación avanzadas): 8 % — el mejor modelo seguido, Claude Opus 5.5, alcanza 54,6 %

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 262.144 tokens, unas 393 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 209.715 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen y PDF.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

¿Para qué usos?

Por su categoría, Mistral Medium 3.5 está pensado sobre todo para un equilibrio entre calidad y coste, para usos cotidianos que no justifican un modelo puntero.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Modelos comparables

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Mistral Medium 3.5 son:

• Sonar Deep Research (Perplexity (Sonar), 8 US$ por millón de tokens de salida)
• Gemini 3.5 Flash (Google DeepMind, índice 76)
• Grok 4.7 (xAI, índice 79,9)
• Grok 4.5 (xAI, índice 79,1)