Mistral Large 2

En una mezcla típica de 70% entrada / 30% salida, Mistral Large 2 sale a $3.20 por millón de tokens. Eso lo sitúa por encima del 50% de los 32 modelos que seguimos aquí, y 3 modelos más de la misma capa gama media quedan por debajo. La capa es una etiqueta de capacidad, no una banda de precio: la horquilla dentro de una capa suele ser más ancha que la distancia entre capas, y por eso elegir solo por capa tiende a hacer gastar de más.

La entrada cuesta $2.00 por millón y la salida $6.00, una proporción de 3.0x. Esa proporción importa más que cualquiera de las dos cifras por separado: una carga de resumen o clasificación lee mucho más de lo que escribe y seguirá el precio de entrada, mientras que la generación de código o la escritura larga lo invierten y seguirán el de salida. Compara modelos según la proporción real de tu tráfico, no según el precio de entrada.

El perfil de benchmarks es inusualmente plano: extracción de datos lidera con 87/100, pero solo 5 puntos separan la categoría más fuerte de la más débil. Eso convierte a Mistral Large 2 en una opción por defecto segura para cargas mixtas donde no puedes predecir qué capacidad exigirá cada petición, y en mala elección si necesitas un especialista.

La ventana de contexto es de 128K tokens y la puntuación de rendimiento, 82/100. El contexto solo se gana su sitio si lo llenas, y llenarlo es justo lo que encarece una petición: una ventana grande es una opción, no un descuento. Para un modelo de capa gama media, juzga la velocidad según lo que hagas: lo decide todo en chat interactivo y casi nada en procesos nocturnos por lotes.

Conviene comprobarlo antes de decidir: DeepSeek V3 puntúa al menos igual en programación y razonamiento combinados y sale a $0.32 por millón frente a los $3.20 de Mistral Large 2. Eso no convierte a Mistral Large 2 en mala elección —ventana de contexto, latencia, dependencia del proveedor y capacidades concretas quedan fuera de una puntuación de benchmark—, pero sí significa que la diferencia de precio necesita un motivo detrás.

La comparación más cercana es Gemini 1.5 Pro, de Google, a $2.38 por millón frente a $3.20. 11 modelos de esta capa puntúan más alto en programación y razonamiento combinados, que es el encuadre útil: la pregunta rara vez es si un modelo es bueno, sino si es lo más barato que resulta suficientemente bueno para el trabajo concreto que le envías.