o3 vs Magistral Medium
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
o3 by OpenAI and Magistral Medium by Mistral AI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Magistral Medium holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Magistral Medium is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, o3 provides an expanded memory horizon with 200K tokens. In latency-sensitive production environments, o3 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
o3
সুচিন্তিত রিজনারo-series ফ্ল্যাগশিপ reasoner — শক্তিশালী এর ওপর difficult maths, কোডিং এবং মাল্টি-স্টেপ বিশ্লেষণ.
$2.00 / 1M
$8.00 / 1M
200K tokens
69.1%
Magistral Medium
স্বচ্ছ রিজনারMistral-এর বিশেষায়িত রিজনিং ইঞ্জিন engineered সহ inspectable চেইন-অফ-থট, গাণিতিক proof সংশ্লেষণ, এবং deliberate decision trees.
$1.00 / 1M
$3.50 / 1M
128K tokens
45.2%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Magistral Medium is 2.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- o3 has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- o3 is faster at 75 tok/s vs 50 tok/s.
- o3 leads on SWE-bench coding (69.1% vs 45.2%).
| বৈশিষ্ট্য | o3 | Magistral Medium |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 56 | 51 |
Provider | OpenAI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $1.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $8.00 / 1M | $3.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.55 / 1M | $0.72 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 100K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 50 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 69.1% | 45.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 76.5% | 67.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.50 / 1M | $0.25 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
o3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- শক্তিশালী deliberate রিজনিং সহ ভিশন সহায়তা
- Significantly cheaper চেয়ে o1-pro এর জন্য comparable সঠিকতা
- Adjustable রিজনিং effort প্রতি trade খরচ against গুণমান
- শক্তিশালী -এ টুল-augmented এজেন্টিক কোডিং লুপ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Outperformed দ্বারা GPT-5 এর ওপর রিজনিং এবং কোডিং
- থিংকিং টোকেন inflate effective খরচ প্রতি টাস্ক
Magistral Medium · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Transparent, auditable internal রিজনিং trace before final সংশ্লেষণ
- উল্লেখযোগ্য improvements এর ওপর প্রতিযোগিতামূলক mathematics এবং algorithmic proofs
- সম্পূর্ণ 128K কনটেক্সট উইন্ডো সহ deliberate টুল planning
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উচ্চতর টোকেন আউটপুট overhead due প্রতি বর্ধিত রিজনিং traces
- টেক্সট-শুধুমাত্র ইনপুট ছাড়াই নেটিভ ছবি বা ভিডিও প্রক্রিয়াকরণ
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | o3 | Magistral Medium |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.35 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 48K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 26K | 22K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | o3 | Magistral Medium |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | o3 | magistral-medium-latest |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2025-03 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | January 2025 |
| আর্কিটেকচার | Reasoning transformer with adjustable thinking effort | Reinforcement-Learned Reasoning Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential (~70B) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.5/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.25/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Mistral AI Production Safety & Alignment Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
o3 vs Magistral Medium: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, o3 or Magistral Medium?
o3 is more intelligent. It scores 56 compared with 51 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
o3 is faster, generating 75 tokens per second compared with 50 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Magistral Medium is cheaper at $0.72 per 1M tokens blended, compared with $1.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Magistral Medium has lower latency, with a time to first token of 0.85s compared with 2.80s.
Which model has a larger context window?
o3 has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose o3 if your priority is Hard maths, science and agentic coding where accuracy beats latency. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Magistral Medium if your workflow prioritizes Complex audit reports, legal clause contradiction analysis, and mathematical logic proofs. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does o3 compare to Magistral Medium in API token pricing and cost per token?+
o3 costs $2.00 per 1M input tokens and $8.00 per 1M output tokens, whereas Magistral Medium costs $1.00 input and $3.50 output. Overall, Magistral Medium is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: o3 or Magistral Medium?+
o3 supports a context window of 200K tokens (~150k words), while Magistral Medium supports 128K tokens (~96k words). Therefore, o3 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: o3 or Magistral Medium?+
o3 scores 69.1% on SWE-bench Verified while Magistral Medium scores 45.2%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, o3 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between o3 and Magistral Medium?+
o3 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Magistral Medium provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between o3 and Magistral Medium?+
o3 generates approximately 75 tokens per second, while Magistral Medium delivers 50 tokens per second. In latency-sensitive production environments, o3 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining o3 and Magistral Medium to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Magistral Medium to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to o3. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Command A Reasoning vs o3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Grok 4.20 (Reasoning) vs o3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Magistral Medium vs ERNIE 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- OpenAI o1 vs o3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o3 vs Claude Opus 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o3 vs DeepSeek-R1-0528: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs