Mistral Medium 3.5 vs GPT-5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral Medium 3.5 di Mistral AI e GPT-5.5 di OpenAI sono due modelli di IA di riferimento. Mistral Medium 3.5 offre una finestra di contesto di 262.1K token a $0.40/$2.00 per milione di token, mentre GPT-5.5 mette a disposizione 1.05M token di contesto a $5.00/$30.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
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Mistral Medium 3.5
Modello Base a Pesi ApertiMistral Medium 3.5 di Mistral AI è un modello di IA progettato per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, con finestra di contesto da 262K, velocità di 90 token/s, indice di intelligenza di
$0.40 / 1M
$2.00 / 1M
262.1K tokens
54%
GPT-5.5
Modello Ammiraglia di FrontieraGPT-5.5 di OpenAI è un modello di IA progettato per il ragionamento aziendale di frontiera, la programmazione avanzata e i carichi di produzione, con finestra di contesto da 1.1M, velocità di 112 token/s, indice di intelligenza di 84/100 e
$5.00 / 1M
$30.00 / 1M
1.05M tokens
81%
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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%).
| 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 |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkPunteggi Benchmark Verificati
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral Medium 3.5 · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 262K con capacità massima di output fino a 33K token (SWE-bench Verified 54% · GPQA Diamond 68%)
- Throughput elevato di 90 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 450 ms
- Pesi aperti (Confidential (~80B MoE)) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
GPT-5.5 · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 1.1M con capacità massima di output fino a 128K token (SWE-bench Verified 81% · GPQA Diamond 80%)
- Throughput elevato di 112 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 1180 ms
- Economia API competitiva ($5/$30 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
- Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
- Per volumi di traffico elevati in produzione si consiglia di attivare il prompt caching e la Batch API
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 |
Specifiche Tecniche
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: Risposte Rapide (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.
Verdetto
Sia Mistral Medium 3.5 (Ideale per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia GPT-5.5 (Ideale per il ragionamento aziendale di frontiera, la programmazione avanzata e i carichi di produzione, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: GPT-5.5 guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, GPT-5.5 garantisce una generazione più rapida e Mistral Medium 3.5 offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Mistral Medium 3.5 o GPT-5.5?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale GPT-5.5. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra Mistral Medium 3.5 e GPT-5.5?+
Mistral Medium 3.5 costa $0.40 / $2.00 per milione di token di input/output, mentre GPT-5.5 costa $5.00 / $30.00. Nel costo combinato, Mistral Medium 3.5 risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
Mistral Medium 3.5 supporta 262.1K token di contesto contro 1.05M token di GPT-5.5, mentre GPT-5.5 offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Mistral AI e OpenAI, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).