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 et GPT-5.5 de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Mistral Medium 3.5 propose une fenêtre de contexte de 262.1K tokens au tarif de $0.40/$2.00 par million de tokens, tandis que GPT-5.5 offre 1.05M tokens de contexte à $5.00/$30.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Mistral Medium 3.5
Modèle de Base à Poids OuvertsMistral Medium 3.5 de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 90 tokens/s, un indice d’int
$0.40 / 1M
$2.00 / 1M
262.1K tokens
54%
GPT-5.5
Modèle Phare de PointeGPT-5.5 de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1.1M, une vitesse de 112 tokens/s, un indice d’intelligence de 84/100 et
$5.00 / 1M
$30.00 / 1M
1.05M tokens
81%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral Medium 3.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 68%)
- Débit rapide de 90 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 450 ms
- Poids ouverts (Confidential (~80B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
GPT-5.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.1M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 81% · GPQA Diamond 80%)
- Débit rapide de 112 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1180 ms
- Tarification API optimisée ($5/$30 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Mistral Medium 3.5 (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-5.5 (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-5.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-5.5 assure un débit supérieur et Mistral Medium 3.5 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Mistral Medium 3.5 ou GPT-5.5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-5.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Mistral Medium 3.5 et GPT-5.5 ?+
Mistral Medium 3.5 est facturé $0.40 / $2.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $5.00 / $30.00 pour GPT-5.5. En coût pondéré, Mistral Medium 3.5 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Mistral Medium 3.5 prend en charge 262.1K tokens contre 1.05M tokens pour GPT-5.5. Côté vitesse de génération, GPT-5.5 est le plus rapide.
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Sources: Documentation API officielle de Mistral AI et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).