GPT-4.1
gpt-4-1
70% Eingabe, 30% Ausgabe
Hoeher = besserer Wert
Geschwindigkeit
88/100
Kontext
1.0M
Stufe
smart
Mistral Large 2
mistral-large-2
70% Eingabe, 30% Ausgabe
Hoeher = besserer Wert
Geschwindigkeit
82/100
Kontext
128K
Stufe
smart
TIEFENANALYSE
GPT-4.1 vs Mistral Large 2: Detaillierter Vergleich
GPT-4.1 ist ein Mittelklasse-Modell von OpenAI mit einem 1.0M-Token-Kontextfenster, das bei Schlussfolgerung herausragt. Mistral Large 2 von Mistral ist ein Mittelklasse-Modell mit 128K-Token-Kontext und starker Leistung in Datenextraktion.
Das ist ein echter Kompromiss, kein klarer Sieg. GPT-4.1 führt mit 14 Punkten bei Programmierung und Reasoning zusammen und verlangt dafür 16 % mehr pro gemischter Million Token. Die Spanne ist schmal genug, dass die Antwort von Ihrer Last abhängt: Bei Aufgaben, wo die zusätzliche Leistung sichtbar wird, zahlt sich der Aufschlag aus; bei Routinearbeit nicht. GPT-4.1 kostet $2.00/M Input-Token und $8.00/M Output-Token. Mistral Large 2 berechnet $2.00/M für Input und $6.00/M für Output.
In unabhängigen Benchmark-Bewertungen führt GPT-4.1 mit Coding-Scores von 91/100 und Reasoning-Scores von 93/100, verglichen mit Mistral Large 2s 84/100 in Coding und 86/100 in Reasoning.
Fähigkeiten im Detail
In den fünf zentralen Benchmark-Kategorien treten GPT-4.1 und Mistral Large 2 so gegeneinander an:
Bestes Modell je Aufgabe
- Programmierung: GPT-4.1 gewinnt mit 91/100
- Schlussfolgerung: GPT-4.1 gewinnt mit 93/100
- Datenextraktion: GPT-4.1 gewinnt mit 92/100
- kreative Aufgaben: GPT-4.1 gewinnt mit 90/100
- Vision/Multimodal: GPT-4.1 gewinnt mit 91/100
Geschätzte monatliche Kosten im großen Maßstab
Bei 10M + 2M pro Monat kostet GPT-4.1 etwa $36.00 und Mistral Large 2 etwa $32.00 — Mistral Large 2 spart rund $4.00 (11%) pro Monat.
Was tatsächlich den Ausschlag gibt
GPT-4.1 und Mistral Large 2 stammen aus verschiedenen Laboren — andere Tokenizer, andere API-Form und eine zweite Anbieterbeziehung. Derselbe englische Text ergibt bei beiden nicht dieselbe Tokenzahl, weshalb ein Vergleich pro Million den Unterschied untertreibt: Messen Sie Ihre eigenen Prompts auf beiden, bevor Sie die Listenpreise für die ganze Wahrheit halten.
GPT-4.1 und Mistral Large 2 erschienen im Abstand von 9 Monaten, treten also unter weitgehend gleichen Bedingungen gegen dieselben Evaluierungen an. Das macht einen direkten Benchmark-Vergleich hier aussagekräftig, was sonst selten der Fall ist — keines der beiden hat den Vorteil, an einem neueren, leichteren Testsatz gemessen worden zu sein.
Der Kontextunterschied ist der größte Einzelunterschied dieses Paars: GPT-4.1 nimmt 1.0M Token gegenüber 128K bei Mistral Large 2, rund das 7.8-Fache. Das ist der Unterschied zwischen einem ganzen Repository oder Vertragsbestand am Stück und dem Zwang, ihn zu zerlegen. Wenn Sie mit Dokumenten arbeiten, die sich nicht sauber teilen lassen, entscheidet das allein.
Der Durchsatz liegt nah genug beieinander, um ihn zu ignorieren: 88/100 gegenüber 82/100. Keines wird sich in einem interaktiven Produkt spürbar schneller anfühlen; Latenz ist also kein Grund für die Wahl.
Eine praktische Asymmetrie: GPT-4.1 bietet eine Batch-API mit 50 % Rabatt auf die Standardpreise, Mistral Large 2 nicht. Für alles, was keine sofortige Antwort braucht — nächtliche Anreicherung, Nachverarbeitung, Evaluierungsläufe — kann dieser Rabatt mehr wert sein als der Unterschied im Listenpreis, und beim Vergleich der Grundtarife übersieht man ihn leicht.
Keines ist die offensichtliche Antwort. GPT-4.1 führt bei den Benchmarks, Mistral Large 2 bei den Kosten, und der Abstand ist in beidem klein. Schicken Sie Ihren echten Token-Mix durch den Rechner oben — bei den meisten Workloads entscheidet das schneller als jede Benchmark-Tabelle.
Benchmark-Vergleich
Direktvergleich in 5 Kategorien — aus offiziellen Evaluierungen
Coding
Reasoning
Extraktion
Kreativität
Vision
Geschwindigkeitspunkt
Kontextfenster
Was ist ein Token?
Modelle lesen keine Wörter — sie verarbeiten Tokens.
Ein Token entspricht etwa 4 Zeichen englischen Texts (~¾ eines Wortes). Ihre API-Rechnung wird pro Million Tokens berechnet.
Kurzer Satz
"Hello, world!"
- GPT-4.1
- $0.80
- Mistral Large 2
- $0.81
Geschäfts-E-Mail
Eine typische E-Mail (~200 Wörter)
- GPT-4.1
- $54.00
- Mistral Large 2
- $54.54
Code-Datei
50-zeiliges Python-Skript
- GPT-4.1
- $80.00
- Mistral Large 2
- $80.80
Die gezeigten Preise gelten für 100,000 Durchläufe jeder Last — ein einzelner kostet bei GPT-4.1 wie bei Mistral Large 2 den Bruchteil eines Cents, die Zahl wird also erst bei Produktionsvolumen aussagekräftig. Nur Eingabe-Token; ergänzen Sie Ihr Ausgabevolumen im Rechner unten.
So prüfen Sie Ihre Token-Nutzung
response.usage.total_tokensJede API-Antwort enthält ein usage-Objekt. Addieren Sie total_tokens über alle Aufrufe, um Ihre monatliche Zahl zu ermitteln.
Ihr Kostenkalkulator
Geben Sie Ihre tatsächliche monatliche Token-Nutzung ein
Schnell-Vorlagen
GPT-4.1
$114.00/Mo
$1,368.00/Jahr
Mistral Large 2
$96.00/Mo
$1,152.00/Jahr
Jährliche Einsparungen
$216.00 Einsparung pro Jahr
Mistral Large 2 günstiger · $18.00/Mo
Tiefenanalyse — GPT-4.1 & Mistral Large 2
Chirurgische Prüfung: Komplexe Logik
3-JAHRES-STRATEGIE-VERLUSTPROJEKTION
$271.404
Ohne Optimierung führen aktuelle Modellentscheidungen zu einem jährlichen Kapitalverlust von $90.468.
EFFIZIENZ-SCORE
93%
Dieses Modell erreicht einen Benchmark-Score von 93 in dieser Kategorie.
KATEGORIE-LÜCKE
7 Pkt.
Abstand zum Marktführer
Wettbewerbsanalyse
Quelle: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Kategorie-Champion: Claude Fable 5
Laut MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)-Daten bietet Claude Fable 5 die optimale Balance für Komplexe Logik-Aufgaben.
Markt-Score
%100
Ersparnisrate
%75
Operative Verordnung
- Implementieren Sie Modell-Kaskadierung.
- Analysieren Sie complex_reasoning-Daten für lokales Caching.
KOSTEN AUDIT PROTOKOLL
Überdimensionierung erkannt
"GPT-4.1 ist für diesen Aufgabentyp zu teuer. Claude Fable 5 erreicht 100 Punkte in dieser Kategorie zu einem Bruchteil der Kosten."
Kategorische Alternative
"Claude Fable 5 führt diese Kategorie mit 100 Punkten laut MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) Daten an."
Trägheitssteuer erkannt
"85% des Traffics kann zu günstigeren Modellen geleitet werden. Fast-Tier (GPT-5 Nano) und Smart-Tier (o3-mini) können $7.54/Monat einsparen."
3-Stufen Intelligente Routing-Architektur
75% EINSPARUNGEN DURCH ROUTINGGPT-5 Nano
IQ-Wert: 72/100
$18.00/Jahr
o3-mini
IQ-Wert: 97/100
$277.20/Jahr
DeepSeek R1
IQ-Wert: 97/100
$59.184/Jahr
Ohne gestuftes Routing geht der gesamte Traffic an das teuerste Modell — die 'Inertia-Steuer' verursacht $1,085.616/Jahr an vermeidbaren Kosten. Kaskaden-Routing eliminiert diese Verschwendung.
Komplexe Logik — Modell Kosten / Qualitätsmatrix
Quelle: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modell | Benchmark | Input (pro M) | Output (pro M) | Jährliche Kosten* | Wert-Index |
|---|---|---|---|---|---|
o3-miniBESTER WERT | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 100/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 35/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 30/100 |
GPT-5.6 Terra | 94/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 38/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 29/100 |
GPT-4.1AUSGEWÄHLT | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 53/100 |
Claude Sonnet 5 | 92/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 29/100 |
Grok 4.5 | 90/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 64/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 41/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 36/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 80/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 79/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 61/100 |
* Jährliche Kosten. Wert-Index = Score / Kosten (Hoger = Besser).
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Fable 5", prompt);
};Ähnliche Vergleiche
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