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Mistral Modelle
Entdecken Sie alle 3 Modelle von Mistral mit detaillierten Preisen, Vor- und Nachteilen sowie Entwicklerempfehlungen.
3
Modelle
$0.400
Niedrigster Input
131K
Max. Kontext
2
Qualitätsstufen
Schnellempfehlungen
Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis: Mistral Medium 3 ($0.400/1M)
Beste Qualität: Mistral Large 2
Mistral Large 2
FlagshipMehrsprachig, komplexe Aufgaben
Wann verwenden: Beste Wahl für mehrsprachige Unternehmensanwendungen, insbesondere EU-basierte Bereitstellungen.
Upgrade-Highlights
- ◆MMLU: 84,0 % — wettbewerbsfähig mit GPT-4-Klasse-Modellen
- ◆Feinabstimmung verfügbar — für domänenspezifische Aufgaben anpassen
- ◆EU-basiert (DSGVO-konform) — einziges großes Flaggschiff mit EU-Souveränität
- ◆12 Sprachen optimiert — branchenführend für Französisch, Deutsch, Spanisch
- ◆128K Kontext ist kleiner im Vergleich zu 1M Mitbewerbern — Kompromiss für EU-Konformität
Input-Preis
$2.00
per 1M tokens
Output-Preis
$6.00
per 1M tokens
Cached Input
—
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 131K
Max. Output: 8,192 tokens
Wissensstand: 2024-07
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- Hervorragend mehrsprachig (Französisch, Deutsch usw.)
- Feinabstimmung verfügbar
- EU-basiert (DSGVO-konform)
Nachteile
- Keine Bildverarbeitung
- 128K Kontext ist klein im Vergleich zu Mitbewerbern
- Keine Cache-/Batch-Preise
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~55 tok/s
Rate-Limit3,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
84.0%
HumanEval
82.0%
MATH
65.0%
Mistral Medium 3
Mid-tierAusgewogen mehrsprachig
Wann verwenden: Kosteneffizientes mehrsprachiges + Vision für europäische Marktanwendungen.
Upgrade-Highlights
- ◆Vision auf mittlerer Stufe hinzugefügt — multimodale Fähigkeit zu $0,40/M Eingabe
- ◆5x günstiger als Mistral Large ($0,40 vs $2/M) für leichtere Aufgaben
- ◆EU-basierte Infrastruktur — DSGVO-konform für europäische Daten
- ◆128K Kontext — ausreichend für die meisten Unternehmensdokumentenverarbeitungen
- ◆Kein Feintuning — Upgrade auf Large 2 für benutzerdefiniertes Modelltraining
Input-Preis
$0.400
per 1M tokens
Output-Preis
$2.00
per 1M tokens
Cached Input
—
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 131K
Max. Output: 8,192 tokens
Wissensstand: 2024-07
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- Vision zu mittlerem Preis
- Gute mehrsprachige Balance
- EU-basiert
Nachteile
- Kein Feintuning
- Keine Cache-/Batch-Preise
- Kleinerer Kontext als Wettbewerber
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~75 tok/s
Rate-Limit5,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
80.5%
HumanEval
78.0%
Mixtral 8x22B
Mid-tierOffene Gewichte, hoher Durchsatz
Wann verwenden: Für Self-Hosting oder Feinabstimmung auf domänenspezifische Daten mit hohem Durchsatzbedarf.
Upgrade-Highlights
- ◆Open-Weight-MoE: 8x22B Parameter, nur 39B aktiv pro Token — hoher Durchsatz
- ◆Feinabstimmbar — voller Gewichtszugriff für Domänenanpassung
- ◆Funktionsaufruf + JSON-Modus — unternehmensreife Tool-Integration
- ◆65K Kontext — kleiner als neuere Modelle, aber für die meisten Aufgaben ausreichend
- ◆Selbst hostbar — keine Kosten pro Token bei Ausführung auf eigener Infrastruktur
Input-Preis
$0.900
per 1M tokens
Output-Preis
$2.70
per 1M tokens
Cached Input
—
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 66K
Max. Output: 4,096 tokens
Wissensstand: 2024-01
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- Open-Weight-MoE-Architektur
- Feinabstimmbar
- Hoher Durchsatz durch sparse Aktivierung
Nachteile
- Nur 65K Kontext
- Keine Bildverarbeitung
- Älterer Wissensstand (2024-01)
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~85 tok/s
Rate-Limit—
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
77.8%
HumanEval
75.5%
MATH
58.0%
Nebeneinander-Vergleich
| Modell | Stufe | Input | Output | Kontext |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 2 | Flagship | $2.00 | $6.00 | 131K |
| Mistral Medium 3 | Mid-tier | $0.400 | $2.00 | 131K |
| Mixtral 8x22B | Mid-tier | $0.900 | $2.70 | 66K |