Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral Medium 3.5 de Mistral AI y GPT-5.5 de OpenAI compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Mistral Medium 3.5 ofrece una ventana de contexto de 262.1K tokens a $0.40/$2.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que GPT-5.5 ofrece 1.05M tokens de contexto a $5.00/$30.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Mistral Medium 3.5
Modelo Base de Pesos AbiertosMistral Medium 3.5 de Mistral AI es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 90 tokens/s, índice de inteligencia de 55
$0.40 / 1M
$2.00 / 1M
262.1K tokens
54%
GPT-5.5
Modelo Insignia de FronteraGPT-5.5 de OpenAI es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 1.1M, velocidad de 112 tokens/s, índice de inteligencia de 84/100 y tarifa de
$5.00 / 1M
$30.00 / 1M
1.05M tokens
81%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Mistral Medium 3.5 is 13.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.5 has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- GPT-5.5 is faster at 112 tok/s vs 90 tok/s.
- GPT-5.5 leads on SWE-bench coding (81.0% vs 54.0%).
| Característica | Mistral Medium 3.5 | GPT-5.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 55 | 84 |
Provider | Mistral AI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.40 / 1M | $5.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.00 / 1M | $30.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.35 / 1M | $4.35 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,575 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 112 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 54% | 81% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 68% | 80% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.50 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral Medium 3.5 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 262K con hasta 33K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 68%)
- Rendimiento ágil de 90 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 450 ms
- Pesos abiertos (Confidential (~80B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
GPT-5.5 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1.1M con hasta 128K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 81% · GPQA Diamond 80%)
- Rendimiento ágil de 112 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 1180 ms
- Economía de API competitiva ($5/$30 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Mistral Medium 3.5 | GPT-5.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.38 | $3.90 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 64K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 37K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Mistral Medium 3.5 | GPT-5.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mistral-medium-3-5-latest | gpt-5-5 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-04 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | December 2025 |
| Architecture | Enterprise Hybrid Reasoning MoE | Default frontier unified reasoning model |
| Parameters | Confidential (~80B MoE) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.4/1M in) across full 262K window | Flat rate ($5/1M in) across full 1050K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.1/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 50 GB VRAM (4-bit Quantized) · 172 GB VRAM (Native BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral Medium 3.5 or GPT-5.5?
GPT-5.5 is more intelligent. It scores 84 compared with 55 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.5 is faster, generating 112 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral Medium 3.5 is cheaper at $0.35 per 1M tokens blended, compared with $4.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mistral Medium 3.5 has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 1.18s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.5 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 262.1K tokens.
Veredicto
Tanto Mistral Medium 3.5 (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como GPT-5.5 (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: GPT-5.5 lidera en inteligencia general y programación, GPT-5.5 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Mistral Medium 3.5 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Mistral Medium 3.5 o GPT-5.5?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, GPT-5.5 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Mistral Medium 3.5 frente a GPT-5.5?+
Mistral Medium 3.5 cuesta $0.40 / $2.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que GPT-5.5 cuesta $5.00 / $30.00. En costo combinado, Mistral Medium 3.5 es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Mistral Medium 3.5 cuenta con 262.1K tokens de contexto frente a 1.05M tokens de GPT-5.5. En velocidad de inferencia, GPT-5.5 ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Mistral AI y OpenAI, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).