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Comparación de modelos

Mistral Medium 3.5 y Celeris-1 Magnus

Compare Mistral Medium 3.5 y Celeris-1 Magnus utilizando la misma rúbrica texto y razonamiento del proveedor. Sin puntuación misteriosa ni clasificación de referencia inventada.

Hechos comprobados 4 de septiembre de 2026

Calcula tu coste

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.

Opciones avanzadas
Cómo funciona esta estimación

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.

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modeloTotal estimado (USD)
Celeris-1 MagnusCelerisSin tarifa revisada
Mistral Medium 3.5Mistral AISin tarifa revisada

Toma rápida

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.

Lo mejor para

  • Codificación compleja y flujos de trabajo de agentes
  • Razonamiento multimodal de documentos e imágenes.
  • Organizaciones que eligen entre implementación alojada y controlada

cuidado con

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.

Celeris-1 Magnus

Modelo de lenguaje de difusión centrado en agentes Celeris para razonamiento rápido, bucles de herramientas, acciones estructuradas e integración compatible con OpenAI.

Lo mejor para

  • Agentes que utilizan herramientas de baja latencia
  • Flujos de trabajo estructurados de extracción y acción.
  • Teams migrando un cliente compatible con OpenAI

cuidado con

La página de precios públicos etiqueta Celeris-1 en lugar de Magnus, y el servicio aún está temprano. Confirme la facturación, la capacidad, el soporte, la retención de datos y un SLA de producción de Magnus directamente.

Compara los hechos publicados

Mistral Medium 3.5 vs Celeris-1 Magnus

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 razonamientoMistral Medium 3.5Celeris-1 Magnus
ventana contextualMáximo contexto de trabajo y aviso combinado documentado por el proveedor.256.000 tokens combinados131.072 tokens combinados
Salida máximaLímite de respuestas publicado por el proveedor, cuando esté disponible.No publicado por separadoCualquier límite positivo dentro del contexto combinado.
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.No publicadoNo publicado
Precio de entradaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de entrada, a menos que se indique lo contrario.$1,50 / 1 millón$0,20/1 millón de tarifa familiar indicada; verificar magnus
Precio de salidaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de salida, a menos que se indique lo contrario.$7,50 / 1 millón$0,70/1 millón de tarifa familiar indicada; verificar magnus
EntradasTipos de medios aceptados por el punto final del modelo enumerado.Texto, imagenTexto; partes del contenido de la imagen soportadas por la API
Herramientas y agentesHerramientas nativas seleccionadas y capacidades de creación de agentes, no una lista exhaustiva.Funciones, agentes, herramientas integradas, resultados estructurados y previstosHerramientas, esquema JSON, razonamiento bajo/medio/xalto

como elegir

Compare el trabajo, no las exageraciones.

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.

Mistral Medium 3.5

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.

Celeris-1 Magnus

Celeris dice que las entradas y salidas de la API se procesan para proporcionar el servicio y monitorear el abuso y la confiabilidad. Su aviso público no ofrece un período fijo de retención de contenido ni una promesa de no capacitación; Hay opciones de VPC empresarial disponibles.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre Mistral Medium 3.5 y Celeris-1 Magnus

¿Cuál es la principal diferencia entre Mistral Medium 3.5 y Celeris-1 Magnus?

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. Celeris-1 Magnus: Modelo de lenguaje de difusión centrado en agentes Celeris para razonamiento rápido, bucles de herramientas, acciones estructuradas e integración compatible con OpenAI.

¿Debo elegir Mistral Medium 3.5 o Celeris-1 Magnus?

Considere Mistral Medium 3.5 cuando su prioridad sea Codificación compleja y flujos de trabajo de agentes. Considere Celeris-1 Magnus cuando su prioridad sea Agentes que utilizan herramientas de baja latencia. Pruebe ambos con sus propios datos y la ruta del proveedor antes de comprometerse.

¿Esta comparación entre Mistral Medium 3.5 y Celeris-1 Magnus se basa en los puntos de referencia de Cody?

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.