Head-to-Head Model Comparison

Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

साझा करें

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Mistral Medium 3.5Profile

GPT-5.5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Mistral AI

Mistral Medium 3.5

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Mistral AI का Mistral Medium 3.5 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 90 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.4/$2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 55/100 इंटेलीजेंस

Intelligence Index55 / 100

Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

54%

OpenAI

GPT-5.5

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

OpenAI का GPT-5.5 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 112 टोकन/सेकंड स्पीड और $5/$30 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 84/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index84 / 100

Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$30.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

81%

एक नज़र में मुख्य अंतर

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%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-5.5

+27.0% SWE-bench lead

Cost

Mistral Medium 3.5

13.8x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-5.5

+24% faster generation

Context

GPT-5.5

1.05M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Mistral Medium 3.5GPT-5.5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

54%vs81%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

68%vs80%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

84.5%vs89.6%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1370ptsvs1465pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs16.2%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

46%vs57.5%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs52%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs78.5%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

78%vs94.8%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

85%vs87%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs112 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Mistral Medium 3.50.45s

GPT-5.51.18s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Mistral Medium 3.56.01s

GPT-5.55.64s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Mistral Medium 3.5 Monthly API Bill

$2.55 / month

$0.4/1M in · $2/1M out

GPT-5.5 Monthly API Bill

$35.25 / month

$5/1M in · $30/1M out

Mistral Medium 3.5 saves approximately $32.70 / month (93%) under this workload.13.8x Savings

Mistral Medium 3.5 · Strengths & Key Advantages

262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 68%)
90 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 450ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (Confidential (~80B MoE)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GPT-5.5 · Strengths & Key Advantages

1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 81% · GPQA Diamond 80%)
112 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1180ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$5/$30 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Mistral Medium 3.5 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-5.5 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-5.5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5.5 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Mistral Medium 3.5 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Mistral Medium 3.5 या GPT-5.5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-5.5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Mistral Medium 3.5 और GPT-5.5 में किसका API सस्ता है?+

Mistral Medium 3.5 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.40 / $2.00 प्रति 1M टोकन है और GPT-5.5 की $5.00 / $30.00 है। समग्र लागत में Mistral Medium 3.5 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Mistral Medium 3.5 में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-5.5 में 1.05M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5.5 तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Mistral Medium 3.5

GPT-5.5

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Mistral Medium 3.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-5.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

Related reading