Mistral Large 4 vs Claude, GPT, Gemini i DeepSeek: ceny i wyniki
Ceny API, wynik w Artificial Analysis i mój test po polsku: jak Mistral Large 4 wypada na tle Claude, GPT-6.1 Sol, Gemini i DeepSeeka.
👁 125 przeczytań
- Mistral Large 4 kosztuje 1,36 USD za milion tokenów wejścia i 4,18 USD za wyjście, co jest tańsze niż Claude Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol, ale droższe niż DeepSeek V4 Pro.
- W teście po polsku Large 4 uzyskał 69,2 pkt, czyli mniej niż tańszy Gemini 3.8 Flash (79,4 pkt) i DeepSeek V4 Pro (74,1 pkt).
- Główną przewagą Large 4 nad rywalami jest europejski dostawca, przetwarzanie danych w UE oraz zapowiedziana publikacja otwartych wag po 27 października 2026.
Mistral Large 4 kosztuje 1,36 USD za milion tokenów wejścia i 4,18 USD za milion wyjścia, czyli mniej niż Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol i Gemini 3.1 Pro, ale wyraźnie więcej niż DeepSeek V4. W niezależnym Artificial Analysis Intelligence Index ma 38,4 pkt wobec 57,6 Claude Opus 5.5, a w moim teście po polsku 69,2 pkt wobec 80,4 Sonnet 5.5 i 74,1 DeepSeek V4 Pro. Zebrałem ceny i wyniki w jednym miejscu. Szczegóły premiery są w newsie Mistral Large 4.
Stan na 7 października 2026
- Ceny API: lista modeli OpenRoutera z 7.10.2026, dla Mistrala cennik producenta (cennikowo 1,36 / 4,18 USD, w promocji 0,68 / 2,09 USD).
- Artificial Analysis Intelligence Index: stan z 6.10.2026 (za Trending Topics).
- Test po polsku: moje Laboratorium, 13 zadań, ślepa ocena sędziów, jedna skala dla wszystkich modeli.
Ceny API: ile płacisz za milion tokenów
| Model | Firma | Wejście (USD) | Wyjście (USD) | Kontekst | Otwarte wagi |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 4 | Mistral (Francja) | 1,36 (teraz 0,68) | 4,18 (teraz 2,09) | 1 mln (OpenRouter: 524 tys.) | zapowiedziane na koniec października |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic (USA) | 4,00 | 20,00 | 1 mln | nie |
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic (USA) | 2,00 | 10,00 | 1 mln | nie |
| GPT-6.1 Sol | OpenAI (USA) | 2,00 | 10,00 | 1,05 mln | nie |
| GPT-6 Luna | OpenAI (USA) | 0,10 | 0,50 | 1,05 mln | nie |
| Gemini 3.1 Pro | Google (USA) | 2,00 | 12,00 | 1 mln | nie |
| Gemini 3.8 Flash | Google (USA) | 0,75 | 3,75 | 1 mln | nie |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek (Chiny) | 0,21 | 0,42 | 1 mln | tak |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek (Chiny) | 0,30 | 1,20 | 1 mln | tak |
| Mistral Medium 3.5 | Mistral (Francja) | 1,50 | 7,50 | 262 tys. | tak (zmodyfikowana MIT) |
Gemini 4 Argon w API ma kosztować na start 2 / 10 USD (docelowo 4 / 20 USD) - piszę o tym w tekście Gemini 4 Argon. Na OpenRouterze go jeszcze nie ma, więc nie ma go też w moim teście. Ceny DeepSeeka zmieniają się często, czasem kilka razy w tygodniu.
Co z tego wynika:
- Wobec Claude i GPT: Large 4 jest około 1,5 razy tańszy na wejściu i 2,4 razy tańszy na wyjściu niż Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol, a w promocji odpowiednio 3 i prawie 5 razy.
- Wobec DeepSeeka: DeepSeek V4 Pro na OpenRouterze jest dziś 6,5 raza tańszy na wejściu i 10 razy na wyjściu niż cennikowa stawka Large 4.
- Wobec poprzednika: Medium 3.5 był droższy na wyjściu (7,50 USD), więc Large 4 jest tańszym i mocniejszym flagowcem Mistrala.
- Uwaga na rozumowanie: płacisz też za tokeny „myślenia”. W moim teście Large 4 z rozumowaniem wydał 0,134 USD na 13 zadań, a bez rozumowania 0,015 USD - prawie 9 razy mniej.
Artificial Analysis: niezależny indeks
| Model | Intelligence Index | Koszt zadania w indeksie (USD) | Wagi |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 57,6 | - | zamknięte |
| GPT-6 Astra | 52,7 | - | zamknięte |
| Gemini 4 Argon | 52,6 | - | zamknięte |
| MiMo-V2.6-Pro | 46,3 | 0,13 | otwarte |
| GLM-5.3 (Max) | 44,8 | 2,01 | otwarte |
| Kimi K3 (Max) | 43,6 | 2,00 | otwarte |
| Qwen3.8 2.4T | 39,9 | 2,16 | otwarte |
| DeepSeek V4.1 Flash | 39,5 | 0,27 | otwarte |
| Mistral Large 4 | 38,4 | 1,13 | zapowiedziane |
| DeepSeek V4 Pro | 36,0 | 0,67 | otwarte |
Dane z 6 października za serwisem Trending Topics. Artificial Analysis liczy na razie Large 4 jako model zamknięty, bo wag jeszcze nie ma. Po ich publikacji byłby 8. wśród otwartych - za siedmioma modelami z Chin i przed DeepSeek V4 Pro. To najwyższy wynik modelu z Europy lub USA z otwartymi wagami, co zgadza się z deklaracją Mistrala.
Mój test po polsku: te same 13 zadań
| Model | Wynik (0-100) | Na co zwrócić uwagę |
|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 90,1 | najlepsza polszczyzna w całym Laboratorium |
| GPT-6.1 Sol | 85,8 | najlepszy w tej cenie |
| Claude Sonnet 5.5 | 80,4 | naturalny styl |
| Gemini 3.8 Flash | 79,4 | tańszy od Large 4 i wyraźnie lepszy |
| Gemini 3.1 Pro | 77,8 | - |
| DeepSeek V4 Pro | 74,1 | kilka razy tańszy od Large 4 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 72,9 | - |
| Mistral Large 4 (z rozumowaniem) | 69,2 | 2 puste odpowiedzi po wyczerpaniu limitu tokenów |
| Mistral Medium 3.5 | 68,0 | poprzedni flagowiec Mistrala |
| Mistral Large 4 (bez rozumowania) | 65,6 | 10 razy szybszy, 9 razy tańszy |
| Bielik 11B v3 (lokalnie, RTX 4090) | 64,4 | darmowy, polski, działa offline |
Metodę, wszystkie oceny cząstkowe i przykłady błędów opisałem w tekście Mistral Large 4 po polsku. Same odpowiedzi wszystkich modeli przeczytasz obok siebie w Arenie modeli AI po polsku.
Wynik w przeliczeniu na cenę
Jeśli liczy się jakość tekstu po polsku na dolara, Large 4 nie wypada dobrze:
- Gemini 3.8 Flash ma o 10,2 pkt więcej przy niższej cenie cennikowej (0,75 / 3,75 USD).
- DeepSeek V4 Pro ma o 4,9 pkt więcej przy cenie kilka razy niższej.
- Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol są o 11-17 pkt lepsze, ale 2,4 razy droższe na wyjściu.
Przewagi Large 4 leżą gdzie indziej: europejski dostawca, przetwarzanie w UE, obraz na wejściu, zapowiedź otwartych wag i wyniki w cyberbezpieczeństwie (82% w AA Cyber Index w odtwarzaniu podatności, 93% w Cybench według Mistrala). W tych zastosowaniach żaden z porównywanych modeli zamkniętych nie da Ci wag do uruchomienia u siebie.
Który wybrać
| Potrzebujesz | Mój wybór |
|---|---|
| najlepszego tekstu po polsku | Claude Opus 5.5 albo GPT-6.1 Sol |
| dobrego tekstu tanio | Gemini 3.8 Flash albo DeepSeek V4 Pro |
| europejskiego dostawcy i danych w UE | Mistral Large 4 |
| dużego modelu, który postawisz u siebie (po publikacji wag) | Mistral Large 4, DeepSeek V4 albo GLM-5.3 |
| modelu za darmo na własnym komputerze | Bielik albo Gemma 4 12B |
To moja ocena na 7 października. Mistral zapowiada, że wraz z wagami opublikuje finalny checkpoint, więc test powtórzę po 27 października. Przegląd całej oferty Mistrala jest w hubie Mistral AI, a ceny jego czatu i API w tekście Mistral cena.
Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł →Źródła
- Mistral: Introducing Mistral Large 4 (6.10.2026) i dokumentacja modelu
- Trending Topics: Mistral Large 4 w Artificial Analysis (6.10.2026)
- Lista modeli OpenRoutera - ceny z 7.10.2026
- Laboratorium Promptowego - test 7.10.2026
Sprawdziłem: 7 października 2026.
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →Najczęstsze pytania
Ile kosztuje Mistral Large 4 w API i jak wypada cenowo wobec konkurencji?
Mistral Large 4 kosztuje 1,36 USD za milion tokenów wejścia i 4,18 USD za wyjście, w promocji odpowiednio 0,68 i 2,09 USD. Jest około 1,5 razy tańszy na wejściu niż Claude Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol, ale DeepSeek V4 Pro jest dziś 6,5 raza tańszy na wejściu i 10 razy na wyjściu.
Jak Mistral Large 4 wypada w teście po polsku wobec innych modeli?
Large 4 z rozumowaniem uzyskał 69,2 pkt na 100, zajmując miejsce poniżej DeepSeek V4 Pro (74,1 pkt) i Gemini 3.8 Flash (79,4 pkt). Najlepszy w teście był Claude Opus 5.5 z wynikiem 90,1 pkt.
Co się dzieje z tokenami myślenia w Mistral Large 4 i jak wpływają na koszt?
Włączenie rozumowania drastycznie podnosi koszt - w teście 13 zadań Large 4 z rozumowaniem kosztował 0,134 USD, a bez rozumowania tylko 0,015 USD, czyli prawie 9 razy mniej. Wersja bez rozumowania jest też ok. 10 razy szybsza.
Kiedy zostaną udostępnione otwarte wagi Mistral Large 4?
Mistral zapowiada publikację otwartych wag pod koniec października, a wraz z nimi finalny checkpoint modelu. Po ich publikacji Large 4 znalazłby się na 8. miejscu wśród modeli open source w Artificial Analysis Intelligence Index, za siedmioma modelami z Chin.
Podobne tematy na Promptowym
