Mistral Large 3 — Spécifications
Rédigé par Mustafa Ihsan d’après la documentation officielle du fournisseur · Dernière mise à jour
| Développeur | Mistral AI |
|---|---|
| Type | LLM (architecture MoE) |
| Modalité | Texte → Texte |
| Paramètres | 675 milliards au total / 41 milliards actifs (mélange d’experts) |
| Fenêtre de contexte | 256 K |
| Licence | Apache 2.0 (ouverte) |
| Poids ouverts | Oui |
| Publié | 2025 |
| Prix de l’entrée | $2.00 /1M |
| Prix de la sortie | $6.00 /1M |
| Fournisseurs d'API | Mistral, OpenRouter |
Exécutez-le localement
| VRAM (4 bits) | ~400 Go |
|---|---|
| GPU minimal | Serveur multi-GPU |
What is Mistral Large 3?
Mistral Large 3 marks the company’s return to fully open licensing — a 675B
mixture-of-experts activating 41B parameters per token, released under Apache 2.0 with a 256K
context. Pricing is $2 in / $6 out per million tokens.
Apache 2.0 at this scale is the headline. Most large open models carry either a custom
community licence with conditions attached (Llama 4’s EU restriction being the obvious
example) or a modified MIT. Apache 2.0 is unambiguous, permissive, patent-granting and
already approved inside most legal departments, which removes the review cycle that stalls
open-model adoption in enterprises. Combined with European provenance, that makes Large 3 a
straightforward choice for organisations with data-governance requirements that rule out
other options. The 3:1 output-to-input ratio is also gentler than most frontier models,
making generation-heavy workloads relatively less punishing. Self-hosting needs around 400 GB
at 4-bit, so the licence buys portability and auditability rather than a workstation
deployment.
Mistral Large 3 pricing: API cost per 1M tokens
| Entrée (par million de jetons) | $2.00 |
|---|---|
| Sortie (par million de jetons) | $6.00 |
| Ratio sortie/entrée | 3× |
| Moyenne pondérée (4:1 entrée:sortie) | $2.80 par 1 million de jetons |
What Mistral Large 3 costs per month
Dépense mensuelle réelle pour un ratio entrée-sortie de 4:1 — le rapport effectivement observé dans une charge de travail type (chat ou RAG).
| Charge de travail | Jetons/mois | Coût par mois |
|---|---|---|
| Projet secondaire | 1 million en entrée / 0,25 million en sortie | $3.50 |
| Petite équipe | 20 millions en entrée / 5 millions en sortie | $70 |
| Production | 200 millions en entrée / 50 millions en sortie | $700 |
Calculez vos propres coûts dans le Calculateur de coûts pour les API IA.
Cheaper alternatives to Mistral Large 3
| Modèle | Coût combiné par million de dollars | Vous économisez |
|---|---|---|
| GLM 5.2 ouverte | $2.00 | 29 % moins cher |
| DeepSeek V4-Pro ouverte | $0.522 | 81% cheaper |
| Kimi K2.7 Code ouverte | $0.980 | 65 % moins cher |
Hébergement local ou paiement via API ?
Mistral Large 3 is open-weight, so you can run it yourself. It needs ~400 Go of VRAM at 4-bit (Multi-GPU server). Self-hosting only beats the API once your volume is high enough to keep that hardware busy — the calculateur auto-hébergement vs API calcule le seuil de rentabilité pour votre volume de jetons.
Questions fréquemment posées
How much does Mistral Large 3 cost per 1M tokens?
Mistral Large 3 costs $2.00 per 1M input tokens and $6.00 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $2.80 per 1M tokens.
How much does Mistral Large 3 cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $70 on Mistral Large 3. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $3.50.
What is a cheaper alternative to Mistral Large 3?
GLM 5.2 is the strongest cheaper option in our database at $2.00 per 1M blended — about 29% less than Mistral Large 3. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Mistral Large 3 locally?
Yes. Mistral Large 3 is open-weight and needs about ~400 GB of VRAM at 4-bit quantisation (Multi-GPU server).
Why does Mistral Large 3 charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Mistral Large 3 charges 3× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Les prix indiqués correspondent aux tarifs publics officiels pour l’API principale du modèle et sont mis à jour régulièrement à mesure que les fournisseurs les modifient. Les remises liées aux volumes, aux traitements par lots ou aux entrées mises en cache ne sont pas prises en compte. Comparez tous les modèles côte à côte dans le Base de données des modèles IA ou le Classement des grands modèles linguistiques (LLM).