Mistral Large 4 vs Claude, GPT, Gemini e DeepSeek: test e prezzi

Aggiornamento (9 novembre 2026): sono usciti Claude Fable 5.2 e Mythos 5.2 - prezzi, accesso e benchmark nella mia guida a Claude Fable 5.2.

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Mistral Large 4 costa circa 1,22 EUR (1,36 USD) per milione di token in ingresso e circa 3,74 EUR (4,18 USD) per milione in uscita: meno di Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol e Gemini 3.1 Pro, ma nettamente più di DeepSeek V4. Nell’indice indipendente Intelligence Index di Artificial Analysis ottiene 38,4 punti contro i 57,6 di Claude Opus 5.5, mentre nel mio test linguistico comparativo ha registrato 69,2 punti contro gli 80,4 di Sonnet 5.5 e i 74,1 di DeepSeek V4 Pro. Ho raccolto prezzi e benchmark in un unico confronto. I dettagli del lancio sono nell’articolo su Mistral Large 4.

Prezzi API: quanto si paga per milione di token

I valori in EUR sono stime calcolate al tasso di riferimento BCE del 12.10.2026 (1 EUR = 1,1181 USD, fonte: https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml) e non costituiscono prezzi finali di fatturazione locale. Gemini 4 Argon via API dovrebbe partire da 2 / 10 USD (a regime 4 / 20 USD, pari a circa 1,79 / 8,94 EUR e poi 3,58 / 17,89 EUR), come descritto nell’analisi su Gemini 4 Argon. Non è ancora disponibile su OpenRouter, motivo per cui non compare nel mio test pratico. I listini di DeepSeek oscillano frequentemente, talvolta più volte alla settimana.

Cosa emerge da questo confronto:

• Rispetto a Claude e GPT: Large 4 costa circa 1,5 volte meno in input e 2,4 volte meno in output rispetto a Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol; con la tariffa promozionale il risparmio sale rispettivamente a 3 e quasi 5 volte.
• Rispetto a DeepSeek: su OpenRouter, DeepSeek V4 Pro costa oggi 6,5 volte meno in ingresso e 10 volte meno in uscita rispetto al prezzo pieno di Large 4.
• Rispetto al predecessore: Medium 3.5 risultava più costoso in generazione (~6,71 EUR / 7,50 USD), rendendo Large 4 un modello di punta più accessibile ed efficiente all’interno del catalogo Mistral.
• Attenzione al ragionamento: si pagano anche i token spesi per i passaggi di “pensiero”. Nella mia serie di prove, Large 4 con ragionamento attivo ha richiesto circa 0,12 EUR (0,134 USD) per 13 task, contro appena 0,013 EUR (0,015 USD) a ragionamento disattivato: una spesa quasi 9 volte inferiore.

Artificial Analysis: indice indipendente

Dati al 6 ottobre tratti da Trending Topics. Artificial Analysis tratta momentaneamente Large 4 come modello chiuso in attesa del rilascio dei pesi. Una volta distribuiti, si posizionerebbe all’ottavo posto tra i modelli aperti: dietro a sette alternative cinesi e davanti a DeepSeek V4 Pro. Rappresenta il punteggio più elevato per un modello open weight di provenienza europea o statunitense, in linea con quanto dichiarato da Mistral.

Test su 13 task comparativi

Il test è stato condotto originariamente in lingua polacca per verificare la resa stilistica, il rigore logico e la tenuta sintattica su prompt complessi.

La metodologia completa, le valutazioni parziali e le casistiche di errore sono descritte nel dettaglio nell’analisi di Mistral Large 4 sul campo. I testi completi generati da ciascun modello possono essere consultati affiancati nell’Arena dei modelli AI.

Rapporto prestazioni-prezzo

Analizzando il rendimento testato in relazione al costo per token, Large 4 non mostra un vantaggio evidente:

• Gemini 3.8 Flash ottiene 10,2 punti in più a fronte di un prezzo a listino inferiore (~0,67 / 3,35 EUR, pari a 0,75 / 3,75 USD).
• DeepSeek V4 Pro registra 4,9 punti in più con una spesa sensibilmente più bassa.
• Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol superano il punteggio di 11-17 punti, pur costando circa 2,4 volte di più sui token in uscita.

I punti di forza di Large 4 risiedono principalmente in altri fattori: infrastruttura di un fornitore europeo, conformità ed elaborazione dati nell’UE, supporto multimodale per immagini in ingresso, pesi aperti annunciati per l’hosting on-premise e solidi riscontri nella sicurezza informatica (82% nell’AA Cyber Index per la riproduzione di vulnerabilità e 93% in Cybench secondo i benchmark interni di Mistral). Nessuno dei modelli closed-source diretti concorrenti offre pesi scaricabili per installazioni autonome.

Quale modello scegliere

Questo quadro riflette i test del 7 ottobre. Mistral prevede di rilasciare un checkpoint finale in concomitanza con la pubblicazione dei pesi, operazione che verificherò nuovamente dopo il 27 ottobre. Per una panoramica sull’ecosistema è disponibile l’approfondimento su Mistral AI, mentre le tariffe del piano chat e delle API sono dettagliate nella guida prezzi di Mistral.

Fonti

• Mistral: Introducing Mistral Large 4 (6.10.2026) e documentazione del modello
• Trending Topics: Mistral Large 4 in Artificial Analysis (6.10.2026)
• Catalogo modelli OpenRouter - prezzi rilevati il 7.10.2026
• Test indipendente su 13 task effettuato il 7.10.2026

Verificato il 7 ottobre 2026.

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