Mistral AI · modèle de langage
Mistral Large 4 : prix, contexte et benchmarks
Mistral Large 4 est un modèle de langage de Mistral AI sorti le 6 octobre 2026. Il coûte 1,36 $US par million de tokens en entrée et 4,18 $US en sortie, avec un contexte de 1 M tokens. Epoch AI le classe 60e sur 125 modèles notés.
Ce qu'il faut savoir sur Mistral Large 4
Mistral Large 4 a été publié par Mistral AI (France) le 6 octobre 2026. Il accepte du texte et des images en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, plus que 93 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 262 144 tokens d'une traite.
C'est un modèle récent : les retours d'usage et les scores indépendants sont encore peu nombreux.
Prix de Mistral Large 4
Sur OpenRouter, Mistral Large 4 coûte 1,36 $US par million de tokens en entrée et 4,18 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 2,065 $US par million, plus cher que 73 % des modèles payants (2,7 fois la médiane de 0,76 $US).
Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0048 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 144 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
Les tokens déjà envoyés et mis en cache sont facturés 0,14 $US par million.
Performance et benchmarks
L'Epoch Capabilities Index (ECI), qui agrège les résultats publiés sur de nombreux benchmarks, attribue à Mistral Large 4 un score de 150 (intervalle de 146,9 à 152,7). Il se place ainsi au 60e rang sur 125 modèles notés.
Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :
| Benchmark | Ce qu'il mesure | Score | Date |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | questions de sciences de niveau doctorat | 88,1 % | 6 oct. 2026 |
| FrontierMath | problèmes de mathématiques de recherche (niveaux 1-3) | 58,6 % | 6 oct. 2026 |
| OTIS Mock AIME | problèmes de compétition de mathématiques | 98,3 % | 6 oct. 2026 |
| SimpleQA Verified | exactitude des faits simples | 20 % | 6 oct. 2026 |
À performance au moins égale, Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna et GPT-5.6 Luna coûtent au moins 30 % de moins.
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il gère l'appel d'outils : il peut donc piloter un agent IA, appeler des API ou des serveurs MCP.
- Il sait répondre dans un format JSON imposé (sorties structurées).
- C'est un modèle de raisonnement : il « réfléchit » avant de répondre, ce qui améliore les tâches difficiles mais consomme plus de tokens de sortie.
Ses poids ne sont pas publiés : on ne peut l'utiliser que via l'API de Mistral AI ou d'un intermédiaire comme OpenRouter, ce qui implique d'envoyer vos données hors de vos machines.
Les autres modèles de Mistral AI
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 | 30 avr. 2026 | 3 $US | 141,4 |
| Mistral Small 4 | 16 mars 2026 | 0,26 $US | — |
| Devstral 2 2512 | 9 déc. 2025 | 0,8 $US | — |
| Ministral 3 14B 2512 | 2 déc. 2025 | 0,2 $US | — |
| Ministral 3 8B 2512 | 2 déc. 2025 | 0,15 $US | — |
| Ministral 3 3B 2512 | 2 déc. 2025 | 0,1 $US | — |
| Mistral Large 3 2512 | 1 déc. 2025 | 0,75 $US | — |
| Voxtral Small 24B 2507 | 30 oct. 2025 | 0,15 $US | — |
Verdict
Mistral Large 4 obtient 54/100 selon notre grille, qui ne retient que des chiffres publiés.
Points forts
- Contexte très large (1 M tokens) : de longs documents ou une base de code entière tiennent dans une requête.
- Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
À éviter si…
- vous traitez de gros volumes avec un budget serré ;
- vos données ne doivent pas quitter vos serveurs ;
- vous avez surtout des tâches simples : un modèle sans raisonnement coûtera moins cher.
Alternatives
- GLM 5.21,78 $US
- Muse Spark 1.12 $US
- Gemini 3 Flash Preview1,13 $US
- Grok 4.201,56 $US
- Qwen3.7 Max2,21 $US
- GPT-53,44 $US
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Mistral Large 4 ?
1,36 $US par million de tokens en entrée et 4,18 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0048 $US.
Quelle est la taille du contexte de Mistral Large 4 ?
1 048 576 tokens, soit environ 786 000 mots, avec 262 144 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Mistral Large 4 en local ?
Non, Mistral AI ne publie pas ses poids : il s'utilise uniquement par API.
Mistral Large 4 convient-il pour un agent IA ?
Oui sur le plan technique : il gère l'appel d'outils et les sorties structurées. Vérifiez ensuite son coût pour votre volume.
Mistral Large 4 est-il performant ?
Epoch AI le classe 60e sur 125 modèles notés (ECI 150). Sur GPQA Diamond, il obtient 88,1 %.
Quelles alternatives à Mistral Large 4 ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont GLM 5.2, Muse Spark 1.1 et Gemini 3 Flash Preview.
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