Все статьи
LLM API Comparison & Cost/

Цены и характеристики Mistral Large 4

Модель MoE с контекстным окном 1 млн токенов по цене $0.68 за вход и $2.09 за выход устанавливает новые стандарты масштабируемости.

4 мин чтения

Цены и характеристики Mistral Large 4 — GPUniq
Данные на 4 источника

Черновик подготовлен AI-инструментами и отредактирован человеком. Характеристики и выводы проверены редактором GPUniq.

TL;DR

Mistral Large 4 стоит $0.68 за миллион входных токенов и $2.09 за миллион выходных. Модель поддерживает контекстное окно 1 048 576 токенов и нативную обработку изображений. Построенная на архитектуре разреженных экспертов (sparse mixture-of-experts) с примерно 52 млрд активных параметров из 1,05 трлн общего объема, она набрала 93,3% в тесте безопасности Lakera B3 AI Security Benchmark.

Сколько стоит Mistral Large 4?

Тарифы API для Mistral Large 4 составляют $0.68 за 1 млн входных токенов и $2.09 за 1 млн выходных. Эти ставки применяются единообразно как для стандартного текста, так и для визуального контекста.

Стоимость ввода остается низкой даже при больших объемах данных. Промпт объемом 500 000 входных токенов обойдется в $0.34 за вызов API. Использование максимального контекста в 1 048 576 токенов стоит $0.71 за запрос. Генерация полного ответа на 262 144 токена стоит $0.55.

Операционная нагрузкаВходные токеныВыходные токеныОбщая стоимость запроса
Короткий запрос10 0001 000$0.0089
Средний документ100 00010 000$0.0889
Глубокий анализ500 00050 000$0.4445
Полный контекст1 048 576262 144$1.2610

Каковы технические характеристики модели?

Mistral Large 4 использует архитектуру разреженных экспертов (Sparse Mixture-of-Experts, MoE). Она динамически направляет входящие токены, используя ~52 млрд активных параметров из ~1,05 трлн общего числа.

ХарактеристикаЗначение
АрхитектураSparse Mixture-of-Experts (MoE)
Общее количество параметров~1.05T
Активных параметров на токен~52B
Параметры визуального энкодера1.6B
Максимальное контекстное окно1 048 576 токенов
Максимальное количество выходных токенов262 144 токена

Модель принимает контекст до 1 048 576 токенов. Один запрос к API может выдать до 262 144 токенов.

Для самостоятельного хостинга требуются огромные аппаратные мощности. Для размещения параметров необходимо около 1050 ГБ VRAM в точности FP8 или примерно 525 ГБ при 4-битном квантовании.

Поддерживает ли модель изображения?

Mistral Large 4 нативно обрабатывает изображения вместе с текстовыми промптами. Архитектура включает выделенный визуальный энкодер на 1,6 млрд параметров.

Вы можете отправлять модели текстовые документы, графики, диаграммы и скриншоты кода. Она справляется с визуальным позиционированием, парсингом структурированных таблиц и ответами на вопросы по документам непосредственно в рамках стандартных вызовов API.

Чем она отличается от Mistral Large 3?

Mistral Large 4 масштабирует емкость до ~1,05 трлн параметров с использованием архитектуры Sparse MoE, превосходя Mistral Large 3. Она направляет токены на ~52 млрд активных параметров, чтобы сбалансировать скорость выполнения и мощность модели.

Функция или метрикаMistral Large 3Mistral Large 4
АрхитектураНе указано в данныхSparse MoE (~1.05T всего)
Активные параметры-~52B на токен
Цена за 1 млн входных токенов-$0.68
Цена за 1 млн выходных токенов-$2.09
Максимальное контекстное окно-1 048 576 токенов
Поддержка изображений-Текст + Изображения (1.6B визуальный энкодер)

Как модель показывает себя в тестах?

Mistral Large 4 набрала 93,3% в публичном тесте безопасности Lakera B3 AI Security Benchmark. Это самый высокий результат среди моделей с открытыми весами на данный момент.

ТестРезультатРейтинг / Контекст
Lakera B3 AI Security93.3%Лучший среди моделей с открытыми весами
Vals AI (Harvey's Legal Agent)#6 из 75Оценка среди 75 моделей

Производительность сильно зависит от конфигурации вашего провайдера. Некоторые эндпоинты ограничивают контекст до 512 тыс. токенов вместо полного лимита в 1 млн.

Как получить доступ к API?

Mistral AI выпустила модель в публичный превью 6 октября 2026 года через Mistral Studio и Mistral API. Компания пообещала открыть веса до конца октября 2026 года под проприетарной лицензией.

Используйте mistral-large-4 или mistral-large-4-0 в качестве идентификатора модели.

curl https://api.mistral.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MISTRAL_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "mistral-large-4",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Analyze this contract for risk vectors."
      }
    ],
    "max_tokens": 1000
  }'

Поддержка интеграции для фреймворков вроде vLLM или llama.cpp на момент запуска не была подтверждена.

Основные сценарии использования

  • Юридический анализ: загружайте полные договоры в контекст 1 млн токенов для поиска конкретных положений без разбивки на части.
  • Безопасные агенты: создавайте агентские циклы и рабочие процессы с использованием инструментов, требующие защиты от инъекционных атак.
  • Финансовый анализ: извлекайте информацию из финансовых отчетов, содержащих таблицы, изображения и неструктурированный текст, используя визуальный энкодер на 1,6 млрд параметров.
  • Поддержка ПО: анализируйте большие кодовые базы в одном промпте и получайте длинные рефакторинговые ответы объемом до 262 144 токенов.

Читайте также в блоге GPUniq

Методология

Facts are compiled from the vendor's own announcement and documentation, linked below, at the time of writing; where the vendor hasn't published a number it is marked as such. GPUniq prices, when the model is already available here, come from our live catalog.

Источники

  1. 1.Introducing Mistral Large 4 | Mistral — Mistral AI (просмотрено )
  2. 2.Mistral Large 4 - Mistral AI | Mistral Docs — Mistral AI (просмотрено )
  3. 3.What Is Mistral Large 4? Architecture, Context, Access, and Cost — Hugging Face (просмотрено )
  4. 4.Mistral Large 4 benchmarks & pricing · The Model Gap — The Model Gap (просмотрено )

Нужны недорогие GPU под ваш проект?

Живые цены на аренду GPU и нужная карта за пару кликов — H100, A100, RTX 4090 и ещё 50+ моделей. Оплата картой РФ или по счёту.

Ещё в блоге GPUniq