Mistral Large 2407

Mistral · ミッドティア · コンテキスト 131K

mistralai/mistral-large-2407

データ取得時点:

LLM APIのリスト料金は頻繁に変動し(新モデル追加・値下げが多い領域です)、ティア・リージョン・バッチ/キャッシュ利用・時期によっても異なります。本サイトの値は表示時点で取得したリスト料金です。利用前に必ず各プロバイダーで最新料金を確認してください。

料金サマリー

入力 $/100万 $2

100万入力トークンあたり

出力 $/100万 $6

100万出力トークンあたり

ブレンド $/100万 $3

0.75×入力 + 0.25×出力(事実計算)

キャッシュ読取 $/100万 $0.2

100万キャッシュ読取トークンあたり

ブレンド $/100万は公開された便宜的な値です:0.75 × 入力 + 0.25 × 出力(入力:出力=3:1の仮定)。これは記述的な計算であり、お得さの判定ではありません。

仕様

モデル
Mistral Large 2407
プロバイダー
Mistral
入力 $/100万
$2
出力 $/100万
$6
入力+出力 $/100万
$8
コンテキスト
131K トークン
最大出力
キャッシュ読取 $/100万
$0.2
モダリティ
text, file → text
クロスチェック
差異あり

性能

性能スコア
MMLU-PRO
GPQA

性能値はOpen LLM Leaderboard (Hugging Face)が公開しているモデル別スコアを、編集せず・「最良」判定も付けずそのまま掲載しています。このリーダーボードはオープンウェイトのモデルのみを評価し、最新モデルへの反映も遅れるため、多くのモデル(クローズド/プロプライエタリAPIを含む)は値がなく「—」表示です。ベンチマークが違えば順位も変わります。多くの指標のうちの一つとして扱ってください。取得時点:2026-05-25。 Open LLM Leaderboard (Hugging Face) (Apache-2.0).

公式ベンチマーク(各社公表)

MMLU(公式)
84.0% (5-shot (no CoT))
GPQA-Diamond(公式)

これらは各モデルメーカーが公表しているベンチマークスコアを、出版元の出典と取得日を明記してそのまま再掲したものです。当社のスコアでも推奨でもありません。指定ベンチマークの生の%であり、上記のオープンウェイト・リーダーボードのスコアとは尺度が異なります。両者を直接比較しないでください。測定条件(例:5-shot か 0-shot chain-of-thought か)は数値を左右するため値ごとに明記しています。プロットには同一条件の値のみをまとめています。 出典: Mistral AI 'Large Enough' announcement: Mistral Large 2 (2407) MMLU 84.0% (取得時点 2024-07-24).

試す / 公式リファレンス

外部リンクは各プロバイダーの公式ページに移動します。そこに掲載のリスト料金・提供状況が最終的な正です。

用途別の試算コスト

用途入力トークン出力トークンコスト(1,000リクエストあたり)
チャット / アシスタント 1,000 500 $5
RAG / Q&A 8,000 800 $20.8
コーディングエージェント 6,000 2,000 $24
要約 12,000 600 $27.6

各行は (入力トークン÷100万)×入力単価 + (出力トークン÷100万)×出力単価 を1,000リクエスト分にしたものです。前提条件は表のとおり。推奨ではありません。