Täglicher gemischter Preis ($/1 Mio.) – wird jeden Tag aufgezeichnet und bildet im Laufe der Zeit einen Trend.
Typischer 3:1-Output-to-Input-Mix pro 1 Mio. Token
Preis ab 2026-05-10 · Quelle: mistral_official_pricing
Gemischte Text-, Bild-, Audio- und Dokument-Workloads, die modalitätsübergreifend von einem Modell profitieren.
Mistral Large 3 2512 is Mistral’s most capable model to date, featuring a sparse mixture-of-experts architecture with 41B active parameters (675B total), and released under the Apache 2.0 license.
mistral-large-2512 ist ein Multimodal-Modell von Mistral AI (US). HotON.ai verfolgt es bei $0.50 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $1.50 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit einem 256K-Token-Kontextfenster. Sein zusammengesetzter Effizienzwert beträgt 90/100 bei einem geschätzten $0.002 pro erfolgreicher Aufgabe.
mistral-large-2512 wird bei $0.50 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $1.50 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens verfolgt. Eine typische 3:1-Ausgabe-zu-Eingabe-Arbeitslast ergibt ungefähr $1.25 pro 1 Mio. Token. Bei den Zahlen handelt es sich um illustrative Demodaten.
Gemischte Text-, Bild-, Audio- und Dokument-Workloads, die modalitätsübergreifend von einem Modell profitieren.
mistral-large-2512 unterstützt bis zu einem 256K-Token-Kontextfenster – groß genug für lange Dokumente und längere Konversationen in einer einzigen Anfrage.
Innerhalb des von HotON.ai erfassten Bestands ist mistral-large-2512 beim Eingabepreis günstiger als 43% der Modelle und liegt nach Gesamteffizienz auf Platz 79 von 521.
Ja – gpt-4.1-nano ist eine kostengünstigere Option bei $0.40 pro 1 Million Ausgabe-Tokens, deckt aber dennoch ähnliche Multimodal-Anwendungsfälle ab. Vergleichen Sie sie nebeneinander auf HotON.ai.
Die Preise sind real (über den TestKey-Katalog, täglich aktualisiert). Qualität (Arena Elo) ist real, wenn das Modell auf der LMArena-Rangliste steht. Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und Effizienz sind modellierte Schätzungen.