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Mistral Large 3: preço, contexto e benchmarks com fonte

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  • Mistral AI
  • lançado em
  • pesos abertos
  • verificado
  • Snapshot de
  • metodologia v1.1

Este modelo é a geração anterior de Mistral Large 4 e segue no comparativo pelo critério de cobertura até a reavaliação de .

  • Entrada US$/M

  • Saída US$/M

    em reais

  • Contexto

    tokens

  • Saída máx.

    não divulgado

  • Em São Paulo

Ficha técnica

Contexto de entrada
Saída máxima
não divulgado
Corte de conhecimento
Modalidades
Pesos do modelo
Retirada mínima
sem data anunciada pelo fabricante
Em São Paulo
O Amazon Bedrock oferece este modelo com inferência dentro da região de São Paulo: o pedido é processado lá.
O que significa
Na tabela de disponibilidade regional da AWS, In-Region quer dizer inferência dentro da região de São Paulo; Global quer dizer que o pedido pode ser processado em outra região da AWS, e os dados podem sair de São Paulo. A apuração cobre só o Amazon Bedrock: Azure e Google Cloud não foram conferidos.Se o seu dado não pode sair da região, isso decide a escolha antes do preço e do benchmark. Para a política de uso, a classificação de dados e a trilha de auditoria, veja governança e segurança para IA generativa.

Preços

Dólar por milhão de tokens, por provedor, como o fabricante publica: uma linha por tarifa e uma coluna por tipo de token.

Mistral, Pricing (API, Standard)

Em vigor desde 6 set 2026.

Preço por milhão de tokens neste provedor, com o escopo declarado de cada valor e a fonte. Mistral, Pricing (API, Standard).
TarifaEntradaLeitura de cacheEscrita de cacheSaídaSaída em R$
Padrãonão consta
Batchnão constanão constanão convertida

Saída em R$ convertida a partir da linha Padrão, a tarifa que a tabela do comparativo usa, pela PTAX de venda de 6 out 2026. As outras linhas não são convertidas.

Nenhuma mudança de preço registrada desde .

Avaliações

Todos os resultados publicados para este modelo, uma linha por grupo comparável: a mesma versão do benchmark e a mesma origem do número.

Resultados do modelo nos benchmarks deste eixo, um grupo comparável por linha, com a origem e a fonte de cada número. posição na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto.
BenchmarkResultadoPosição no grupoOrigem do número
Código
Arena WebDev (Code Arena), como o benchmark mede
  • , intervalo publicado de 1.204,29 a 1.255,22
27º de 27líder: Claude Opus 5.5preferência humanaLMArena
Preferência humana
Arena Text, como o benchmark mede
  • , intervalo publicado de 1.424,79 a 1.430,51
21º de 27líder: Claude Opus 5.5preferência humanaLMArena
Arena Vision, como o benchmark mede
  • , intervalo publicado de 1.213,72 a 1.229,91
18º de 18líder: Claude Opus 5preferência humanaLMArena

Resultado por nível de esforço, com a distância até os limites do intervalo publicado ao lado (± quando as duas metades são iguais). Posição: na ordem do grupo comparável, não ranking absoluto; dois modelos com o mesmo número dividem a posição. Ver os grupos comparáveis no comparativo

Continue no comparativo

A tabela com todos os modelos lado a lado, as páginas por caso de uso e modelos parecidos com este.

Comparativo e casos de uso

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