Mistral AI · modèle de langage
Mistral Medium 3.5 : prix, contexte et benchmarks
Mistral Medium 3.5 est un modèle de langage de Mistral AI sorti le 30 avril 2026. Il coûte 1,5 $US par million de tokens en entrée et 7,5 $US en sortie, avec un contexte de 262,1 k tokens. Epoch AI le classe 98e sur 125 modèles notés.
Ce qu'il faut savoir sur Mistral Medium 3.5
Mistral Medium 3.5 a été publié par Mistral AI (France) le 30 avril 2026. Il accepte du texte, des images et des fichiers en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 262 144 tokens, plus que 58 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 209 715 tokens d'une traite.
Il est disponible depuis environ 6 mois, assez pour que ses prix et ses scores soient stabilisés.
Prix de Mistral Medium 3.5
Sur OpenRouter, Mistral Medium 3.5 coûte 1,5 $US par million de tokens en entrée et 7,5 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 3 $US par million, plus cher que 77 % des modèles payants (3,9 fois la médiane de 0,76 $US).
Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0068 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 203 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
En traitement par lots (réponse différée), le prix tombe à 0,75 $US en entrée et 3,75 $US en sortie.
Performance et benchmarks
L'Epoch Capabilities Index (ECI), qui agrège les résultats publiés sur de nombreux benchmarks, attribue à Mistral Medium 3.5 un score de 141,4 (intervalle de 138,5 à 144,3). Il se place ainsi au 98e rang sur 125 modèles notés.
À performance au moins égale, Claude Haiku 5.5, Gemini 3.7 Flash et Gemini 3.8 Flash coûtent au moins 30 % de moins.
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il gère l'appel d'outils : il peut donc piloter un agent IA, appeler des API ou des serveurs MCP.
- Il sait répondre dans un format JSON imposé (sorties structurées).
- C'est un modèle de raisonnement : il « réfléchit » avant de répondre, ce qui améliore les tâches difficiles mais consomme plus de tokens de sortie.
Ses poids sont ouverts : vous pouvez le faire tourner sur vos propres machines, sans envoyer vos données à un tiers.
Les autres modèles de Mistral AI
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | 6 oct. 2026 | 2,07 $US | 150 |
| Mistral Small 4 | 16 mars 2026 | 0,26 $US | — |
| Devstral 2 2512 | 9 déc. 2025 | 0,8 $US | — |
| Ministral 3 14B 2512 | 2 déc. 2025 | 0,2 $US | — |
| Ministral 3 8B 2512 | 2 déc. 2025 | 0,15 $US | — |
| Ministral 3 3B 2512 | 2 déc. 2025 | 0,1 $US | — |
| Mistral Large 3 2512 | 1 déc. 2025 | 0,75 $US | — |
| Voxtral Small 24B 2507 | 30 oct. 2025 | 0,15 $US | — |
Verdict
Mistral Medium 3.5 obtient 40/100 selon notre grille, qui ne retient que des chiffres publiés.
Points forts
- Poids ouverts : auto-hébergeable, données gardées chez vous.
- Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
- Tarif réduit en traitement par lots.
Limites
- Performance modeste : derrière 78 % des modèles notés.
À éviter si…
- vous traitez de gros volumes avec un budget serré ;
- vous avez surtout des tâches simples : un modèle sans raisonnement coûtera moins cher.
Alternatives
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Mistral Medium 3.5 ?
1,5 $US par million de tokens en entrée et 7,5 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0068 $US.
Quelle est la taille du contexte de Mistral Medium 3.5 ?
262 144 tokens, soit environ 197 000 mots, avec 209 715 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Mistral Medium 3.5 en local ?
Oui, ses poids sont publiés.
Mistral Medium 3.5 convient-il pour un agent IA ?
Oui sur le plan technique : il gère l'appel d'outils et les sorties structurées. Vérifiez ensuite son coût pour votre volume.
Mistral Medium 3.5 est-il performant ?
Epoch AI le classe 98e sur 125 modèles notés (ECI 141,4).
Quelles alternatives à Mistral Medium 3.5 ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont o3 Mini, Claude Haiku 4.5 et GPT-4.1.
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