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Head-to-Head Model Comparison

o3 vs Magistral Medium

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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o3 vs Magistral Medium: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI का o3 और Mistral AI का Magistral Medium दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। o3 में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $2.00/$8.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Magistral Medium में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $1.00/$3.50 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

o3

डीप रीजनिंग इंजन

OpenAI का o3 गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$8 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 56/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index56 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

69.1%

Mistral AI

Magistral Medium

डीप रीजनिंग इंजन

Mistral AI का Magistral Medium गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 50 टोकन/सेकंड स्पीड और $1/$3.5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 51/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदा

Intelligence Index51 / 100
Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$3.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

45.2%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
Featureo3Magistral Medium
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5651
Provider
OpenAIMistral 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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s50 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
o3
+23.9% SWE-bench lead
Cost
Magistral Medium
2.2x cheaper monthly runtime
Speed
o3
+50% faster generation
Context
o3
200K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

o3Magistral Medium
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

69.1%vs45.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

76.5%vs67.8%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

87%vs82.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1345ptsvs1335pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

12.9%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

42%vs40%
SciCode (Scientific Computing)

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

42.5%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

70.5%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

91.6%vs76.5%
Long-Context Reasoning

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

78.5%vs80%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs50 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
o32.80s
Magistral Medium0.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o39.47s
Magistral Medium10.85s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
o3 Monthly API Bill
$10.95 / month
$2/1M in · $8/1M out
Magistral Medium Monthly API Bill
$5.03 / month
$1/1M in · $3.5/1M out
Magistral Medium saves approximately $5.92 / month (54%) under this workload.2.2x Savings

o3 · Strengths & Key Advantages

  • 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 100K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 69.1% · GPQA Diamond 76.5%)
  • 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 2800ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $2/$8 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

Magistral Medium · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 45.2% · GPQA Diamond 67.8%)
  • 50 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 850ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $1/$3.5 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
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metrico3Magistral Medium
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.35$0.65
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
48K40K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
26K22K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Featureo3Magistral Medium
Official API Model ID (SDK)o3magistral-medium-latest
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2025-042025-03
Knowledge CutoffJune 2024January 2025
ArchitectureReasoning transformer with adjustable thinking effortReinforcement-Learned Reasoning Transformer
ParametersConfidentialConfidential (~70B)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 200K windowFlat rate ($1/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)Cached input at $0.25/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)API Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedMistral AI Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

o3 vs Magistral Medium: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

o3 (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Magistral Medium (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: o3 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, o3 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Magistral Medium बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए o3 या Magistral Medium में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में o3 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

o3 और Magistral Medium में किसका API सस्ता है?+

o3 की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $8.00 प्रति 1M टोकन है और Magistral Medium की $1.00 / $3.50 है। समग्र लागत में Magistral Medium अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

o3 में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Magistral Medium में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में o3 तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: OpenAI और Mistral AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।