Mistral Large 4の価格：入力$1.36、出力$4.18、終了日未定の半額プロモーション

Mistral Large 4 は、オープンウェイト市場で最もわかりやすい料金表のひとつを持つ一方、実効価格は最もわかりにくい部類に入ります。公表されているのは、入力100万トークンあたり $1.36、キャッシュ済み入力100万トークンあたり $0.14、出力100万トークンあたり $4.18 という料金です。そして同じ Mistral の料金ページには、開始記念プロモーションとして、同じ3つの行に打ち消し線を引いた $0.68、$0.07、$2.09 が併記されています。いずれも半額ですが、終了日はどこを探しても公表されていません。つまり今日の API 呼び出しの価格はおおよそ表示料金の半額であり、それがいつまで続くのかは Mistral の外部には誰にもわからないのです。

その一つの曖昧さは、Large 4と競合他社との差よりも予算にとって重要です。なぜなら、明細項目における50%の変動は、ほとんどのモデル選択による差よりも大きいからです。以下の内容はすべて、プロモーションが終了する日に不意を突かれるのではなく、その日に備えて計画できるように作られています。

カードと、その紛らわしい数字の出どころ

2026年10月29日にMistral自身の料金ページから読み取った内容:

• 入力 — 100万トークンあたり$1.36

• キャッシュされた入力 —100万トークンあたり$0.14、入力価格のおよそ10分の1です。

• 出力 — 100万トークンあたり4.18ドル

• リリース記念キャンペーン —入力 $0.68、キャッシュ $0.07、出力 $2.09。終了日は明記されていません。

• モデル —mistral-large-4 は、Mistral 自身のモデルカードでは 520 億、Artificial Analysis の解釈では 490 億のアクティブパラメータを持つ 1.05 兆パラメータの疎な混合エキスパート（MoE）で、さらに 16 億パラメータの視覚エンコーダーを備えます。テキストと画像を入力し、テキストを出力します。

• コンテキスト — Mistralのモデルカードでは100万トークン、Artificial Analysisがテストする構成では524,288トークンです。この差はベンダーが示す上限と実際に提供されるウィンドウの違いであり、料金に影響します。なぜなら、実際に埋められないコンテキストには課金されないからです。

一つの罠には、それ専用の一文を割く価値がある。Mistral の公開料金ページには、今も「Mistral Large は入力 $0.5/M トークン、出力 $1.5/M トークン」という一般的な例示行が残っている。これは Large 4 の行ではなく、より旧式で小規模なモデルを説明したもので、実際の入力価格の約3分の1、実際の出力価格の約4分の1にすぎない。モデルの料金表ではなくマーケティングページを基に予算を立てる人は、3倍の誤差を抱えることになる。

タスクに実際にかかるコスト

トークン単位の価格は計画を立てる単位としては不適切なので、同じカードを作業量として示します。

ドキュメント1回分:入力トークン100万個と出力トークン10万個。定価では、入力が$1.36、出力が$0.418で、約$1.78。プロモーション価格では、$0.68と$0.209で、約89セント。同じ作業が、誰も公表していない日付次第で2倍の価格になる。

同じ処理をキャッシュ付きで行う場合：その入力の80%が再利用されるプレフィックスであれば、入力側は100万トークンあたり0.8 × $0.14 + 0.2 × $1.36、つまり$1.36ではなく$0.384になります。これは入力行で72%の削減となり、このカード上で最も有用なレバーです。だからこそ、標準レートの10分の1でキャッシュレートが存在するのです。

長いエージェント実行：毎ターン自身の履歴を再読み込みするエージェントは、この料金体系が罰するワークロードです。各ターン20万トークンのコンテキストで50ターンは、何もキャッシュしなければ1,000万入力トークンとなり、定価で$13.60。プレフィックスが$0.14でキャッシュされると、$1.40に未キャッシュ分の増加分を加えた額まで下がります。コンテキストを再利用するエージェントと再構築するエージェントの差は、Large 4とより安価なモデルの差よりも大きいのです。

次に、価格とはまったく関係のない数字があります。Mistralは、Artificial Analysisのコーディングエージェント指数において、同等の競合他社よりタスクあたりのトークン数が47%少ないと報告しています。これがあなたのトラフィックでも当てはまるなら、リーダーボード上の4ポイント以上よりも計算の前提を大きく変えることになります。なぜなら、あなたが支払うのは順位ではなくトークン数であり、しかもそれはプロモーションを置き換えるのではなく、プロモーションと相乗効果を生むからです。

価格の意味を変えるライセンスの一行

重みは10月29日に公開された。54個のsafetensorsシャード、bf16で1,060.6 GB、ゲートなしで、2,632バイトの「Mistral Ecosystem Open-Weight License」というファイルに基づく。同ファイルは自身を改変MITライセンスと説明している。許諾範囲は広く、使用、複製、変更、配布、サブライセンス、販売、追加学習、デプロイ、商用利用が可能で、収益の閾値もユーザー数上限もない。

それが留保しているのは、ある特定のビジネスモデルです。第2条は、「Model as a Service事業を運営する」者に対し、まずMistralと別途の商用ライセンス契約を締結することを求めています。Model-as-a-Serviceとは、第三者にモデルへのアクセスを提供し、推論またはポストトレーニングを行わせることをいい、その際、当該第三者が入力、パラメータ、学習データに対して実質的な制御を行えるようにするものを指します。これに並んで3つの除外規定があり、それらは制限自体よりも重要です。モデル機能が特定の機能の中に組み込まれている製品は、この定義の対象外です。「他者がホストするモデルへのリクエストを単に中継するだけ」は対象外です。また、内部利用、またはMistral自身の製品を通じた利用は免除されます。

料金表と突き合わせて読むと、そこから3種類の買い手が見えてくる。自組織内でモデルの重みを動かすのは問題なく、その価格は自社のハードウェアだ。モデルを呼び出す製品を作るのも問題なく、その価格は上記のAPI料金だ。顧客にモデルへの生のアクセスを提供するAPIを立ち上げることだけが、商用契約を必要とする用途であり、どのベンダーのトークン単価も、その契約にかかる費用を教えてはくれない。

それを呼ぶことと、所有すること

セルフホスティングの算段は率直に述べておく価値がある。なぜなら「オープンウェイト」は、たいてい分が悪くなる比較を招くからだ。bf16チェックポイントは、KV状態のトークンを1つもキャッシュする前の時点で、重みが1,060.6 GBある。NVFP4の兄弟版は610.1 GBで、Mistral自身のガイダンスではB200またはB300 GPU 4台に載せることになっている。モデルカードのvLLMレシピは、FP8のKVキャッシュdtypeでテンソル並列度8を要求している。ハイパースケール未満のほとんどすべてのチームにとって、Blackwell GPU 4台に加えて、1兆パラメータのMoEを提供するためのエンジニアリング時間は、割引されたAPIよりも有用トークンあたりのコストが高い。

ここでセルフホスティングする場合に得られるのは制御だ——データの所在、ライセンスの確実性、微調整して派生版を提供できる能力——であり、節約ではない。それが1.06 TBをダウンロードする正直な理由であり、実行前に当てるべきテストでもある。何を買っているのかを名指しせよ。それはトークン単価の料金行にはならないのだから。

計画すべきことと、注目すべきこと

予算はリストレートで組み、プロモーションは上振れ分として扱うこと。それが、支出を承認する相手に対して説明できるこのカードの唯一のバージョンだからです。プロモーションには公表された終了日がなく、予告なく終了する可能性があるため、$0.68を前提にした計画は、誰も知らせない日に機能しなくなります。

では、数値をどれだけ変えるかが大きい順に、4つの点を見ていきましょう。半額期間が終了するのか、終了するならいつなのか。1Mコンテキストが実際に提供されるのか、それとも上限が課されるのか（課金対象の入力は、実際に提供されるウィンドウに従うため）。NVFP4への変換が公表されたスコアを維持するかどうか（これは低コストのホスティング経路が現実的なものかどうかを左右します）。そして、第2条がエッジケースでどのように適用されるか。「実質的な支配」はその文の中で非常に大きな役割を担っており、それを裏付ける判例は存在しないからです。

Mistral Large 4 は現在 OrcaRouter のカタログに含まれていないため、当社が提供できるルートではありません。当社が提供しているのは、その一般的な枠組みです。224 モデルを対象とした単一の OpenAI 互換エンドポイントを、プロバイダーの定価を 0% のマークアップでそのまま反映して提供しており、ベンダーの価格変更（プロモーションの終了を含む）は、次の契約更新時ではなく、発表された当日に反映されます。そして、これほど新しいモデルが自社のトラフィックに対して実績のないものである場合、自動フェイルオーバーは、本番経路を単一のエンドポイントに賭けることなく、実際のリクエストの背後に配置するための最も低コストな方法です。