Head-to-Head Model Comparison

o3 vs Magistral Medium

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
o3 vs Magistral Medium: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI tarafından geliştirilen o3 ve Mistral AI tarafından sunulan Magistral Medium, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. o3, 200K token bağlam penceresi ve 1M token başına $2.00/$8.00 fiyat sunarken; Magistral Medium, 128K token bağlam penceresi ve $1.00/$3.50 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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

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

o3

Derin Akıl Yürütme Motoru

OpenAI tarafından geliştirilen o3; derin mantıksal akıl yürütme, ileri matematik ve çok adımlı bilimsel analiz için tasarlanmış olup 200K bağlam penceresi, 75 token/sn hız, 56/100 zeka indeksi ve 1M token başına $2/$8 fiyatlandırma sunar.

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

Derin Akıl Yürütme Motoru

Mistral AI tarafından geliştirilen Magistral Medium; derin mantıksal akıl yürütme, ileri matematik ve çok adımlı bilimsel analiz için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 50 token/sn hız, 51/100 zeka indeksi ve 1M token başına $1/$3.5 fi

Intelligence Index51 / 100
Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$3.50 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

45.2%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

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

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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 bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 100K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 69.1% · GPQA Diamond 76.5%)
  • Sadece 2800 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 75 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $2/$8 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Yüksek hacimli üretim trafiğinde maliyetleri optimize etmek için Prompt Caching ve Batch API kullanımı önerilir

Magistral Medium · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 33K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 45.2% · GPQA Diamond 67.8%)
  • Sadece 850 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 50 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $1/$3.5 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

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

Teknik Özellikler

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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem o3 (derin mantıksal akıl yürütme, ileri matematik ve çok adımlı bilimsel analiz, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Magistral Medium (derin mantıksal akıl yürütme, ileri matematik ve çok adımlı bilimsel analiz, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: o3 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, o3 daha yüksek üretim hızı sağlar; Magistral Medium ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için o3 mi yoksa Magistral Medium mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde o3 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

o3 ve Magistral Medium API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

o3 1M giriş/çıkış tokeni başına $2.00 / $8.00 ücretlendirilirken, Magistral Medium $1.00 / $3.50 seviyesindedir. Karma maliyette Magistral Medium daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

o3 200K token bağlam penceresi sunarken Magistral Medium 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise o3 öndedir.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

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.

Resmi kaynaklar: OpenAI ve Mistral AI resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).