GPT-6.1 Sol vs Mistral Large 4: 토큰당 더 저렴한 모델이 작업당 더 비싼 모델이다

놓는 것의 흥미로운 점은GPT-6.1 Sol 옆에 Mistral Large 4 어느 쪽이 더 똑똑한가가 아니다 — 두 모델이 가진 유일한 독립적 측정에서 그것은 차이가 크다. 흥미로운 점은 더 낮은 정가를 가진 모델이 작업을 끝내는 데 더 많은 비용이 드는 모델이라는 것이다. Mistral이 2026-10-06에 미리 공개한 Mistral Large 4는 프리뷰가 지속되는 동안 백만 입력 토큰당 $0.68, 백만 출력 토큰당 $2.09의 가격이 책정되어 있으며, OpenAI가 2026-09-29에 출시한 이후 GPT-6.1 Sol의 $2.00 및 $10.00과 대비된다. 그런데도 Artificial Analysis의 실행 비용 수치는 Mistral Large 4를 작업당 $1.13으로, GPT-6.1 Sol을 $0.72로 산정한다 — 더 저렴한 토큰이 전체 청구서가 아니며, 추론 모델은 가격표에서 선택할 수 없는 양의 토큰을 소비하기 때문이다.

아래의 모든 내용은 Mistral 자체의 발표 및 문서, Open​AI의 모델 및 가격 페이지, 각 모델에 대한 Artificial Analysis 실행 결과, 그리고 우리 자체 서빙 데이터에서 가져온 것이며, 2026-10-12에 확인한 것입니다. 어떤 수치가 벤더 자체 수치이고 아무도 그것을 다시 실행해 검증하지 않은 경우, 해당 수치를 담은 문장에서 그 사실을 밝힙니다.

두 번의 데이트, 그리고 그중 하나만 끝났다

어떤 스펙보다도 앞서, 두 제품의 상태는 다르며, 그 차이는 이 비교에서 어떤 벤치마크 셀보다도 더 큰 역할을 한다.

• GPT-6.1 Sol은 이미 출시된 모델입니다. 2026-09-29에 OpenAI API에서 정식 공개되었으며, 백만 토큰당 $2.00 / $10.00, 캐시 입력 $0.10, 캐시 쓰기 $2.50의 요금이 적용되고, API의 기본 슬롯에 들어 있는 모델입니다. 요금표가 공개되어 있고 컨텍스트 윈도우도 문서화되어 있으며, 독립적인 측정 도구들이 이를 실행해 보았습니다. 이 모델에 대해 읽은 내용을 오늘 오후에 직접 호출해 볼 수 있습니다.

• Mistral Large 4는 프리뷰입니다. Mistral은 2026-10-06에 이를 1.05조 개 매개변수의 전문가 혼합(mixture-of-experts) 모델이자 토큰당 520억 개 매개변수가 활성화되는 모델로 발표했으며, 공급업체 자체 API에서 프리뷰 가격으로 이용할 수 있습니다. 오픈 가중치는 10월 말 이전에 제공될 예정이며, 그래서 이것은 완성된 릴리스가 아니라 프리뷰입니다. 향후 정가, 향후 컨텍스트 창 또는 향후 라이선스에 관한 그 무엇도 이 프리뷰로 인해 확정되지 않습니다.

그 비대칭이 아래에 나오는 모든 것의 형태를 결정한다. 비교의 한쪽이 제품이고 다른 쪽이 날짜가 붙은 발표일 때, 흥미로운 질문 대부분은 역량이 아니라 타이밍에 관한 것이다. 그리고 사람들이 실제로 던지는 단 하나의 질문("바꿔야 할까?")은 10월과 11월에 답이 다르다.

양측이 모두 동의하는 단 하나의 숫자, 그리고 그 뒤에 있는 14포인트

Artificial Analysis는 두 모델 모두에 대해 독립적인 Intelligence Index 행을 제공하며, 여기에는 모호함이 없습니다:

• Intelligence Index — 최대 추론 노력 기준 GPT-6.1 Sol 52; Mistral Large 4 38.

• 인덱스 실행 비용 — GPT-6.1 Sol 태스크당 $0.72; Mistral Large 4 태스크당 $1.13.

• 출력 속도 — GPT-6.1 Sol은 여러 실행에서 초당 65.4~66.8 토큰이며, Mistral Large 4 역시 이 조합에서 빠른 쪽이 아닙니다.

그 세 줄을 함께 읽으면 이 거래의 윤곽이 드러난다. Mistral Large 4는 GPT-6.1 Sol의 입력 요금의 약 3분의 1, 출력 요금의 5분의 1을 받지만, 동일한 평가 작업을 완료하는 데는 여전히 약 57% 더 많은 비용이 든다. 이는 가격 책정의 속임수나 측정상의 인공물이 아니다. 모델이 더 많은 토큰을 써서 특정 품질 수준에 도달할 때 벌어지는 일이다. 추론 모델의 청구서는 카드에 적힌 토큰당 요금이 아니라 모델이 방출하기로 결정한 토큰 수가 좌우하며, 14포인트의 Index 차이는 되찾기 위해 상당한 양의 추가 사고를 필요로 한다.

이 중 어느 것도 Mistral Large 4를 나쁜 모델로 만드는 것은 아니다. Index 38은 유능한 범용 프런티어 인접 점수이며, 매우 많은 프로덕션 작업에서 추가 14점이 당신이 활용할 수 있는 무엇도 가져다주지 않는다. 요점은 더 좁고 더 실용적이다: 더 저렴한 카드가 월 비용을 더 저렴하게 만든다는 가정으로 이 모델을 구매하지 말라. 완료된 작업 단위당 비용을 측정하라. 그것이 Artificial Analysis가 실제로 보고하는 수치이며, 당신의 청구서에 반영될 수치다.

Mistral의 주장이 진정으로 강한 부분은, 그리고 그것은 가격이 아니다

Mistral Large 4를 지지하는 세 가지 논거는 Index 수치와 맞닥뜨려도 살아남으며, 그중 두 가지는 모델에 관한 것이 전혀 아니다.

• 유럽에서의 학습 및 주권 호스팅. Mistral은 유럽의 프런티어 랩이며, 이 발표는 벤치마크 메시지가 아니라 주권 클라우드 메시지에 속한다. 유럽의 공공 부문 구매자, 규제 대상 은행, 또는 조달 규칙에서 관할권을 명시하는 모든 이에게 이는 선호가 아닌 요건이다. 그리고 이는 GPT-6.1 Sol이 어떤 가격으로도 경쟁할 수 없는 단 하나의 축이다. 제약 조건이 "가중치와 서빙이 유럽산이어야 한다"라면, 비교는 여기서 끝나며 Index 수치는 무의미하다.

• 오픈 웨이트가 다가오고 있고, 셀프 호스팅은 그 계산을 바꿔 놓습니다. Mistral은 10월 말 이전에 웨이트를 공개하겠다고 약속했습니다. 1.05T/52B 전문가 혼합(MoE) 모델은 대부분의 팀이 자체 하드웨어에서 돌릴 만한 모델이 아닙니다. 52B 활성 파라미터는 그 문장의 우호적인 절반이고, 1조 파라미터라는 총계는 우호적이지 않은 절반입니다. 하지만 이미 그급 인프라를 운영하거나, 어떤 호스팅 API로도 충족할 수 없는 데이터 상주 규칙을 가진 조직에게 오픈 웨이트는 종량제 API를 고정 비용으로 바꿔 줍니다. GPT-6.1 Sol은 결코 셀프 호스팅할 수 없습니다.

• 미리보기 가격은 지속되는 동안에는 실제 가격입니다. $0.68 / $2.09 기준으로 미리보기 할인은 발표된 정가 $1.36 / $4.18의 약 절반입니다. 워크로드가 충분히 저렴해서 토큰 수가 진정으로 제약 조건인 경우 — 대량 분류, 추출, 라우팅, 짧은 출력과 추론 루프가 없는 모든 작업 — 그 가격은 이 페이지에서 최고이며, Index 격차는 52의 Index가 전혀 필요 없었던 작업에는 적용되지 않습니다. 미리보기가 끝날 때 놀라지 말고 전환을 계획하세요.

논쟁거리가 아닌 것은 최상위권의 순수한 역량이다. 에이전트형 코딩과 장기적 도구 사용에서 그 격차는 뚜렷하며, 이는 Index에서 기대할 법한 방향이다: GPT-6.1 Sol의 Artificial Analysis Terminal-Bench 4.0 행은 56.06을 기록했고, 같은 측정 도구는 그 전신인 GPT-6 Sol을 43.94로 평가했다 — 셸에서 작업을 끝내는 것에 특화된 벤치마크에서 약 12포인트의 세대적 이동이다.

자기 자신과 모순되는 컨텍스트 번호

이것은 이 페이지에서 자신 있게 인용할 수 없는 유일한 사양이며, 얼버무리기보다 문제로 짚어 둘 가치가 있습니다.

Mistral이 Mistral Large 4에 대해 자체 제공한 문서에는 컨텍스트 윈도가 최대 100만 토큰이라고 설명되어 있습니다. Artificial Analysis의 해당 모델에 대한 독립 기록에는 524,000으로 나와 있습니다. 이 두 숫자는 반올림 차이가 아니라 두 배 차이이며, 서로 다른 것을 가리킵니다. 가장 유력한 설명은 하나는 아키텍처의 상한을 설명하고 다른 하나는 미리보기 중 실제로 제공되는 범위를 설명한다는 것입니다. 이는 대규모 저장소를 단일 호출에 로드할 계획이라면 대단히 중요한 차이입니다. 우리는 공급업체가 두 수치 중 어느 것도 서로 맞춰 확인한 것을 보지 못했으며, 그 전까지는 더 작은 숫자를 실제로 기반으로 삼을 수 있는 값으로 취급하십시오.

이와 대조적으로, GPT-6.1 Sol의 대표적인 한도 중 어느 것도 이런 문제를 안고 있지 않습니다. 컨텍스트 윈도우는 1,050,000 토큰이고, 최대 출력은 128,000 토큰이며, 지식 컷오프는 2026-04-30입니다 — 이 모두는 공급업체의 모델 페이지에 문서화되어 있으며 API를 통해 제공되는 내용과 일치합니다.

각각에서 에이전트 작업 1,000개에 드는 비용

두 모델 모두에게 평범한 수준인 워크로드를 하나 잡아 보자. 입력 토큰 40,000개를 담아 2,000토큰짜리 답변을 만들어 내는 호출을 1,000번 실행하는 것이다. 두 요금표를 서로 비교할 수 있게 유지하려면, 입력이 캐시에서 제공되는 것이 아니라 매번 새로 들어간다고 가정하자.

• GPT-6.1 Sol 기준 — 입력 토큰 40,000개는 백만 개당 $2.00로 $0.080이고, 출력 토큰 2,000개는 백만 개당 $10.00로 $0.020입니다. 즉 $0.100은 호출 한 번당이고, 약 $100은 1,000회당입니다.

• Mistral Large 4의 프리뷰 요금 기준 — 입력 토큰 40,000개는 백만 개당 $0.68로 $0.027이고, 출력 토큰 2,000개는 백만 개당 $2.09로 $0.004입니다. 즉, $0.031이 호출당 비용이며, 약 $31이 1,000건당 비용입니다.

그래서 가격 격차는 실재하며, 출력이 짧은 형태에서는 대략 3대 1입니다 — 다만 반대 방향으로 작용하는 한 가지 솔직한 단서가 있습니다. GPT-6.1 Sol은 캐시된 프리픽스에 대해 100만 개당 $0.10을 청구하는 반면, Mistral의 프리뷰 문서는 이에 상응하는 할인을 입증하지 않습니다. 동일한 루프를 40,000개 토큰이 캐시에서 제공되는 상황에서 실행하면 GPT-6.1 Sol 쪽은 호출당 약 $0.024로 떨어지며, 이는 Mistral 수치보다 낮습니다. 요금표는 입력이 반복되는지 여부를 알고 나서야 이 비교를 결정합니다. 이제 다른 매개변수를 바꾸어 두 번째 격차가 벌어지는 것을 보십시오: 추론 비중이 높은 쪽에서 동일한 루프를 실행하면, Mistral Large 4가 자신의 Index of 38이 시사하는 만큼 토큰을 소비하고 있으며, 비교 가능한 평가에서의 과제당 $1.13이라는 수치는 청구서에서 Mistral 쪽이 요금표가 시사하는 것보다 더 빠르게 증가한다는 것을 말해 줍니다. 솔직한 요약은 Mistral Large 4가 신규 입력 요율의 짧은 출력 작업에서는 산술적으로 이기고, 캐시된 및 장기 호라이즌 에이전트 작업에서는 진다는 것이며, 여러분이 어느 쪽을 실행 중인지는 모델이 아니라 여러분의 워크로드에 관한 질문입니다.

이 두 가지야말로 라우터가 존재하는 바로 그런 종류의 비교입니다. GPT-6.1 Sol은 OpenAI의 정가에 0% 마크업으로 저희 카탈로그에 있습니다 — OpenAI가 공표하는 가격이 곧 호출자가 지불하는 가격이며, 공급업체가 가격을 변경하면 리셀러가 알아차리기를 기다리는 대신 카탈로그 행이 함께 바뀝니다. 즉, 위의 토큰당 계산은 이 페이지가 아니라 실시간 행과 대조해 확인할 수 있습니다. Mistral Large 4는 저희가 제공하는 모델이 아니므로, 원하신다면 해당 벤더 자체 API와 여러 서드파티 플랫폼에서 이용하실 수 있습니다.

월요일에 무엇을 할까

오늘날 두 모델이 같은 작업에 대해 서로 대체재가 되는 경우는 없으며, 그 이유는 품질이 아니라 타이밍 때문이다.

이번 주에 최전선 에이전트 코딩 모델이 필요하다면 — 긴 도구 루프, 저장소 규모의 컨텍스트, 컴퓨터 사용, 문서가 많은 전문 업무 — 답은 GPT-6.1 Sol입니다. 둘 중 완성된 제품은 이것뿐이며, 가격도 공개되어 있고 안정적입니다. 비용은 출력 미터에서 나온다는 점을 감안해 예산을 잡고, 작업 세트는 272,000토큰 임계값 아래로 유지하세요. 그 위로 넘어가면 전체 요청의 가격이 다시 책정됩니다.

유럽에 있고 요구사항이 관할권을 명시하거나, 데이터 규칙을 충족하는 API가 없어서 자체 호스팅을 하려는 경우라면, 점수와 무관하게 Mistral Large 4가 여기서 유일한 후보입니다 — 하지만 그중 당신이 기다리는 부분인 가중치는 아직 존재하지 않으며, 인프라 규모를 산정할 기준으로 삼을 컨텍스트 수치는 현재 두 배 차이로 논란이 있습니다. 해당 모델에 배포를 확정하기 전에 가중치 공개 여부와, 공급업체가 1M과 524,000을 조정하는지를 지켜보십시오.

그리고 만약 당신이 실제로 원하는 것이 둘 다 사용하는 것이라면 — 저렴한 대용량 티어에는 Mistral Large 4를, 고난도 테일에는 GPT-6.1 Sol을 — 실질적인 제약은 이 둘이 서로 다른 키, 서로 다른 과금 방식, 서로 다른 장애 모드를 사용한다는 점입니다, 이는 200개 이상의 모델 전반에 걸친 자동 페일오버를 갖춘 단일 엔드포인트가 바로 해결하기 위해 존재하는 문제입니다. 한편 열어볼 만한 행은 실제로 존재하는 행입니다: https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6.1-sol에 있는 GPT-6.1 Sol 모델 페이지입니다.