mistral-medium-3:free
Mistral model for multilingual chat, reasoning, and tool-assisted workflows
Capacità
Modalità
Statistiche rapide
Performance
Parametri supportati
Tutti i provider = supportato da ogni upstream che serve questo modello. Alcuni provider = dipende dall'upstream che gestisce la richiesta. Predefinito = il valore inviato quando non lo imposti.
| Parametro | Provider | Predefinito |
|---|---|---|
| frequency_penalty | Tutti i provider | - |
| max_tokens | Tutti i provider | - |
| presence_penalty | Tutti i provider | - |
| response_format | Tutti i provider | - |
| seed | Tutti i provider | - |
| stop | Tutti i provider | - |
| structured_outputs | Tutti i provider | - |
| temperature | Tutti i provider | 0.3 |
| tool_choice | Tutti i provider | - |
| tools | Tutti i provider | - |
| top_p | Tutti i provider | - |
Prezzi
| Prezzo di input | $0.00 · 1M token |
| Prezzo di output | $0.00 · 1M token |
| Finestra di contesto | 128K token |
| Endpoint compatibili | openai |
| Provider | Mistral |
Chiamare mistral-medium-3:free dal tuo codice
Punta qualsiasi SDK compatibile con OpenAI a UnoRouter e richiedi il modello per nome. Sostituisci YOUR_API_KEY con una vera chiave dal tuo dashboard.
curl https://api.unorouter.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mistral-medium-3:free",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Domande frequenti
Quanto costa mistral-medium-3:free per 1M token?
L'input ha un prezzo di $0.00 per 1M token, l'output di $0.00 per 1M token. La fatturazione è per token, nessun arrotondamento alle dimensioni del batch.
Come accedo a mistral-medium-3:free tramite API?
Invia richieste all'endpoint /v1/chat/completions di UnoRouter con model=mistral-medium-3:free. Qualsiasi libreria client compatibile con OpenAI funziona. L'autenticazione usa un token Bearer standard.
Qual è la finestra di contesto di mistral-medium-3:free?
mistral-medium-3:free supporta una finestra di contesto di 128K token, condivisa tra il tuo prompt e la risposta del modello.
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