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Mistral モデル
Mistral の全 3 モデルを、詳細な価格、長所・短所、開発者向け推奨事項とともにご覧いただけます。
3
モデル
$0.400
最安入力
131K
最大コンテキスト
2
品質ティア
クイック推奨
ベストバリュー: Mistral Medium 3 ($0.400/1M)
最高品質: Mistral Large 2
Mistral Large 2
Flagship多言語、複雑なタスク
使用するタイミング: 特にEU拠点の展開において、多言語エンタープライズアプリに最適な選択肢です。
アップグレードのポイント
- ◆MMLU: 84.0% — GPT-4クラスのモデルと競合
- ◆ファインチューニング可能 — ドメイン固有のタスクにカスタマイズ
- ◆EU拠点（GDPR準拠） — EU主権を持つ唯一の主要フラッグシップ
- ◆12言語最適化 — フランス語、ドイツ語、スペイン語で最高クラス
- ◆128Kコンテキストは1Mの競合他社に比べて小さい — EUコンプライアンスとのトレードオフ
入力価格
$2.00
per 1M tokens
出力価格
$6.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 131K
最大出力: 8,192 tokens
知識のカットオフ: 2024-07
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア
長所
- 優れた多言語対応（フランス語、ドイツ語など）
- ファインチューニング可能
- EU拠点（GDPR対応）
短所
- ビジョン機能なし
- 128Kコンテキストは競合他社に比べて小さい
- キャッシュ/バッチ料金なし
パフォーマンス
出力速度~55 tok/s
レート制限3,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
84.0%
HumanEval
82.0%
MATH
65.0%
Mistral Medium 3
Mid-tierバランスの取れた多言語
使用するタイミング: 欧州市場向けアプリケーションのためのコスト効率の高い多言語 + ビジョン。
アップグレードのポイント
- ◆ミッドレンジにビジョン追加 — マルチモーダル機能 $0.40/M入力
- ◆軽いタスクではMistral Largeより5倍安い ($0.40 vs $2/M)
- ◆EU拠点のインフラ — 欧州データに対するGDPR準拠
- ◆128Kコンテキスト — ほとんどのエンタープライズ文書処理に十分
- ◆ファインチューニングなし — カスタムモデルトレーニングにはLarge 2にアップグレード
入力価格
$0.400
per 1M tokens
出力価格
$2.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 131K
最大出力: 8,192 tokens
知識のカットオフ: 2024-07
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア
長所
- ミッドレンジ価格のビジョン
- 優れた多言語バランス
- EU拠点
短所
- ファインチューニングなし
- キャッシュ/バッチ価格なし
- 競合他社より小さいコンテキスト
パフォーマンス
出力速度~75 tok/s
レート制限5,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
80.5%
HumanEval
78.0%
Mixtral 8x22B
Mid-tierオープンウェイト、高スループット
使用するタイミング: ドメイン固有データでセルフホスティングまたはファインチューニングを行い、高スループットが必要な場合。
アップグレードのポイント
- ◆オープンウェイトMoE：8x22Bパラメータ、トークンあたり39Bのみアクティブ — 高スループット
- ◆ファインチューニング可能 — ドメイン適応のための全ウェイトアクセス
- ◆関数呼び出し + JSONモード — エンタープライズ向けツール統合
- ◆65Kコンテキスト — 新しいモデルより小さいが、ほとんどのタスクに十分
- ◆セルフホスティング可能 — 自社インフラで実行時、トークンごとのコストなし
入力価格
$0.900
per 1M tokens
出力価格
$2.70
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 66K
最大出力: 4,096 tokens
知識のカットオフ: 2024-01
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア
長所
- オープンウェイトMoEアーキテクチャ
- ファインチューニング可能
- スパース活性化による高スループット
短所
- 65Kコンテキストのみ
- ビジョン非対応
- 古い知識カットオフ（2024-01）
パフォーマンス
出力速度~85 tok/s
レート制限—
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
77.8%
HumanEval
75.5%
MATH
58.0%
並べて比較
| モデル | ティア | 入力 | 出力 | コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
| 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 |