Gemini 3.8 FlashvsMistral Medium 3.5
都是语言模型，按各自厂商 API 的标准价比较，每个数字都附来源。
按你的用量对比
所有模型按同一个请求计价输入 8,000 token，输出 2,000
| Gemini 3.8 Flash Gemini API | Mistral Medium 3.5 | |
|---|---|---|
| 适用价格 | 基础价格 | 未提供：目前没有 API 价格 |
| 输入每 1M token | $0.75 | — |
| 缓存读取每 1M token | $0.075 | — |
| 输出每 1M token | $3.75 | — |
| 每次请求成本 | $0.0135 | — |
| 每 1,000 次请求 | $13.50 | — |
- Gemini 3.8 Flash Gemini API pricing · 数据日期 2026年11月1日
所有模型都按同一个请求、以各厂商自己的标价（均附来源和日期）计算，因此加粗的就是最便宜的。无法处理该请求的模型会注明原因，不参与排名；厂商没有某个条件的价格时，会说明改用了哪个价格。
在所有有评分的模型中的位置
每条线从该榜单的最低分到最高分，竖线是中位数。
- Gemini 3.8 Flash
- Mistral Medium 3.5
关键差异
上下文
1,048,576 Gemini 3.8 Flash model · 数据日期 2026年11月1日
256,000 Mistral docs: mistral-medium-3-5-26-04 · 数据日期 2026年11月3日
输入模态
文本、图像、视频、音频、PDF Gemini 3.8 Flash model · 数据日期 2026年11月1日
文本、图像 Mistral Medium 3.5 128B · 数据日期 2026年11月1日
以上差异来自已核实厂商规格，或各自官方 API 在相同地区、币种、计费单位和条件下的标价。不同条件仍在完整表格中并列展示，不据此判断哪款更便宜。 声明的功能只说明支持情况，不代表实测质量或推荐；缺少证据不等于不支持。
完整对比
| Gemini 3.8 Flash Google | Mistral Medium 3.5 Mistral AI | |
|---|---|---|
| 概览 | ||
| 发布时间 | 2026年9月2日 | 2026年4月28日 |
| 开放权重 | — | |
| 知识截止 | 2026年3月 | 官方未写明 |
| 规格 | ||
| 上下文 | 1.05M | 256K |
| 最大输出 | 65.54K | 262.14K |
| 输入模态 | 文本、图像、视频、音频、PDF | 文本、图像 |
| 输出模态 | 文本 | 文本 |
| 推理 | ||
| 推理档位 | low、medium、high | none、high |
| 可关闭推理 | 官方未写明 | |
| 工具调用 | ||
| 结构化输出 | ||
| 内置工具 | 联网搜索、网页抓取、代码执行、电脑操作、地图 | 官方未写明 |
| 价格 · 每百万 tokens | ||
| 输入价格 | $0.75 | — |
| 输出价格 | $3.75 | — |
| 缓存读取价格 | $0.075 | — |
| 混合价格（输入 3 : 输出 1） | $1.50 | — |
| 条件价格 · 每百万 tokens | ||
| 批量输入价格 | $0.375批量 | — |
| 批量输出价格 | $1.875批量 | — |
| Flex 层级输入价格 | $0.375Flex 层级 | — |
| Flex 层级输出价格 | $1.875Flex 层级 | — |
| Priority 层级输入价格 | $1.35Priority 层级 | — |
| Priority 层级输出价格 | $6.75Priority 层级 | — |
| 引用评分 | ||
| Epoch Capabilities Index | 158.6 | 141.6 |
| LMArena Text | 1,496 high effort | 1,426 |
| LMArena Text · Coding | 1,530 high effort | 1,477 |
| LMArena Vision | 1,315 high effort | 1,223 |
| LMArena Text · Chinese | 1,536 high effort | 1,448 |
| Epoch AI · GPQA Diamond | 95.4% high effort | — |
| Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–3 | 68.4% high effort | — |
头条价格可能来自不同渠道、地区或档位。选用模型前请核对各项来源，缺失的事实保留为空。
模型详情与来源
- Gemini 3.8 Flash → 已上线
- Mistral Medium 3.5 → 即将下线 · 数据日期 2026年11月1日
引用评分
- Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · Epoch AI Benchmarking Hub data · CC BY 4.0 · 数据日期 2026年11月5日
- Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · Epoch AI Benchmarking Hub data · CC BY 4.0 · 数据日期 2026年10月28日
- Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · Epoch AI Benchmarking Hub data · CC BY 4.0 · 数据日期 2026年11月4日
- EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · EQ-Bench: Longform Writing · MIT · 数据日期 2026年10月28日
- LiveBench (White et al.), release 2026-06-25, livebench.ai, licensed CC BY-SA 4.0. This board, adapted from it, is shared under CC BY-SA 4.0. · LiveBench release 2026-06-25 · CC BY-SA 4.0 · 数据日期 2026年6月25日
- LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · LMArena leaderboard dataset (Hugging Face) · CC BY 4.0 · 数据日期 2026年10月28日
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- Terminal-Bench 4.0 leaderboard (Marten, Shaw et al., Terminal-Bench; harbor-framework/terminal-bench on GitHub), licensed Apache-2.0. · harbor-framework/terminal-bench leaderboard submissions · Apache-2.0 · 数据日期 2026年9月29日
- EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · EQ-Bench: 4 · MIT · 数据日期 2026年10月24日