Mistral AI · modified-mit

Mistral Medium 3.5

Yayında

Mistral Medium 3.5; kurumsal sohbet, gelişmiş muhakeme, kodlama, görsel analiz ve agentic iş akışları için optimize edilmiş çok modlu (metin + görsel) dense 128B modeldir. FP8 checkpoint ile 2x GH200 üzerinde tensor-parallel çalışır.

BETA CHAT REASONING AGENT CODING VISION FP8 COMPLETION

Hemen başla → Konsolda aç

Bağlam penceresi

64K

65.536 token

Girdi fiyatı

1,49 $ / 1M token

Çıktı fiyatı

3,99 $ / 1M token

Hızlı başlangıç

OpenAI uyumlu API. base_url’i gateway adresine çevirip model alanına Model ID’yi verin.

API anahtarı oluştur

curl https://llm.fixcloud.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FXC_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-medium-3.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llm.fixcloud.ai/v1", api_key="FXC_API_KEY")

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-medium-3.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({ baseURL: 'https://llm.fixcloud.ai/v1', apiKey: process.env.FXC_API_KEY });

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'mistral-medium-3.5',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

curl https://llm.fixcloud.ai/v1/chat/completions -N \
  -H "Authorization: Bearer $FXC_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-medium-3.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "stream": true
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llm.fixcloud.ai/v1", api_key="FXC_API_KEY")

stream = client.chat.completions.create(
    model="mistral-medium-3.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about GPUs."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({ baseURL: 'https://llm.fixcloud.ai/v1', apiKey: process.env.FXC_API_KEY });

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'mistral-medium-3.5',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Write a haiku about GPUs.' }],
  stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '');
}

curl https://llm.fixcloud.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FXC_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-medium-3.5",
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a city",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}},
          "required": ["city"]
        }
      }
    }],
    "tool_choice": "auto",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the weather in Istanbul?"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llm.fixcloud.ai/v1", api_key="FXC_API_KEY")

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a city",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-medium-3.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is the weather in Istanbul?"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)
print(response.choices[0].message.tool_calls)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({ baseURL: 'https://llm.fixcloud.ai/v1', apiKey: process.env.FXC_API_KEY });

const tools = [{
  type: 'function',
  function: {
    name: 'get_weather',
    description: 'Get the current weather for a city',
    parameters: {
      type: 'object',
      properties: { city: { type: 'string' } },
      required: ['city'],
    },
  },
}];

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'mistral-medium-3.5',
  messages: [{ role: 'user', content: 'What is the weather in Istanbul?' }],
  tools,
  tool_choice: 'auto',
});
console.log(response.choices[0].message.tool_calls);

curl https://llm.fixcloud.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FXC_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral-medium-3.5",
    "response_format": {
      "type": "json_schema",
      "json_schema": {
        "name": "city_info",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}, "country": {"type": "string"}},
          "required": ["city", "country"]
        }
      }
    },
    "messages": [{"role": "user", "content": "Where is the Bosphorus?"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llm.fixcloud.ai/v1", api_key="FXC_API_KEY")

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-medium-3.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Where is the Bosphorus?"}],
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "city_info",
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {"city": {"type": "string"}, "country": {"type": "string"}},
                "required": ["city", "country"],
            },
        },
    },
)
print(response.choices[0].message.content)  # valid JSON

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({ baseURL: 'https://llm.fixcloud.ai/v1', apiKey: process.env.FXC_API_KEY });

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'mistral-medium-3.5',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Where is the Bosphorus?' }],
  response_format: {
    type: 'json_schema',
    json_schema: {
      name: 'city_info',
      schema: {
        type: 'object',
        properties: { city: { type: 'string' }, country: { type: 'string' } },
        required: ['city', 'country'],
      },
    },
  },
});
console.log(JSON.parse(response.choices[0].message.content));

Yetenekler

Bu modelin API üzerinden sunduğu özellikler.

SohbetÇok turlu sohbet için /v1/chat/completions.
Metin tamamlamaHam metin tamamlama için /v1/completions.
Görsel anlamaGörselleri anlar ve açıklar.
Görsel girdisiMesajlarda görsel girdisi kabul eder.
Akıl yürütmeYanıt öncesi düşünme adımları; reasoning alanında döner.
Ajan iş akışlarıÇok adımlı ajan iş akışları için uygun.
KodlamaKod üretimi, açıklama ve düzeltme için optimize.
Araç çağırmaTanımladığınız araçları OpenAI tools formatında çağırır.
Fonksiyon çağırmaFonksiyon çağrısı şemalarını destekler.
JSON şemaresponse_format ile JSON şemasına uyan çıktı.
Yapılandırılmış çıktıYapılandırılmış, ayrıştırılabilir çıktı üretir.
Önek önbelleğiTekrarlanan prompt önekleri önbellekten, daha hızlı ve ucuz.
Akış (streaming)Token bazında akış (stream: true).
Toplu çıkarımAsenkron toplu işler (Batch API).

Fiyatlandırma

Fiyatlar 1 milyon token başınadır. Paketinizdeki aylık token kotası dolduktan sonra kullanım bu fiyatlar üzerinden ücretlendirilir.

Girdi fiyatı

1,49 $/ 1M token

Çıktı fiyatı

3,99 $/ 1M token

Maliyet hesaplayıcı

İstek / gün

Ort. girdi token

Ort. çıktı token

İstek başına: —
Günlük: —
Aylık (30 gün): —

Tahmini kullanımınızı girin; gerçek fatura gateway’in ölçtüğü token sayısına göre kesilir.

Paketleri gör

Teknik özellikler

Modelin çalıştığı altyapıya dair şeffaflık bilgileri.

Aile: mistral
Yayıncı: Mistral AI
Lisans: modified-mit
Model ID: mistral-medium-3.5
Bağlam (token): 65.536
Ağırlık hassasiyeti: FP8
Kuantizasyon: FP8
Replika başına GPU: 2 × GPU

Model 256K bağlam destekler; servis 64K penceresiyle yayındadır.

Hızlı başlangıç

Yetenekler

Fiyatlandırma

Teknik özellikler

Kurumsal GPU Demosu İsteyin