Precios de Mistral Large 4: $1.36 de entrada, $4.18 de salida y una promoción a mitad de precio sin fecha de finalización

Mistral Large 4 tiene una de las tarifas publicadas más claras del mercado de modelos de pesos abiertos y uno de los precios efectivos menos claros. Las tarifas publicadas son 1,36 USD por millón de tokens de entrada, 0,14 USD por millón de entrada en caché y 4,18 USD por millón de salida. Junto a ellas, la página de precios de Mistral incluye una promoción de lanzamiento que muestra esas mismas tres tarifas tachadas en 0,68, 0,07 y 2,09 USD — la mitad del precio en cada línea — sin fecha de finalización publicada en ningún lugar que podamos encontrar. Así que el precio de una llamada API hoy es aproximadamente la mitad de la tarifa de lista, y nadie fuera de Mistral puede decirte cuándo eso deja de ser cierto.

Esa única ambigüedad vale más para un presupuesto que la diferencia entre Large 4 y cualquier competidor, porque una variación del 50% en una partida de gasto es mayor que la mayoría de las diferencias de selección de modelo. Todo lo que sigue está diseñado para permitirte planificar el día en que termine la promoción en lugar de que te tome por sorpresa.

La tarjeta, y de dónde vienen los números confusos

Leído en la propia página de precios de Mistral el 29 de octubre de 2026:

• Entrada — $1.36 por millón de tokens.

• Entrada en caché — 0,14 $ por millón de tokens, aproximadamente una décima parte del precio de entrada.

• Salida — $4.18 por millón de tokens.

• Promoción de lanzamiento — $0,68 de entrada, $0,07 en caché, $2,09 de salida. No se indica fecha de finalización.

• Modelo — mistral-large-4, una mezcla dispersa de expertos de 1,05 billones de parámetros con 52.000 millones de parámetros activos según la propia ficha de Mistral y 49.000 millones según la lectura de Artificial Analysis, además de un codificador de visión de 1.600 millones de parámetros. Texto e imagen como entrada, texto como salida.

• Contexto — 1M de tokens en la ficha de Mistral; 524,288 tokens en la configuración que prueba Artificial Analysis. Esa brecha es la diferencia entre un límite máximo del proveedor y una ventana servida, y es relevante para el precio porque un contexto que en realidad no puedes llenar es un contexto por el que no se te cobrará.

Una trampa merece su propia frase. La página pública de precios de Mistral todavía incluye una línea de ejemplo genérica que dice «Mistral Large cuesta 0,5 $/M tokens de entrada y 1,5 $/M tokens de salida». Esa no es la fila de Large 4 —describe un modelo anterior y más pequeño— y es aproximadamente un tercio del precio real de entrada y un cuarto del precio real de salida. Cualquiera que presupueste a partir de la página de marketing en lugar de la tarjeta de tarifas del modelo se equivoca por un factor de tres.

Lo que realmente cuesta una tarea

Los precios por token son una mala unidad de planificación, así que aquí está la misma tarjeta como trabajo.

Una pasada de documento: un millón de tokens de entrada y 100.000 tokens de salida. A precio de lista, 1,36 $ de entrada más 0,418 $ de salida — unos 1,78 $. Con la promoción, 0,68 $ más 0,209 $ — unos 89 centavos. El mismo trabajo, el doble del precio, según una fecha que nadie ha publicado.

El mismo trabajo con almacenamiento en caché: si el 80 % de esa entrada es un prefijo reutilizado, el lado de entrada pasa a ser 0,8 × $0,14 + 0,2 × $1,36 por millón, lo que da $0,384 en lugar de $1,36. Eso representa un recorte del 72 % en la línea de entrada y la palanca más útil de esta tarjeta —por eso existe la tarifa de caché a una décima de la estándar.

Una ejecución prolongada de un agente: un agente que vuelve a leer su propio historial en cada turno es la carga de trabajo que castiga esta tarificación. Cincuenta turnos con 200.000 tokens de contexto cada uno son diez millones de tokens de entrada si no hay nada en caché, 13,60 $ a precio de lista; con el prefijo en caché a 0,14 $, baja a 1,40 $ más el crecimiento no cacheado. La diferencia entre un agente que reutiliza el contexto y uno que lo reconstruye es mayor que la diferencia entre Large 4 y un modelo más barato.

Luego está el número que no es un precio en absoluto. Mistral informa un 47 % menos tokens por tarea que un competidor comparable en el índice de agentes de programación de Artificial Analysis. Si eso se mantiene con tu tráfico, cambia la aritmética en más de cuatro puntos en una tabla de clasificación, porque pagas por tokens en lugar de por puesto — y se acumula con la promoción en lugar de reemplazarla.

La línea de licencia que cambia lo que significa el precio

Los pesos llegaron el 29 de octubre: 54 fragmentos de safetensors, 1.060,6 GB en bf16, sin restricciones de acceso, bajo un archivo de 2.632 bytes llamado Mistral Ecosystem Open-Weight License que se describe a sí mismo como una licencia MIT modificada. La concesión es amplia: uso, copia, modificación, distribución, sublicencia, venta, entrenamiento adicional, despliegue, uso comercial, sin umbral de ingresos y sin límite de usuarios.

Lo que se reserva es un modelo de negocio concreto. La cláusula 2 exige que cualquiera que «opere un negocio de Model as a Service» firme primero una licencia comercial independiente con Mistral. Model-as-a-Service se define como dar a un tercero acceso al modelo para inferencia o post-entrenamiento de tal manera que ese tercero pueda ejercer un control significativo sobre las entradas, los parámetros o los datos de entrenamiento. Junto a ello hay tres excepciones, y son más importantes que la restricción: un producto cuya capacidad de modelo está integrada dentro de funciones específicas queda fuera de la definición; «el mero reenvío de solicitudes a modelos alojados por otros» queda fuera de ella; y el uso interno, o el uso a través de los propios productos de Mistral, está exento.

Si lo contrastamos con una tarifa, eso arroja tres tipos de compradores distintos. Ejecutar los pesos dentro de tu propia organización es válido, y el precio es tu hardware. Crear un producto que invoca el modelo es válido, y el precio es la línea de API indicada arriba. Implementar una API que da a los clientes acceso directo al modelo es el único uso que requiere un acuerdo comercial — y ningún precio por token de ningún proveedor te dice cuánto cuesta ese acuerdo.

Llamarlo frente a asumirlo

Las cuentas del autohospedaje merecen decirse sin rodeos, porque “pesos abiertos” invita a una comparación que normalmente pierde. El checkpoint bf16 ocupa 1.060,6 GB de pesos antes de haber almacenado en caché un solo token de estado KV. La variante NVFP4 ocupa 610,1 GB y la propia guía de Mistral lo sitúa en cuatro GPU B200 o B300; la receta de vLLM en la tarjeta del modelo pide paralelismo tensorial de 8 con un dtype de caché KV FP8. Para casi cualquier equipo por debajo de la hiperescala, cuatro GPU Blackwell más el tiempo de ingeniería para servir un MoE de un billón de parámetros cuesta más por token útil que la API con descuento.

Autoalojar aquí te da control —residencia de datos, certeza sobre la licencia, la capacidad de afinar y distribuir derivados—, no ahorros. Esa es la razón honesta para descargar 1,06 TB, y es la prueba que hay que aplicar antes de hacerlo: nombra lo que estás comprando, porque no será la línea de coste por token.

Qué planificar y qué vigilar

Presupuesta con la tarifa de lista y trata la promoción como un beneficio adicional, porque esa es la única versión de esta tarjeta que puedes defender ante quienquiera que apruebe el gasto. La promoción no tiene fecha de finalización publicada, lo que significa que puede terminar sin previo aviso, y un plan basado en $0.68 deja de funcionar un día que nadie anuncia.

Luego vigila cuatro cosas, en orden de cuánto cambian la cifra: si la ventana de mitad de precio se cierra y cuándo; si el contexto de 1M se sirve o se limita en la práctica, ya que la entrada facturada sigue a la ventana servida; si la conversión NVFP4 mantiene las puntuaciones publicadas, lo que determina si la vía de alojamiento barata es real; y cómo se aplica la cláusula 2 en casos límite, porque «control significativo» hace mucho trabajo en esa frase y no tiene jurisprudencia que lo respalde.

Mistral Large 4 no está hoy en el catálogo de OrcaRouter, así que no es una ruta que podamos ofrecer. Lo que sí ofrecemos es la forma general: un endpoint compatible con OpenAI sobre 224 modelos, con los precios de lista de los proveedores trasladados con un 0 % de margen, de modo que un cambio de precio de un proveedor —incluido el fin de una promoción— llega el mismo día en que se anuncia y no en la siguiente renovación de contrato. Y cuando un modelo tan nuevo no está probado con tu propio tráfico, la conmutación por error automática es la forma más económica de ponerlo detrás de solicitudes reales sin apostar una ruta de producción a un solo endpoint.