GPT-4.1
gpt-4-1
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
88/100
Contexto
1.0M
Nivel
smart
Mistral Large 2
mistral-large-2
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
82/100
Contexto
128K
Nivel
smart
ANÁLISIS EN PROFUNDIDAD
GPT-4.1 vs Mistral Large 2: Comparación detallada
GPT-4.1 es un modelo de lenguaje de nivel gama media de OpenAI con una ventana de contexto de 1.0M tokens, destacando en razonamiento. Mistral Large 2 de Mistral es un modelo gama media que soporta 128K tokens en contexto, con un rendimiento sobresaliente en extraccion de datos.
Esto es un compromiso real, no una victoria clara. GPT-4.1 lidera por 14 puntos en programación y razonamiento combinados, y cobra un 16% más por millón de tokens en mezcla para lograrlo. El margen es estrecho, así que la respuesta depende de tu carga: en tareas donde la capacidad extra se nota, la prima se paga sola; en el trabajo rutinario, no. GPT-4.1 tiene un precio de $2.00/M tokens de entrada y $8.00/M tokens de salida. Mistral Large 2 cuesta $2.00/M en entrada y $6.00/M en salida.
En evaluaciones de benchmarks independientes, GPT-4.1 lidera con puntuaciones de coding de 91/100 y razonamiento de 93/100, frente a 84/100 en coding y 86/100 en razonamiento de Mistral Large 2.
Desglose de capacidades
En las cinco categorías principales de benchmarks, así se enfrentan GPT-4.1 y Mistral Large 2 cara a cara:
Mejor modelo por tarea
- programacion: GPT-4.1 gana con 91/100
- razonamiento: GPT-4.1 gana con 93/100
- extraccion de datos: GPT-4.1 gana con 92/100
- tareas creativas: GPT-4.1 gana con 90/100
- vision/multimodal: GPT-4.1 gana con 91/100
Coste mensual estimado a escala
Con 10M + 2M al mes, GPT-4.1 cuesta unos $36.00 y Mistral Large 2 unos $32.00 — Mistral Large 2 ahorra aproximadamente $4.00 (11%) cada mes.
Qué decide realmente
GPT-4.1 y Mistral Large 2 vienen de laboratorios distintos, lo que implica tokenizadores distintos, formatos de API distintos y una segunda relación con proveedor. El mismo texto en inglés no produce el mismo recuento de tokens en ambos, así que comparar precio por millón subestima la diferencia: mide tus propios prompts en cada uno antes de tomar las tarifas de catálogo como la historia completa.
GPT-4.1 y Mistral Large 2 salieron con 9 meses de diferencia, así que compiten en las mismas evaluaciones bajo condiciones parecidas. Eso hace que aquí una comparación directa de benchmarks sea significativa como no suele serlo: ninguno tiene la ventaja de haber sido medido con un conjunto de pruebas más nuevo y más fácil.
La diferencia de contexto es la mayor de este par: GPT-4.1 admite 1.0M tokens frente a 128K de Mistral Large 2, unas 7.8 veces más. Es la diferencia entre meter un repositorio entero o un expediente completo y tener que trocearlo. Si trabajas con documentos que no se pueden dividir limpiamente, esto decide por sí solo.
El rendimiento es lo bastante parecido como para ignorarlo: 88/100 frente a 82/100. Ninguno se sentirá apreciablemente más rápido en un producto interactivo, así que la latencia no es motivo para elegir entre ellos.
Una asimetría práctica: GPT-4.1 ofrece una API por lotes con un 50% de descuento sobre tarifa estándar, y Mistral Large 2 no. Para todo lo que no necesita respuesta inmediata —enriquecimiento nocturno, rellenos históricos, tandas de evaluación— ese descuento puede valer más que la diferencia de precio de catálogo, y es fácil pasarlo por alto al comparar tarifas.
Ninguno es la respuesta obvia. GPT-4.1 lidera en benchmarks, Mistral Large 2 en coste, y la distancia es pequeña en ambos. Pasa tu mezcla real de tokens por la calculadora de arriba: para la mayoría de cargas eso decide más rápido que cualquier tabla de benchmarks.
Comparación de Benchmarks
Puntuaciones cara a cara en 5 categorías — de evaluaciones oficiales
Codificación
Razonamiento
Extracción
Creatividad
Visión
Puntuación de velocidad
Ventana de contexto
¿Qué es un token?
Los modelos no leen palabras — procesan tokens.
Un token equivale aproximadamente a 4 caracteres de texto en inglés (~¾ de una palabra). Tu factura de API se cobra por millón de tokens.
Frase corta
"Hello, world!"
- GPT-4.1
- $0.80
- Mistral Large 2
- $0.81
Correo profesional
Un email típico (~200 palabras)
- GPT-4.1
- $54.00
- Mistral Large 2
- $54.54
Archivo de código
Script de Python de 50 líneas
- GPT-4.1
- $80.00
- Mistral Large 2
- $80.80
Los precios mostrados corresponden a 100,000 ejecuciones de cada carga: una sola cuesta una fracción de céntimo tanto en GPT-4.1 como en Mistral Large 2, así que la cifra solo cobra sentido a volumen de producción. Solo tokens de entrada; añade tu volumen de salida en la calculadora de abajo.
Cómo verificar tu uso de tokens
response.usage.total_tokensCada respuesta de la API incluye un objeto usage. Suma total_tokens en todas las llamadas para obtener tu total mensual.
Tu calculadora de costos
Ingresa tu uso mensual real para ver el ahorro real
Plantillas rápidas
GPT-4.1
$114.00/mes
$1,368.00/año
Mistral Large 2
$96.00/mes
$1,152.00/año
Ahorro anual
$216.00 ahorrado por año
Mistral Large 2 más barato · $18.00/mes
Auditoria Profunda — GPT-4.1 & Mistral Large 2
Auditando de Forma Quirúrgica: Lógica Profunda
PROYECCIÓN DE PÉRDIDA ESTRATÉGICA A 3 AÑOS
$271.404
Sin protocolos de optimización, las elecciones actuales resultarán en una pérdida de $90.468 al año.
SCORE DE EFICIENCIA
93%
Este modelo logra un score de 93 en esta categoría.
BRECHA DE CATEGORÍA
7 pts
Distancia al Líder
Análisis del Escenario Competitivo
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Campeón de Categoría: Claude Fable 5
Según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026), Claude Fable 5 ofrece el equilibrio óptimo.
Score de Mercado
%100
Tasa de Ahorro
%75
Prescripción Operativa
- Implemente la cascada de modelos.
- Analice datos de complex_reasoning para caché local.
PROTOCOLO AUDITORÍA COSTE
Sobredimensionamiento detectado
"GPT-4.1 es demasiado costoso para este tipo de tarea. Claude Fable 5 obtiene 100 puntos en esta categoría a una fracción del coste."
Oportunidad de alternativa categorial
"Claude Fable 5 lidera esta categoría con 100 puntos según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)."
Impuesto de inercia detectado
"85% del tráfico puede redirigirse a modelos más económicos. El tier Fast (GPT-5 Nano) y Smart (o3-mini) pueden ahorrar $7.54/mes."
Arquitectura de Enrutamiento Inteligente de 3 Niveles
75% DE AHORRO VÍA ENRUTAMIENTOGPT-5 Nano
Puntuación IQ: 72/100
$18.00/año
o3-mini
Puntuación IQ: 97/100
$277.20/año
DeepSeek R1
Puntuación IQ: 97/100
$59.184/año
Sin enrutamiento por niveles, todo el tráfico va al modelo más caro — el 'Impuesto de Inercia' genera $1,085.616/año en costes evitables. El enrutamiento en cascada elimina ese desperdicio.
Lógica Profunda — Matriz Coste / Calidad de Modelos
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modelo | Benchmark | Entrada (por M) | Salida (por M) | Coste Anual* | Índice de Valor |
|---|---|---|---|---|---|
o3-miniMEJOR VALOR | 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-4.1SELECCIONADO | 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 |
* Coste anual. Índice de Valor = Score / Coste (Más Alto = Mejor Valor).
// 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);
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