Mistral: Mistral Medium 3.5 mistralai/mistral-medium-3-5

Модель Mistral: Mistral Medium 3.5 от Mistral AI (семейство mistral-medium) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Европейский AI-чемпион. Эффективные модели + сильная Mixtral-серия.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

262K

контекст, токенов

150 ₽

за 1 млн входных токенов

750 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Mistral: Mistral Medium 3.5

Оптимальна для агентных и мультимодальных сценариев, где нужен баланс между глубиной рассуждения, поддержкой vision и большим контекстом.

Mistral Medium 3.5 — плотная инструктивная модель от Mistral AI с 128 миллиардами параметров, ориентированная на сложные задачи в агентных сценариях, программирование и многошаговое рассуждение. Модель поддерживает мультимодальный ввод: принимает как текст, так и изображения, что делает её применимой в задачах, требующих анализа визуального контента совместно с текстовым контекстом.

Контекстное окно в 262 144 токена позволяет работать с объёмными документами, длинными кодовыми базами и многоходовыми диалогами без потери контекста. Внутренний механизм рассуждения (reasoning) помогает модели справляться с задачами, где требуется последовательный анализ и декомпозиция проблемы — например, отладка сложного кода или разбор многоуровневых бизнес-требований. Семейство Mistral Medium традиционно позиционируется как баланс между производительностью и стоимостью вызова относительно более крупных флагманских моделей.

Модель хорошо подходит для построения агентных пайплайнов, где LLM выступает оркестратором или исполнителем инструментальных цепочек, а также для задач, сочетающих анализ изображений с генерацией структурированного текста или кода.

Когда брать эту модель

✓ Агентные воркфлоу с инструментальными вызовами и многошаговым планированием
✓ Генерация, ревью и отладка кода на различных языках программирования
✓ Анализ изображений в связке с текстовой обработкой (документы, схемы, скриншоты)
✓ Работа с длинными документами и кодовыми базами благодаря большому контекстному окну
✓ Сложные аналитические задачи, требующие цепочки рассуждений

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй скриншот интерфейса мобильного приложения и напиши Python-код для автоматизированного теста на основе выявленных UI-элементов.

Использование Mistral: Mistral Medium 3.5 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistralai/mistral-medium-3-5",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/mistral-medium-3-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "mistralai/mistral-medium-3-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);