Mistral Large 4の料金一覧
私はeeselでAPI連携を作っており、ヘルプデスクチームメイトはOpenAI、Anthropic、Googleのモデルで動いています。そのため、週の大半はレート表を読み、見出しの数字の先を確認することに費やしています。MistralのLarge 4のレート表は短いものの、見せている以上に隠していることがあります。ここでは、MistralのAPI料金ページにあるフラッグシップファミリー、Standardティアの内容を、2026年10月8日時点でまとめます。
| モデル | 入力（100万あたり） | キャッシュ入力（100万あたり） | 出力（100万あたり） | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 4（セール） | $0.68 | $0.07 | $2.09 | パブリックプレビュー、1Mコンテキスト |
| Mistral Large 4（定価） | $1.36 | $0.14 | $4.18 | ページ上では取り消し線 |
| Mistral Large 3 | $0.50 | $0.05 | $1.50 | 前世代のフラッグシップ、まだ掲載中 |
| Mistral Medium 3.5 | $1.50 | $0.15 | $7.50 | 前世代の推論モデル |
| Mistral Small 4 | $0.15 | $0.015 | $0.60 | 低価格ティア |
| Ministral 3 14B | $0.20 | $0.02 | $0.20 | 小型のDenseモデル |
| Z.ai GLM 5.3（Mistralがホスト） | $1.40 | $0.14 | $4.40 | サードパーティのモデル |
これらの数字をスプレッドシートに入れる前に、知っておくべき点がいくつかあります。
- セールは3つのメーターすべてでちょうど50%オフです。 Large 4のモデルカードにも同じ取り消し線の表示があり、終了日は書かれていません。
- Mistral自身のローンチ記事は定価を掲載しています。 Mistral Large 4の発表には$1.36 / $4.18とあり、セールは「本当の」価格ではなく、その上に重ねたキャンペーンです。
- キャッシュ入力は90%割引です。 セール中で$0.68に対して$0.07です。このモデルでは通常より重要で、その理由は後述します。
- Large 4はLarge 3よりトークン単価が高いです。 定価は$0.50 / $1.50から$1.36 / $4.18になり、入力でおよそ2.7倍、出力で2.8倍です。セール中でも入力は36%、出力は39%高くなっています。
Mistralがここに至った経緯については、Mistralの新モデルのまとめでLarge 3とMedium 3.5のローンチを扱っています。
プレビューモデルにおける「セール価格」の本当の意味
Large 4はMistralのAPIではパブリックプレビューであり、このラベルによって価格の読み方が変わります。Mistralのモデルライフサイクルポリシーには、購入者にとって重要なプレビューモデルに関する3つの点があります。
- General Availabilityのモデルと同じレートで課金されます。 つまり、セールはGA時に設計上なくなる「プレビュー割引」ではなく、別のキャンペーンです。
- General Availabilityへの移行は保証されておらず、到達前に提供終了となる可能性があります。
- プレビューモデルの非推奨通知期間は1か月で、GAモデルの6か月に対して短くなっています。提供終了後、リクエストは
404を返します。
以上を踏まえると、計画に安全な数字は定価と、4週間で実行できる移行計画です。Mistral共同創業者のGuillaume LampleさんがXで、最終版が出ることをすでに述べています。
"The RL run behind this preview is still in flight and shows no sign of saturation -- we will release a final version before the end of the month along with the weights of the model."
ライフサイクルのドキュメントには、プレビューモデルでは-latestエイリアスが使えないこと、またエイリアスは"may expose you to silent updates in model behavior and pricing."とも書かれています。私のアドバイスは、本番環境のどのモデルにも言うことと同じです。正確なバージョン識別子を固定し、移行するときに価格を再計算してください。
1つのトークン、4つの価格：バッチ、スタンダード、リージョナル、Priority
料金ページにはStandard、Batch、Priorityのタブとリージョナル推論の切り替えがあり、倍率は別のドキュメントページに載っています。Mistral Large 4の料金を扱う記事の多くはこの部分を飛ばしていますが、ここで請求額は3倍以上になり得ます。
| ティア | 価格の決まり方 | 入力 / キャッシュ / 出力（100万あたり） | レイテンシ | 稼働率SLA |
|---|---|---|---|---|
| Batch | 50%割引 | セールに重ねて適用される場合は$0.34 / $0.035 / $1.045、定価基準なら$0.68 / $0.07 / $2.09 | キュー待ち、最大24時間 | なし |
| Standard（セール） | ローンチキャンペーン | $0.68 / $0.07 / $2.09 | 数秒から数分 | なし |
| Standard（定価） | レート表 | $1.36 / $0.14 / $4.18 | 数秒から数分 | なし |
| Regional（EUまたは米国） | 標準定価の1.1倍 | $1.496 / $0.154 / $4.598 | 数秒から数分 | なし |
| Priorityティア | 標準定価の1.75倍 | $2.38 / $0.245 / $7.315 | 数秒 | 99.5% |
各行の出典は次のとおりです。
- Batch。 Mistralのバッチ処理ドキュメントは"a 50% discount"と、1バッチあたり最大100万リクエストを約束しています。この割引がセール価格と定価のどちらに適用されるかはドキュメントに書かれていません。定価の50%オフがちょうど現在のセール価格になる点に注目してください。
- リージョナル推論。 リージョナル推論のページには、"billed at 1.1× standard list pricing (a 10% upcharge) for input tokens, output tokens, cached reads, and cache writes."とあります。現時点のリージョンはEUと米国です。
- Priorityティア。 Priorityティアのページには、倍率が"is 1.75x standard list pricing."とあります。営業経由でのアカウント設定が必要で、上限を超えるとStandardにフォールバックし、稼働率SLAがある唯一のティアです。
これはほかのベンダーよりMistralで重要です。Mistralを選ぶ最大の理由として挙げられるのは、欧州のベンダーであることです。Mistral自身のXでのローンチ投稿もそこから始まっています。
"Forged in Europe end-to-end and is deployable from Europe via our own Mistral Cloud infrastructure."
しかし、推論がEU内で実行されることを保証するエンドポイントはリージョナル版で、その1.1倍という倍率は定価を基準に示されています。どちらのドキュメントページも一般的な書き方で、Large 4のセールには触れていないため、実際にはMistralが割引後のレートに倍率を適用する可能性もあります。私はそれを前提に予算を組みません。レジデンシーが購入理由なら、請求書で別の結果が確認できるまで、見出し価格のおよそ2.2倍で予算を組んでください。
SLAが必要なサポートチームにも同じ理屈が当てはまります。SLAがあるのはPriorityティアだけで、定価の1.75倍では出力が100万トークンあたり$7.32、入力が$2.38です。この入力レートは、Claude Sonnet 5.5の料金が始まる$2より高く、出力レートは見出しの$2.09よりSonnetの$10にずっと近くなります。
トークン単価では請求額が見えにくい理由
レート表はモデルをトークン単位で比較しますが、請求書はジョブ単位で比較します。推論モデルでは、この2つのランキングが食い違います。推論モデルは回答の前に長い内部の下書きを書き、その1語1語に出力レートを払うことになるからです。
Artificial AnalysisはMistral Large 4 Previewで完全なIntelligence Indexを実行し、コストの内訳を公開しました。定価では実行全体で$1,601.97かかり、その内訳は次のとおりです。
- 推論の出力：$742.45。 Large 4はタスクあたり平均69,330出力トークンで、そのうち52,011、つまり75%が推論でした。
- 入力：$766.79で、そのうち$479.04はキャッシュ読み取りでした。長いエージェント型タスクは毎ターン文脈を再送するため、90%のキャッシュ割引は設計で活かす価値があります。
- 実際に読む回答：$92.73。 これは請求額の6%未満です。
したがって、有用な単位はタスクあたりのコストです。Artificial Analysisは、Large 4を定価でIndexタスクあたり$1.13としており、すべてのメーターが半額になるとすればセールレートで約$0.57になります。隣の表は、同じ指標で近い位置にあるモデルを比較したものです。
| モデル | Intelligence Index | 入力 / 出力の価格（100万あたり） | Indexタスクあたりのコスト | タスクあたりの出力トークン |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna (Max) | 37.3 | $0.20 / $1.20 | $0.178 | 41,235 |
| DeepSeek V4.1 Flash (Max) | 39.5 | $0.30 / $1.20 | $0.265 | 88,574 |
| Mistral Large 4 Preview（セール、算出値） | 38.4 | $0.68 / $2.09 | ~$0.57 | 69,330 |
| Mistral Large 4 Preview（定価） | 38.4 | $1.36 / $4.18 | $1.132 | 69,330 |
| Gemini 3.8 Flash (High) | 40.9 | $0.75 / $3.75 | $1.243 | 71,003 |
| Kimi K3 (Max) | 43.6 | $3 / $15 | $2.000 | 48,455 |
| Claude Sonnet 5.5 (Xhigh) | 51.9 | $2 / $10 | $2.012 | 74,810 |
数字はすべて各モデルのArtificial Analysisページから2026年10月8日に取得したもので、セールレートの行は私の計算です。私の見方では、セール中でもLarge 4はタスクあたりでDeepSeek V4.1 Flashの約2倍かかり、スコアの差は約1ポイントです（旧モデルのレートは私のDeepSeek V4 Flashの料金ガイドにあります）。Kimi K3よりはタスクあたりで安いものの、Kimiの方が5ポイント高いスコアです。Gemini 3.8 Flashも同様で、そのレートは私のGemini 3.8 Flashの料金ガイドにあります。
Hacker Newsの読者もローンチ当日に同じ緊張関係に気づいていました。あるコメント投稿者は、レート表は気に入ったものの納得はしていませんでした。
"The pricing ($.68 in/$.07 cached/$2.09 out) makes it much cheaper than Kimi K3, GLM 5.3, and Meta Muse Spark 1.3. That's great! But also much more expensive than GLM 5.3-flash and Spark 1.3 Contributor (the Meta-takes-your-data pricing of Spark 1.3)."
別の投稿者は異なるベンチマークを挙げ、トークン単価が高い競合に対してさえ、テストあたりのコストでは逆の結果になったと指摘しました。
"Otherwise, behind on the broader Pareto frontier, but not by much (Vals Index: 48.05% vs. GLM-5.3's 53.51%; $13.78 vs. $7.25 per test). Many companies will prefer it over Chinease models."
この2つ目の引用が教訓のすべてです。GLM 5.3はMistral自身の価格表ではトークン単価が高い（$1.40 / $4.40、定価は$1.36 / $4.18）のに、その実行ではテストあたりのコストが安く出ました。到達するために使ったトークンが少なかったからです。
Mistral Large 4コスト計算ツール
ご自身のトラフィックを入力してください。計算ツールは上記の公表された100万あたりレートを使い、Mistralのドキュメントの説明どおりリージョナルとPriorityの倍率を定価に適用し、バッチはセールレートの50%として扱います。出力トークンには推論を含めてください。Large 4ではArtificial Analysis上で、回答トークン1つあたり平均約3つの推論トークンでした。
実例：3つの実際のワークロードのコスト
抽象的な数字は、うなずくだけで終わりがちです。ここでは、実際に誰かが見積もりそうなワークロードを、公表されたレートで計算します。
| ワークロード | 前提 | セール | 定価 | リージョナル | Priority |
|---|---|---|---|---|---|
| サポートチャットボット | 月20,000件の会話、1件あたり入力8,000トークン（70%キャッシュ）、出力1,200トークン | $90.64 | $181.28 | $199.41 | $317.24 |
| 同じボット、キャッシュなし | 上記と同じ、キャッシュ0% | $158.96 | $317.92 | $349.71 | $556.36 |
| エージェント型タスク | Artificial Analysis Indexと同規模のタスクを月1,000件 | ~$566 | $1,132 | ~$1,245 | ~$1,981 |
| バッチでの文書処理 | 100万件の文書、1件あたり入力3,000 + 出力500トークン | $3,085 | $6,170 | n/a | n/a |
この表から分かることが3つあります。
- キャッシュはセールより価値があります。 サポートボットでは、定価でキャッシュを有効にした場合（$181）が、キャッシュなしのセール価格（$159）にほぼ並びます。システムプロンプトとナレッジベースの断片を先頭に置いて安定させるようにプロンプトを構成すれば、セール終了後もその節約のほとんどを維持できます。
- モデルの選択よりティアの選択の方が請求額を動かします。 同じボットでも、どのMistralティアで提供するかだけで月$91から$317まで幅があります。
- バッチでの文書処理は、Large 4のセールが最も活きる場面です。 バッチ割引がセール価格に重ねて適用されるなら、100万件の文書ジョブは約$1,542になります。適用されない場合は$3,085で、それでもセールレートです。
Vibeプラン：そもそもAPIは必要か
Mistralのモデルを自分の仕事で使いたいだけで、その上に何かを構築するわけではないなら、個人向けの窓口はVibe（以前はLe Chatと呼ばれていた製品）です。Mistralの料金ページの価格は次のとおりです。
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Free | $0 | メッセージ、Web検索、コーディングセッションに制限あり、100以上のコネクタ、Mistral Studioへのアクセス |
| Pro | $14.99/月 | 利用量の増加、CLI・IDE・Webで一日中コーディング可能、月$25.50分のAPIクレジット |
| Pro（学生） | $5.99/月 | 認証済みの学生向け、月$15分のAPIクレジット |
| Team | $24.99/ユーザー/月 | 上限の引き上げ、1ユーザーあたり最大30GBのストレージ、ドメイン認証、データエクスポート。ページの計算ツールは2ユーザー（$50/月）から |
| Enterprise | 営業に問い合わせ | カスタムモデルとエージェント、監査ログ、SAML SSO、ホワイトラベル |
注目すべき点が1つあります。Proプランには月$25.50分のAPIクレジットが含まれています。セールレートなら、Large 4の出力で約1,200万トークン分に相当し、APIに投資する前のプロトタイプには十分です。ページに書かれていないのは、チャットアプリ自体でどのVibeプランがLarge 4を動かすかです。Freeでフラッグシップが使えると決めつけないでください。ワークスペースとしてのVibeについては、私のMistral AIのレビューのまとめとChatGPT vs Mistralの比較でさらに詳しく扱っています。
セルフホスティング：重みが公開された後の価格
Mistralは、Large 4はオープンウェイトで、重みは"end of October."に公開予定だと述べています。現時点ではライセンスの名称も公開された重みもないため、セルフホストの価格はまだ予測です。この予測を形作る事実が2つあります。
1つ目はサイズです。モデルカードには、総パラメータ数1.05T、アクティブ52B、さらに1.6Bのビジョンエンコーダが記載されています。1Tパラメータのモデルを動かすにはマルチGPUサーバーが必要で、ノートPCでは無理です。Mistralのローンチツイートで最も「いいね」を集めた返信が、私よりうまく言い表しています。
"me with 12 GB of VRAM reading "open weights, 1.05T parameters""
2つ目はライセンスです。Mistralの料金FAQには、オープンウェイトのモデルは"Apache 2.0 licensed for research/individual use; while commercial deployments require a Mistral license with separate terms."とあります。この一文はMistral 7Bのような古いモデルについて書かれたもので、Large 4のライセンスはまだ公開されていませんが、「オープンウェイト」が「商用利用が無料」を意味すると思い込まない理由になります。セルフホストを計画しているなら、GPUの見積もりの前にライセンス本文を待ってください。それまでは、すでに公開されているモデルをベースにしたオープンソースのAIエージェントの方が安全な選択です。
Mistral Large 4はその価格に見合うか
答えは、Mistralのどの強みにお金を払うかによって変わるので、具体的に考えます。
価値があるのは次の場合です。
- 欧州ベンダーによるEUホスティングの推論が必要な場合。 これが最も明確なケースで、定価の1.1倍でも出力は100万トークンあたり$4.60と、ほとんどの米国のフロンティアモデルをかなり下回ります。r/singularityのRedditコメントがこのトレードオフを率直に述べています。
"In most corporate workflows, it is probably good enough. And you don't have to sell your soul to Xi or Trump. As a european, I had feared much worse."
- 作業内容がベンチマーク上の強みと一致する場合。 Mistralのチャートでは、サイバー防御とHarveyの法務エージェントベンチマークでトップに立っており、Lampleさんによれば脆弱性の再現と修正で82%のスコアです。こうした仕事なら、1タスク$0.57は良い価値です。
- セール期間中に大規模なバッチジョブを回す場合。 入力$0.68での長文コンテキストの文書処理は安く、Artificial Analysisは長文コンテキストの推論を81.3%と評価しています。
見送るべきなのは次の場合です。
- この知能レベルで最安のモデルが欲しい場合。 DeepSeek V4.1 FlashとGPT-5.6 Lunaは、タスクあたりのコストが3分の1から半分で、約1ポイント差まで迫ります。DeepSeek側については私のDeepSeek V4 Flashのレビューをご覧ください。OpenAIのティアについてはGPT-5.6の料金をご覧ください。
- 事実の正確さが重要な場合。 Artificial Analysisは、知識テストAA-Omniscienceでハルシネーション率41.9%を計測しました。顧客向けの用途では、RAGですべての回答を自社ドキュメントに基づかせることを意味します。
- 1年間、価格の安定が必要な場合。 非推奨通知が1か月のプレビューモデルと、期限のないセールは、動く標的です。
Large 4の立ち位置をより広く見るには、私のMistral Large 4の概要やMistralの代替サービスの一覧をご覧ください。
モデルではなくベンダーを選ぶ場合は、Claude vs Mistralで製品全体を比較しています。私のGemini vs Mistralの解説も同様です。
サポートチームにとってトークン単価が語らないこと
今週Large 4の価格を調べている人の多くは、サポートボットという1つの用途のためです。あなたもそうなら、上の表がすでに厄介な部分を示しています。Priorityレートでも、20,000件の会話に対するモデル代は数百ドルです。高くつくのはモデルの周辺全部で、検索、フォールバック、テスト、ヘルプデスクとの接続、そしてそれらを保守する人です。
これは、eeselのお客様であるGENERAL BYTESのKarelさんが、自社開発をしないと決めたときに語ったトレードオフです。
"We could try to write our own LLM application but we didn't want to invest our time into that. We wanted something that we would not have to maintain."
安いモデルでは解決しないもう1つの問題は、答えるべきでないときに答えてしまうボットです。知識に関する質問でのハルシネーション率が41.9%である以上、レート表よりも制御の方が重要です。自社ドキュメントからのみ回答させ、自信がないときはヒューマン・イン・ザ・ループで引き継ぎ、公開前に過去の実際のチケットでテストすることです。失敗パターンについては、私のサポートにおけるAIハルシネーションの記事で扱っています。
まだモデル選びの段階なら、サポート向けの最適なLLMとAIサポートエージェントのトレーニング方法のガイドが、この仕事の両面をさらに掘り下げています。
私の見方では、モデルはインフラであり、サポートチームが採用したいのはそれを使いこなす従業員です。このカテゴリをより広く見るには、最高のAIヘルプデスクソフトウェアのまとめをご覧ください。
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サポートボット向けにMistral Large 4の価格を調べてここに来たのなら、近道があります。eeselのAIヘルプデスクチームメイトは、既存のZendesk、Freshdesk、Gorgiasのキューに参加し、過去のチケットとヘルプセンターから学習し、顧客に返信する前に過去の数百件のチケットでシミュレーションを実行します。課金は対応したチケット単位で、料金ページでは500クレジットで$299からです。そのため、裏のモデルが1,000トークン考えるか50,000トークン考えるかは、あなたの請求書ではなくeeselの問題です。正直な注記が2つあります。eeselはOpenAI、Anthropic、Googleのモデルで動いており、Mistralではありません。また、EUデータレジデンシーは月$500のアドオンです。
開発者はターミナルからセットアップすることもできます。eesel CLIはすべてのコマンドでJSONを出力するため、Claude CodeやCursorがヘルプデスクの接続、指示の編集、テストチャットの実行を代行できます。無料プランにはカード不要で100クレジットが含まれます。eeselを試す。