Comparación de modelos
Compare GPT-5.6 Luna y Mistral Medium 3.5 utilizando la misma rúbrica texto y razonamiento del proveedor. Sin puntuación misteriosa ni clasificación de referencia inventada.
Hechos comprobados 14 de septiembre de 2026
Indica tu uso. La estimación se actualiza al escribir.
Ejemplo: 6.000 tokens de entrada para 10 páginas y 500 para el resumen. La longitud varía; ajusta los valores.
Una ejecución envía tu entrada al modelo una vez y recibe una respuesta. Los tokens son fragmentos de texto: la entrada es lo que envías y la salida es la respuesta que recibes.
Las estimaciones excluyen impuestos, herramientas, almacenamiento/escritura de caché, cuotas gratuitas y descuentos personalizados. En imágenes solo incluyen la salida, no el prompt ni las referencias. Los modos de calidad varían. Los ajustes no listados no se consideran gratuitos.
| modelo | Acceso | Total estimado (USD) |
|---|---|---|
| GPT-5.6 LunaOpenAI | OpenAI | 0,0018 US$ |
| Mistral Medium 3.5Mistral AI | Mistral AI | Sin tarifa revisada |
Toma rápida
El nivel económico de GPT-5.6 para procesar muchas tareas breves y repetibles.
Un precio bajo por token no garantiza un coste bajo por tarea si el modelo necesita reintentos o mucho razonamiento.
El modelo de frontera de peso abierto de Mistral para flujos de trabajo multimodales, de codificación, de razonamiento y de agentes exigentes, con una ventana de contexto de 256K.
El precio del token principal se aplica al punto final alojado estándar de Mistral. La inferencia regional cuesta más y el autohospedaje traslada la factura a las GPU, las operaciones y el soporte.
Compara los hechos publicados
Los valores utilizan las unidades y límites publicados de cada proveedor. Un espacio en blanco significa que el proveedor no publicó un valor directamente comparable en las fuentes revisadas.
| Texto y razonamiento | GPT-5.6 Luna | Mistral Medium 3.5 |
|---|---|---|
| ventana contextualMáximo contexto de trabajo y aviso combinado documentado por el proveedor. | 1,05 millones de fichas | 256.000 tokens combinados |
| Salida máximaLímite de respuestas publicado por el proveedor, cuando esté disponible. | 128K fichas | No publicado por separado |
| límite de conocimientoÚltima fecha de conocimiento confiable publicada explícitamente por el proveedor del modelo. Las herramientas de búsqueda y conectadas pueden recuperar información más reciente pero no cambian el límite integrado del modelo. | 16 de febrero de 2026 | No publicado |
| Precio de entradaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de entrada, a menos que se indique lo contrario. | $0.2 / 1M | $1,50 / 1 millón |
| Precio de salidaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de salida, a menos que se indique lo contrario. | $1.2 / 1M | $7,50 / 1 millón |
| EntradasTipos de medios aceptados por el punto final del modelo enumerado. | Texto, imagen | Texto, imagen |
| Herramientas y agentesHerramientas nativas seleccionadas y capacidades de creación de agentes, no una lista exhaustiva. | Funciones, búsqueda web/archivos, código, computadora, MCP | Funciones, agentes, herramientas integradas, resultados estructurados y previstos |
como elegir
Comience con el trabajo que necesita completar y luego valide los detalles del costo, el acceso y la política en la ruta exacta de su proveedor.
OpenAI dice que las entradas y salidas de API no se utilizan para el entrenamiento de modelos de forma predeterminada. Los registros predeterminados de supervisión de abusos se pueden conservar hasta por 30 días; Las organizaciones calificadas pueden solicitar otros controles.
Enlaces de proveedores y API
Los términos comerciales de Mistral excluyen la capacitación de modelos de forma predeterminada, excepto cuando un cliente opta por participar o utiliza laboratorios designados o modelos de vista previa. La retención de entrada y salida de API estándar es generalmente de 30 días consecutivos para el monitoreo de abuso, a menos que esté habilitada la retención de datos cero.
Enlaces de proveedores y API
Preguntas frecuentes
GPT-5.6 Luna: El nivel económico de GPT-5.6 para procesar muchas tareas breves y repetibles. Mistral Medium 3.5: El modelo de frontera de peso abierto de Mistral para flujos de trabajo multimodales, de codificación, de razonamiento y de agentes exigentes, con una ventana de contexto de 256K.
Considere GPT-5.6 Luna cuando su prioridad sea Extracción de datos. Considere Mistral Medium 3.5 cuando su prioridad sea Codificación compleja y flujos de trabajo de agentes. Pruebe ambos con sus propios datos y la ruta del proveedor antes de comprometerse.
No. Esta comparación alinea los datos publicados por el proveedor para la categoría Texto y razonamiento. No reclama un ganador universal ni combina puntuaciones de referencia de terceros incompatibles.
