Mistral Large 4 з відкритими вагами: ціна API та вартість задачі агента

Mistral Large 4 тепер з відкритими вагами: Mistral опублікувала ваги 29 жовтня 2026 року та встановила ціну API на рівні $0.70 за 1M вхідних токенів і $2.10 за 1M вихідних токенів ($0.07 за кешований вхід). Якщо ви запускаєте кодувальних агентів, корисне питання — не ціна за токен, а скільки в сумі виходить одна довга задача.

Що оголосила Mistral#

Згідно зі сторінкою релізу Mistral (перевірено 30 жовтня 2026 року), Mistral Large 4 — це модель приблизно з 1T параметрів, гібрид instruct і reasoning, побудований як суміш експертів. Вона нативно мультимодальна на вході, охоплює 160+ мов і має три режими reasoning: Low, Medium і High, де High — типовий. Репозиторій Hugging Face — Mistral-Large-4-1T-A52B; id API — mistral-large-4-0.

Ваги постачаються під ліцензією Mistral Ecosystem Open-Weight, модифікованою MIT. Комерційне використання та донавчання дозволені. Продаж моделі як хостингового сервісу потребує окремої комерційної ліцензії від Mistral. Ви можете запускати її з vLLM або SGLang, через NVIDIA NIM чи TensorRT-LLM, або використовувати власний API Mistral, Microsoft Foundry і Mistral Vibe Code.

Щодо бенчмарків Mistral наводить власні цифри: 41% на Terminal-Bench 4.0 (попередня версія набрала 28%), 19.7% на FrontierCode 2.0, 84.5% на BrowseComp і 48% на Artificial Analysis Coding Agent Index, що, за словами Mistral, на рівні GLM-5.3 при на 47% меншій кількості токенів на задачу. Це результати постачальника, а не незалежні, тож сприймайте їх як привід протестувати на власному репозиторії, а не як вирок.

Скільки коштує одна задача агента за ціною Mistral#

Почніть із того, як агент насправді витрачає токени. Кожен крок повторно надсилає розмову на цей момент, тож вхід накопичується, поки кожна відповідь залишається короткою. Припустімо, термінальний кодувальний агент робить 40 кроків на одній задачі, з приблизно 25,000 вхідних токенів і 1,500 вихідних токенів на крок. Це припущення для ілюстрації; підставте свої цифри.

За опублікованою ціною Mistral (30 жовтня 2026 року) ця задача коштує 1,000,000 × $0.70 / 1M = $0.70 за вхід і 60,000 × $2.10 / 1M = $0.126 за вихід, тож $0.70 + $0.126 = $0.826 за задачу. Вхідна частина становить більшість рахунку.

Кешування змінює картину. Якщо 20,000 із 25,000 вхідних токенів на кожному кроці обслуговуються з кешу за $0.07 за 1M, крок коштує 20,000 × $0.07 / 1M = $0.0014 за кешований вхід, 5,000 × $0.70 / 1M = $0.0035 за свіжий вхід і 1,500 × $2.10 / 1M = $0.00315 за вихід. Це $0.00805 за крок, і $0.00805 × 40 = $0.322 за задачу. 80% влучань у кеш — ще одне припущення, тож перевірте, що повідомляє ваш інструмент.

Ось те саме навантаження на калькуляторі, який можна рухати:

І та сама задача з цінами моделей CheapTokens, наживо, поруч з OpenRouter:

Для цього циклу агента DeepSeek-V4-Flash на CheapTokens виходить $0.021 за всю задачу, у сумі з урахуванням входу й виходу разом, і це дешевше за довідкову ціну OpenRouter у сумі. Він має контекстне вікно 380K і до 32,768 вихідних токенів на відповідь, за однією ціною в будь-яку годину дня.

Відкриті ваги чи API#

Відкриті ваги — найцікавіша частина цього релізу. Якщо ваші дані не можуть покидати вашу мережу або ви хочете донавчати, тепер ви можете це робити з моделлю такого класу. Ціна цього шляху — обладнання. Модель із 1T параметрів потребує багатопотокового сервера з кількома GPU, навіть якщо на токен активна лише частина, і сторінка Mistral не вказує кількість активних параметрів (A52B у назві репозиторію натякає на 52B, але це висновок із назви). Сторінка Mistral також не вказує розмір контексту.

Для більшості команд, які просто хочуть, щоб агент закривав тікети, шлях через API уникає цього налаштування. Якщо хочете передумови того, що відкриті ваги означають на практиці, дивіться що таке відкриті ваги та квантизація.

Та сама задача на моделі агента, яку можна викликати вже сьогодні#

Якщо ваша мета — термінальний агент або агент для IDE, який дешево виконує багато кроків, ви можете спробувати той самий цикл на DeepSeek-V4-Flash або GLM-5.3-Flash через CheapTokens. API сумісний з OpenAI Chat Completions і Anthropic Messages, з одним балансом для всіх моделей. Використовуйте повний id моделі з документації CheapTokens; назви моделей різняться між постачальниками.

curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "messages": [{"role": "user", "content": "Find the bug in this stack trace and propose a fix."}], "max_tokens": 1500}'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1", api_key="YOUR_CHEAPTOKENS_KEY")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    messages=[{"role": "user", "content": "Find the bug in this stack trace and propose a fix."}],
    max_tokens=1500,
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)

Поле usage у відповіді показує вхідні та вихідні токени, тож ви можете виміряти крок власного агента й підставити його в калькулятор вище. Наш посібник із витрат Cline показує, як скласти бюджет на всю сесію, а документація охоплює підключення інших інструментів. Сторінки моделей: дешевий DeepSeek і живі ціни.

Що для якої роботи#

Відкриті ваги на власному обладнанні та донавчання — це окремий шлях, і саме його відкриває цей реліз. Для довгого циклу коротких кроків використовуйте DeepSeek-V4-Flash на CheapTokens: контекст 380K, до 32,768 вихідних токенів на відповідь, одна ціна в будь-яку годину дня, і дешевше за OpenRouter у сумі, з урахуванням входу й виходу разом. GLM-5.3-Flash має контекст 390K. Бенчмарк Mistral порівнюється з GLM-5.3 і не вказує, який саме варіант GLM-5.3, тож не переносьте його цифри на GLM-5.3-Flash. Запустіть десять власних задач на кожній і порівняйте кількість токенів; той самий підхід описано в як ціна GPT-6.1 Terra виходить на задачу.