Mistral Large 4 vs GPT-6.1 Sol: comparativa 2026

Mistral Large 4 y GPT-6.1 Sol en pocas palabras

Mistral Large 4 y GPT-6.1 Sol permiten trabajar con contenidos extensos, razonar y llamar herramientas dentro de aplicaciones de IA. Ambos aceptan texto e imágenes y ofrecen un contexto cercano al millón de tokens. Las diferencias más claras están en el coste, la extensión máxima de las respuestas y los resultados de las evaluaciones disponibles. Mistral tiene tarifas menores y admite más tokens de salida. GPT obtiene resultados superiores en los cuatro benchmarks compartidos y declara compatibilidad con archivos.

Mistral Large 4 : Mistral Large 4 (Mistral AI): 1,36 US$ / 4,18 US$ por millón de tokens, contexto 1 M, benchmarks, veredicto y alternativas. Verificado el 25 de octubre de 2026.

GPT-6.1 Sol : GPT-6.1 Sol (OpenAI): 2 US$ / 10 US$ por millón de tokens, contexto 1,1 M, benchmarks, veredicto y alternativas. Verificado el 25 de octubre de 2026.

A menudo se comparan entre sí quienes dudan. Esta página alinea sus características punto por punto (11 criterios), sin acuerdos con ninguno de los dos editores.

Tabla comparativa

Criterio por criterio

Para cada criterio: por qué importa, el valor de cada uno y quién tiene ventaja. Un criterio sin datos de ambos lados no se decide.

Capacidades (índice Epoch AI)

El índice de capacidades de Epoch AI agrega muchos benchmarks en una sola cifra: cuanto más alto, mejor resuelve tareas difíciles. Mistral Large 4 : 150. GPT-6.1 Sol : 168,4. Ventaja: GPT-6.1 Sol.

Benchmarks comunes

En los benchmarks que ambos modelos realizaron, contamos las victorias de cada uno. Mistral Large 4 : 0 de 4. GPT-6.1 Sol : 4 de 4. Ventaja: GPT-6.1 Sol.

Precio de entrada

El precio de los tokens enviados al modelo pesa mucho en cuanto se le envían documentos largos o historial de conversación. Mistral Large 4 : 1,36 US$ / M tokens. GPT-6.1 Sol : 2 US$ / M tokens. Ventaja: Mistral Large 4.

Precio de salida

Los tokens generados suelen costar varias veces más; dominan la factura en redacción y código. Mistral Large 4 : 4,18 US$ / M tokens. GPT-6.1 Sol : 10 US$ / M tokens. Ventaja: Mistral Large 4.

Coste de una tarea tipo

Para una petición de 2.000 tokens de entrada y 500 de salida, repetida 30.000 veces al mes (1.000 al día). Mistral Large 4 : 144 US$ al mes. GPT-6.1 Sol : 270 US$ al mes. Ventaja: Mistral Large 4.

Ventana de contexto

La ventana de contexto fija la cantidad de texto que el modelo lee de una vez: útil para documentos largos y agentes. Mistral Large 4 : 1 M tokens. GPT-6.1 Sol : 1,1 M tokens. Ventaja: GPT-6.1 Sol.

Salida máxima

La longitud máxima de una respuesta importa para generar archivos de código o informes largos. Mistral Large 4 : 262,1 mil tokens. GPT-6.1 Sol : 128 mil tokens. Ventaja: Mistral Large 4.

Entradas aceptadas

Texto, imágenes, archivos, audio: cuantos más formatos acepta, más casos cubre sin herramientas adicionales. Mistral Large 4 : 2. GPT-6.1 Sol : 3. Ventaja: GPT-6.1 Sol.

Llamada a herramientas

Imprescindible para un agente: el modelo puede llamar a funciones, API o servidores MCP. Mistral Large 4 : sí. GPT-6.1 Sol : sí. Empate en este punto.

Pesos abiertos

Unos pesos descargables permiten ejecutar el modelo en su equipo, sin enviar sus datos a un proveedor. Mistral Large 4 : no. GPT-6.1 Sol : no. Empate en este punto.

Fecha de lanzamiento

Un modelo más reciente suele integrar datos más frescos y mejores técnicas de entrenamiento. Mistral Large 4 : 6 de octubre de 2026. GPT-6.1 Sol : 29 de septiembre de 2026. Ventaja: Mistral Large 4.

En gráficos

Nuestro análisis

Mistral AI, de Francia, publicó Mistral Large 4 el 6 de octubre de 2026. OpenAI, de Estados Unidos, lanzó GPT-6.1 Sol el 29 de septiembre de 2026. Los dos combinan razonamiento y llamadas a herramientas, por lo que pueden encajar en aplicaciones que deban procesar información y ejecutar interacciones con otros componentes. Mistral resulta especialmente pertinente cuando importan el volumen generado y el presupuesto. GPT aporta más argumentos cuando las evaluaciones facilitadas se parecen a sus tareas. Estas orientaciones se deducen de las especificaciones: las fichas no identifican públicos comerciales concretos ni describen resultados en el entorno particular de cada usuario.

El índice de capacidades Epoch es de 168,37 para GPT y de 150,03 para Mistral. En GPQA registran un 95,4 % y un 88,1 %, respectivamente; en FrontierMath, un 93,7 % y un 58,6 %. GPT alcanza el 100 % en AIME frente al 98,3 % de Mistral, y el 73,9 % en SimpleQA frente al 20 %. Solo GPT dispone aquí de resultados ARC1 y ARC2. Por millón de tokens, Mistral cuesta 1,36 dólares de entrada y 4,18 de salida. GPT cuesta 2 y 10 dólares. La relevancia económica depende de cuánto contenido envíe y genere usted.

Ninguno de los dos modelos ofrece pesos abiertos y las fichas no especifican una licencia. Por tanto, estos datos no permiten detallar los derechos de uso o redistribución. Tampoco informan sobre conservación de consultas, utilización del contenido para entrenamiento o ubicación del procesamiento. El país de la empresa no basta para resolver esas cuestiones. GPT incluye archivos entre sus entradas admitidas, además de texto e imágenes; Mistral solo enumera texto e imágenes. Esa diferencia define los formatos declarados, pero no las garantías de protección de los documentos. Si maneja información sensible, las condiciones correspondientes siguen sin quedar documentadas en esta comparación.

Mistral admite 1 048 576 tokens de contexto y hasta 262 144 tokens de salida. GPT ofrece 1 050 000 tokens de contexto y un máximo de 128 000 de salida. La capacidad de contexto es muy próxima, mientras que Mistral permite respuestas más extensas según los límites declarados. Ambos incorporan razonamiento y llamadas a herramientas, sin detalles sobre integraciones específicas. No se facilitan cifras de latencia ni límites de caudal. Para su uso habitual, conviene relacionar estas capacidades con los formatos de sus documentos, la longitud esperada de las respuestas y las herramientas necesarias, y comprobar después el comportamiento en tareas representativas.

Según su situación

La elección correcta depende del uso. Para algunas situaciones habituales, estos son los criterios que pesan y quién gana (valor de Mistral Large 4 / valor de GPT-6.1 Sol).

Gran volumen de peticiones

Aquí, Mistral Large 4 parte con ventaja: gana en 3 de los 3 criterios que cuentan en esta situación, es decir coste de una tarea tipo (144 US$ al mes / 270 US$ al mes), precio de entrada (1,36 US$ / M tokens / 2 US$ / M tokens) y precio de salida (4,18 US$ / M tokens / 10 US$ / M tokens).

Tareas difíciles (razonamiento, código)

Aquí, GPT-6.1 Sol parte con ventaja: gana en 2 de los 3 criterios que cuentan en esta situación, es decir capacidades (índice epoch ai) (150 / 168,4), benchmarks comunes (0 de 4 / 4 de 4) y salida máxima (262,1 mil tokens / 128 mil tokens).

Agentes y documentos largos

Aquí, GPT-6.1 Sol parte con ventaja: gana en 2 de los 3 criterios que cuentan en esta situación, es decir llamada a herramientas (sí / sí), ventana de contexto (1 M tokens / 1,1 M tokens) y entradas aceptadas (2 / 3).

Máxima privacidad

Ninguno destaca en los criterios de esta situación (pesos abiertos (no / no)): decida con una prueba.

¿Cuál elegir?

Elija Mistral Large 4 si…

• prioriza precio de entrada (1,36 US$ / M tokens)
• prioriza precio de salida (4,18 US$ / M tokens)
• prioriza coste de una tarea tipo (144 US$ al mes)
• prioriza salida máxima (262,1 mil tokens)
• prioriza fecha de lanzamiento (6 de octubre de 2026)

Mistral Large 4 es una opción lógica si el gasto por tokens condiciona su proyecto, especialmente cuando genera mucho contenido. También encaja si necesita un límite de salida elevado. A cambio, deberá valorar sus resultados inferiores en los benchmarks compartidos y determinar si esa diferencia afecta a la precisión o al razonamiento que exige su trabajo.

Elija GPT-6.1 Sol si…

• prioriza capacidades (índice epoch ai) (168,4)
• prioriza benchmarks comunes (4 de 4)
• prioriza ventana de contexto (1,1 M tokens)
• prioriza entradas aceptadas (3)

GPT-6.1 Sol encaja mejor si usted concede mucho peso a las evaluaciones disponibles o necesita compatibilidad explícita con archivos. Sus diferencias frente a Mistral son especialmente visibles en FrontierMath y SimpleQA. Esta elección implica aceptar tarifas de entrada y salida superiores, además de un límite máximo de respuesta menor que el del modelo de Mistral.

Puntos fuertes y límites de cada uno

Mistral Large 4

• + Contexto muy amplio (1 M tokens): documentos largos o todo un código caben en una petición.
• + Listo para agentes: llamada a herramientas y salidas JSON estructuradas.

GPT-6.1 Sol

• + Entre el 20 % de modelos con mejor rendimiento según Epoch AI (ECI 168,4).
• + Contexto muy amplio (1,1 M tokens): documentos largos o todo un código caben en una petición.
• + Listo para agentes: llamada a herramientas y salidas JSON estructuradas.
• − Caro: más costoso que el 84 % de los modelos de pago.

La mejor prueba sigue siendo la suya: tome tres tareas reales de su día a día y déselas a ambos durante una semana. La calculadora de precios calcula la diferencia con su propio volumen.

¿Y los demás?

Si ninguno le convence, mire Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Gemini 4 Argon, Claude Sonnet 5.5 y Claude Opus 5.

Otras comparativas relacionadas:

• Claude Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol
• Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Sol
• DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6.1 Sol

Conclusión

Mistral Large 4 combina menores tarifas con una salida máxima más amplia. GPT-6.1 Sol presenta mejores resultados en las evaluaciones compartidas y declara entradas de archivo. Elija según el peso real de esos factores en sus tareas, sin convertir los benchmarks en una garantía general. Una prueba con sus propios contenidos ayudará a decidir. Las condiciones de privacidad requieren comprobación adicional, pues no aparecen en las fichas.