Mistral Large 4 vs Claude, GPT, Gemini et DeepSeek : prix et tests

Mise à jour (9 novembre 2026) : Claude Fable 5.2 et Mythos 5.2 sont sortis - prix, accès et benchmarks dans mon guide Claude Fable 5.2.

👁 116 lectures

Mistral Large 4 coûte environ 1,22 EUR (1,36 USD) par million de tokens d’entrée et 3,74 EUR (4,18 USD) par million de sortie, soit moins cher que Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol et Gemini 3.1 Pro, mais nettement plus cher que DeepSeek V4. Dans l’Artificial Analysis Intelligence Index indépendant, il obtient 38,4 points contre 57,6 pour Claude Opus 5.5, et 69,2 points dans notre banc d’essai multilingue (mené en polonais) face aux 80,4 de Sonnet 5.5 et 74,1 de DeepSeek V4 Pro. Voici un comparatif complet des tarifs et performances. Les détails de son lancement sont à retrouver dans l’actualité Mistral Large 4.

Prix des API : combien payez-vous par million de tokens

Gemini 4 Argon devrait coûter via son API 2 / 10 USD (environ 1,79 / 8,94 EUR) au lancement, puis à terme 4 / 20 USD (environ 3,58 / 17,89 EUR) - nous détaillons cette sortie dans l’article Gemini 4 Argon. Il n’était pas encore disponible sur OpenRouter lors de notre test. Précisons également que les tarifs de DeepSeek évoluent très vite, parfois plusieurs fois au cours d’une même semaine.

Ce que l’on retient :

• Face à Claude et GPT : Large 4 est environ 1,5 fois moins cher en entrée et 2,4 fois moins cher en sortie que Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Sol, et en promotion respectivement 3 et près de 5 fois plus abordable.
• Face à DeepSeek : DeepSeek V4 Pro sur OpenRouter se montre actuellement 6,5 fois moins cher en entrée et 10 fois moins cher en sortie que le prix catalogue de Large 4.
• Face à son prédécesseur : Medium 3.5 était plus onéreux en sortie (7,50 USD soit environ 6,71 EUR), ce qui fait de Large 4 un modèle phare à la fois plus puissant et plus économique pour Mistral.
• Attention au raisonnement : vous réglez également les tokens de réflexion interne (« thinking »). Lors de nos tests sur 13 requêtes, Large 4 avec raisonnement a généré une dépense de 0,134 USD (environ 0,12 EUR), contre 0,015 USD (environ 0,013 EUR) sans raisonnement, soit près de 9 fois moins.

Artificial Analysis : l’indice de référence indépendant

Données arrêtées au 6 octobre d’après Trending Topics. Artificial Analysis comptabilise pour l’heure Large 4 parmi les modèles fermés tant que ses poids ne sont pas rendus publics. Dès leur mise à disposition, il occuperait le 8e rang des architectures ouvertes, juste derrière sept solutions chinoises et devant DeepSeek V4 Pro. Il s’agit du score le plus élevé pour un modèle à poids ouverts issu d’Europe ou des États-Unis, validant les affirmations de Mistral.

Notre banc d’essai : 13 tâches comparées

Note méthodologique : nous avons réalisé cette évaluation en polonais afin d’éprouver la gestion fine des langues non anglaises. La méthode complète, l’ensemble des notations intermédiaires et les détails d’erreurs sont rassemblés dans l’article Mistral Large 4 à l’épreuve. Pour comparer les générations côte à côte, rendez-vous sur notre arène comparative des modèles.

Rapport qualité-prix : que vaut Mistral Large 4

Dès lors que l’on évalue l’efficacité textuelle par dollar dépensé, Large 4 ne se place pas sur la plus haute marche du podium :

• Gemini 3.8 Flash gagne 10,2 points tout en proposant un tarif catalogue plus bas (0,75 / 3,75 USD, soit ~0,67 / 3,35 EUR).
• DeepSeek V4 Pro affiche 4,9 points de plus pour un coût divisé par plusieurs facteurs.
• Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Sol prennent 11 à 17 points d’avance, avec un coût de sortie multiplié par 2,4.

Les atouts fondamentaux de Large 4 se situent donc ailleurs : hébergement européen et respect de la confidentialité des données au sein de l’UE, traitement multimodal en entrée, poids ouverts à venir et excellents résultats en cybersécurité (82 % sur l’AA Cyber Index en reproduction de vulnérabilités, 93 % sur Cybench d’après l’éditeur). Pour ces déploiements stratégiques, aucun des grands modèles propriétaires concurrents ne permet d’héberger ses poids sur ses propres serveurs.

Quel modèle choisir selon vos besoins

Ce bilan reflète nos mesures effectuées au 7 octobre. Mistral ayant annoncé la livraison d’un point de contrôle (« checkpoint ») définitif lors de la libération des poids, nous réactualiserons nos bancs d’essai après le 27 octobre. Retrouvez l’offre complète du créateur français sur le dossier Mistral AI, et le détail des forfaits API et interfaces dans notre guide Tarifs Mistral.

Sources

• Mistral : Introducing Mistral Large 4 (06/10/2026) et documentation officielle
• Trending Topics : Mistral Large 4 dans Artificial Analysis (06/10/2026)
• Catalogue des modèles OpenRouter - tarifs relevés le 07/10/2026
• Banc d’essai indépendant du laboratoire - mesures du 07/10/2026

Données vérifiées le 7 octobre 2026.

// lire la suiteClaude Opus 5.5 : prix, benchmarks et tests completsBenchmarksTest hallucinations GPT-6 Astra, Claude et GeminiBenchmarksTest de 7 modèles d’IA : Claude Opus 5, GPT-6 Astra, Gemini 3.1Benchmarks

Kinetyra