Mistral Large 4 vs Claude, GPT, Gemini y DeepSeek: precios y test

Actualización (9 de noviembre de 2026): ya han salido Claude Fable 5.2 y Mythos 5.2 - precios, acceso y benchmarks en mi guía de Claude Fable 5.2.

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Mistral Large 4 cuesta unos 1,22 EUR (1,36 USD) por millón de tokens de entrada y 3,74 EUR (4,18 USD) por millón de salida (conversiones estimadas según el tipo de cambio de referencia del BCE del 12/10/2026: 1 EUR = 1,1181 USD; https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml), una cifra inferior a Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol y Gemini 3.1 Pro, pero claramente superior a DeepSeek V4. En el Artificial Analysis Intelligence Index independiente obtiene 38,4 puntos frente a los 57,6 de Claude Opus 5.5, y en mi test lingüístico comparativo logró 69,2 puntos frente a los 80,4 de Sonnet 5.5 y los 74,1 de DeepSeek V4 Pro. He reunido los precios y resultados en un solo lugar. Puedes consultar los detalles del lanzamiento en el artículo sobre Mistral Large 4.

Precios de API: coste por millón de tokens

Gemini 4 Argon costará en API en su lanzamiento unos 1,79 / 8,94 EUR (2 / 10 USD), y más adelante unos 3,58 / 17,89 EUR (4 / 20 USD), como explico en el análisis de Gemini 4 Argon. Todavía no está disponible en OpenRouter, por lo que no figura en mi test. Los precios de DeepSeek varían de forma habitual, a veces varias veces por semana. Nota sobre divisas: las conversiones a EUR se calculan con el tipo de referencia del BCE a 12/10/2026 (1 EUR = 1,1181 USD; https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml).

Conclusiones principales:

• Frente a Claude y GPT: Large 4 es aproximadamente 1,5 veces más barato en entrada y 2,4 veces más barato en salida que Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol; con la promoción inicial, la diferencia llega a ser de 3 y casi 5 veces respectivamente.
• Frente a DeepSeek: DeepSeek V4 Pro en OpenRouter cuesta actualmente 6,5 veces menos en entrada y 10 veces menos en salida que la tarifa estándar de Large 4.
• Frente a su predecesor: Medium 3.5 era más caro en salida (7,50 USD / aprox. 6,71 EUR), por lo que Large 4 se posiciona como un buque insignia más potente y asequible dentro del catálogo de Mistral.
• Atención al razonamiento: los tokens de pensamiento también se facturan. En mi batería de pruebas, Large 4 con razonamiento activo generó un gasto de unos 0,120 EUR (0,134 USD) en 13 tareas, mientras que sin razonamiento supuso unos 0,013 EUR (0,015 USD), casi 9 veces menos.

Artificial Analysis: índice independiente

Datos a 6 de octubre procedentes de Trending Topics. De momento, Artificial Analysis contabiliza Large 4 como modelo cerrado al no haberse publicado aún sus pesos. Una vez liberados, ocuparía el octavo puesto entre los modelos abiertos, detrás de siete opciones chinas y por delante de DeepSeek V4 Pro. Esto lo convierte en el modelo de pesos abiertos con mejor puntuación originario de Europa o Estados Unidos, respaldando lo anunciado por Mistral.

Test en 13 tareas lingüísticas

El banco de pruebas original se realizó íntegramente en polaco para evaluar comprensión y matices avanzados en lenguas europeas no dominantes. He recogido la metodología, las notas parciales y los errores concretos en el artículo sobre Mistral Large 4 en polaco. Puedes consultar las respuestas lado a lado de todos los modelos en la Arena de modelos de IA.

Relación entre calidad y precio

Al analizar la calidad del texto frente al coste por token, Large 4 queda en una posición comprometida en tareas de generación textual compleja:

• Gemini 3.8 Flash consigue 10,2 puntos más con un precio de catálogo menor (0,75 / 3,75 USD, aprox. 0,67 / 3,35 EUR).
• DeepSeek V4 Pro obtiene 4,9 puntos adicionales siendo significativamente más económico.
• Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol superan su puntuación en 11 y 17 puntos, aunque su coste de salida sea unas 2,4 veces mayor.

El valor diferencial de Large 4 reside en otros factores: infraestructura europea, procesamiento dentro de la UE, visión integrada en la entrada, compromiso de apertura de pesos y sólidos resultados en ciberseguridad (82% en el AA Cyber Index reproduciendo vulnerabilidades y 93% en Cybench según datos de Mistral). En esos escenarios, ningún modelo cerrado equivalente te permitirá descargar y ejecutar los pesos en tu propio hardware.

Cuál elegir según tus necesidades

Esta valoración corresponde al estado de las plataformas a 7 de octubre. Mistral ha indicado que acompañará los pesos con un checkpoint final perfeccionado, por lo que repetiré las pruebas después del 27 de octubre. Encontrarás un análisis completo del ecosistema de la firma en la sección Mistral AI, y la comparativa de sus planes y consumo en precios de Mistral.

Fuentes

• Mistral: Introducing Mistral Large 4 (6/10/2026) y la documentación del modelo
• Trending Topics: Mistral Large 4 en Artificial Analysis (6/10/2026)
• Catálogo de modelos de OpenRouter: tarifas a 7/10/2026
• Pruebas de laboratorio independientes: test realizado el 7/10/2026

Revisión de datos: 7 de octubre de 2026.

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