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Mistral API 定价Mistral AIMistral Large 3API 成本模型对比

Mistral API 定价 2026：Small 3.1 仅 $0.20/百万 Token｜完整指南

2026年2月最新 Mistral AI API 定价。Large 3 $2/$6，Medium 3 $1/$3，Small 3.1 $0.20/$0.60 每百万 token。欧洲 GDPR 合规、免费额度、与 GPT-5/Claude 对比。

DevTk.AI 2026-02-24 更新于 2026-02-24

Mistral AI 是欧洲 AI 赛道里最值得关注的公司。这家总部在巴黎的初创企业，用不到三年时间就建立起了一条覆盖旗舰到经济型的完整模型产品线，而且在一个其他厂商普遍忽略的维度上做出了差异化：欧盟数据合规。

对于有 GDPR 合规需求的团队来说，Mistral 几乎是唯一不需要额外法律评估的选择。但即便抛开合规因素，Mistral 的定价本身也极具竞争力——Small 3.1 的 $0.20/百万输入 token 比 DeepSeek V3.2 还便宜，Large 3 的 $2/$6 在旗舰级模型中也处于中低位。

这篇文章会帮你搞清楚 Mistral 全系列的定价结构、免费额度和开源策略、与主流竞品的成本对比、适用场景判断，以及怎么在实际项目中最大化地利用 Mistral 的性价比。

Mistral 是谁？为什么值得关注

在 OpenAI、Google、Anthropic 三家争霸的格局下，Mistral 代表的是欧洲 AI 的独立力量。公司 2023 年在巴黎成立，创始团队来自 Meta 和 Google DeepMind，一上来就走了一条开源 + 商业并行的路线。

三个关键差异化：

  1. 欧洲本土，GDPR 原生合规。数据在欧盟境内处理，不需要担心跨境传输的法律风险。对于在欧洲运营或服务欧洲用户的企业来说，这不是锦上添花，是硬性需求。

  2. 开源 + 商业双轨。Mistral 的核心模型都有开源版本（Apache 2.0 许可），你可以自行部署。同时商业 API 提供开箱即用的托管服务。这意味着你永远有退路——不会被锁定在某个厂商的生态里。

  3. 定价策略激进。Small 3.1 的 $0.20 输入价和 Gemini 2.5 Flash 的 $0.15 在同一量级，但 Mistral 的模型在多语言支持（尤其是欧洲语言）上有独特优势。

Mistral 2026 模型定价表

截至 2026 年 2 月，Mistral 主推三个商业模型，按能力分为三档：

模型输入价格输出价格上下文窗口最大输出定位
Mistral Large 3$2.00/M$6.00/M128K64K旗舰级，复杂推理
Mistral Medium 3$1.00/M$3.00/M128K64K中端，日常生产
Mistral Small 3.1$0.20/M$0.60/M128K64K经济型，高吞吐

价格单位：美元/百万 token (M = Million)。来源：Mistral AI 官方定价

几个值得注意的点：

  • 三档定价层次清晰。Large 到 Small 的输入价差 10 倍（$2.00 vs $0.20），选错档位的成本代价很明显
  • 输出/输入价格比统一为 3:1。这和 OpenAI 的 8:1、Anthropic 的 5:1 相比要友好得多，对输出密集型任务尤其划算
  • 所有模型都是 128K 上下文。不像某些厂商的经济型模型会砍上下文窗口，Mistral 三个档都给满了 128K
  • 最大输出 64K token。和 GPT-5、Claude 持平，比很多经济型模型（GPT-4.1 Nano 的 8K）宽裕得多

输出/输入比——Mistral 的隐藏优势

这个细节很多人会忽略，但在实际成本计算中影响巨大。

厂商/模型输出/输入价格比
Mistral（全系列）3:1
OpenAI GPT-58:1
Anthropic Claude Sonnet 4.55:1
Google Gemini 2.5 Pro8:1
DeepSeek V3.24.1:1

这意味着什么？如果你的应用是输出密集型的——比如内容生成、代码生成、长文本翻译——Mistral 的实际成本会比单纯看输入价格所暗示的更有优势。

举个具体例子：一个代码生成任务，平均每次请求 500 token 输入、2000 token 输出。

模型单次请求成本
Mistral Large 3$0.001 + $0.012 = $0.013
GPT-5$0.000625 + $0.020 = $0.021
Claude Sonnet 4.5$0.0015 + $0.030 = $0.032

看到了吗？尽管 GPT-5 的输入单价（$1.25）比 Mistral Large 3（$2.00）低，但在输出密集场景下，Mistral Large 3 反而比 GPT-5 便宜 38%。

免费额度与开源模型

Mistral 在免费使用方面提供了两条路径：

API 免费层

Mistral 的 API 提供有限的免费额度供开发者试用和原型验证。具体限制会根据账户类型有所不同，但基本上足够你完成 API 接入开发和初步测试。

和 Gemini 的持续免费层（Flash 500 RPM）相比，Mistral 的免费额度更适合定义为「试用」而非「永久免费」。如果你需要零成本长期运行，Gemini Flash 仍然是更好的选择。

开源模型——真正的免费路径

这才是 Mistral 在免费使用上的核心竞争力。Mistral 的所有主力模型都有开源版本：

模型开源版本许可证参数量
Mistral Small 3.1Mistral-Small-3.1-24BApache 2.024B
Mistral Medium 3部分开源研究许可—
Mistral Large 3部分开源研究许可—

Mistral Small 3.1 的开源版本是完全的 Apache 2.0 许可——你可以自由地下载、部署、甚至用于商业用途，不需要付一分钱。24B 参数量意味着在一张消费级 GPU（如 RTX 4090，24GB 显存）上就能跑起来。

对于有 GPU 资源的团队来说，自行部署 Mistral Small 3.1 是绕过所有 API 定价的终极方案。在重度使用场景下，自建推理服务的边际成本可以趋近于零。

这也是 Mistral 和 OpenAI/Anthropic 最大的区别：你永远不会被锁定。如果有一天 API 涨价了，你可以随时迁移到自托管。

Mistral vs GPT-5 vs Claude vs Gemini vs DeepSeek

开发者最关心的横向对比。我们按三个级别分别来看。

旗舰级模型对比

模型厂商输入价格输出价格上下文输出比
Mistral Large 3Mistral$2.00$6.00128K3:1
GPT-5OpenAI$1.25$10.00400K8:1
Claude Opus 4.5Anthropic$5.00$25.00200K5:1
Gemini 2.5 ProGoogle$1.25$10.001M8:1
Grok 3xAI$3.00$15.00128K5:1

分析：

  • Mistral Large 3 的输入价格（$2.00）处于中间位——比 GPT-5/Gemini Pro 贵 60%，但比 Claude Opus 便宜 60%，比 Grok 3 便宜 33%
  • 输出价格是最大亮点：$6.00 是所有旗舰模型中最低的，比 GPT-5 的 $10 低 40%，比 Claude Opus 的 $25 低 76%
  • 上下文窗口 128K 在旗舰级里偏小——GPT-5 是 400K，Gemini Pro 是 1M
  • 如果你的任务输出密集，Mistral Large 3 是旗舰级中性价比最高的选择

中端模型对比

模型厂商输入价格输出价格上下文
Mistral Medium 3Mistral$1.00$3.00128K
Claude Sonnet 4.5Anthropic$3.00$15.00200K
GPT-4.1OpenAI$2.00$8.001M
o4-miniOpenAI$1.10$4.40200K
DeepSeek R1DeepSeek$0.55$2.19128K

分析：

  • Mistral Medium 3 的 $1.00/$3.00 在中端里属于低价区，输入比 Claude Sonnet 便宜 3 倍，输出便宜 5 倍
  • 和 GPT-4.1 相比，输入便宜一半（$1.00 vs $2.00），输出便宜近 3 倍（$3.00 vs $8.00）
  • DeepSeek R1 输入更便宜，但它是推理模型，会产生额外的内部思考 token，实际成本可能更高
  • Mistral Medium 3 是不需要推理能力的日常生产任务的极佳选择

经济型模型对比

模型厂商输入价格输出价格上下文
Mistral Small 3.1Mistral$0.20$0.60128K
Gemini 2.5 FlashGoogle$0.15$0.601M
DeepSeek V3.2DeepSeek$0.27$1.10128K
GPT-4.1 NanoOpenAI$0.10$0.401M
Claude Haiku 4.5Anthropic$1.00$5.00200K

分析：

  • Mistral Small 3.1 的 $0.20/$0.60 处于经济型的第二梯队——GPT-4.1 Nano 和 Gemini Flash 更便宜，但 Small 3.1 比 DeepSeek V3.2 便宜 26%（输入）和 45%（输出）
  • 和 Claude Haiku 4.5（$1.00/$5.00）相比，Small 3.1 输入便宜 5 倍，输出便宜超过 8 倍
  • 上下文窗口 128K 和 DeepSeek V3.2 持平，但不及 Gemini Flash 的 1M
  • Mistral Small 3.1 在经济型市场的独特优势是开源可自部署 + GDPR 合规

综合价格倍数（以 Mistral Small 3.1 为基准）

模型输入比 Small 贵输出比 Small 贵
GPT-4.1 Nano0.5x（更便宜）0.67x
Gemini 2.5 Flash0.75x1x（持平）
Mistral Small 3.11x（基准）1x（基准）
DeepSeek V3.21.35x1.83x
Mistral Medium 35x5x
GPT-56.25x16.7x
Mistral Large 310x10x
Claude Opus 4.525x41.7x

月度成本估算

不同使用场景下，Mistral 各模型的月度开支是多少？我们按三种典型用量来算。

场景 1：个人开发者（轻度使用）

每天 10 万输入 + 5 万输出 token

模型月费
Mistral Small 3.1$1.50
Mistral Medium 3$7.50
Mistral Large 3$15.00
Gemini 2.5 Flash（参考）$0.99
DeepSeek V3.2（参考）$2.46
GPT-5（参考）$18.75

个人开发者用 Mistral Small 3.1，每月 $1.50——一杯咖啡都不到。如果自部署开源版本，那就是 $0。

场景 2：初创团队（中度使用）

每天 100 万输入 + 50 万输出 token

模型月费
Mistral Small 3.1$15.00
Mistral Medium 3$75.00
Mistral Large 3$150.00
Gemini 2.5 Flash（参考）$9.90
DeepSeek V3.2（参考）$24.60
GPT-5（参考）$187.50
Claude Sonnet 4.5（参考）$315.00

这个用量级别下，Mistral Medium 3 的 $75/月是一个很有吸引力的价格点——能力接近 GPT-4.1 级别，但成本只有 GPT-5 的 40%。

场景 3：企业级（重度使用）

每天 1000 万输入 + 500 万输出 token

模型月费
Mistral Small 3.1$150
Mistral Medium 3$750
Mistral Large 3$1,500
Gemini 2.5 Flash（参考）$99
DeepSeek V3.2（参考）$246
GPT-5（参考）$1,875
Claude Sonnet 4.5（参考）$3,150

重度使用场景下，Mistral Large 3 的 $1,500/月比 GPT-5 省 $375，比 Claude Sonnet 省 $1,650。如果能用 Small 3.1 覆盖大部分请求，月费只要 $150——这是 Claude Sonnet 的二十分之一。

精确计算你的实际成本： 使用 AI 模型定价计算器 输入你的用量，一键对比各模型月费。

什么场景选 Mistral？

Mistral 不是每个场景的最优解，但在以下四类需求中有独特优势。

1. 欧盟数据合规（GDPR）

这是 Mistral 最不可替代的优势。如果你的产品或公司需要满足以下任一条件，Mistral 应该排在评估清单的第一位：

  • 在欧盟境内运营或服务欧盟用户
  • 处理欧盟用户的个人数据
  • 需要确保数据不出欧盟境内
  • 需要通过 GDPR 合规审计

OpenAI 和 Anthropic 都是美国公司，数据处理发生在美国服务器上。虽然有标准合同条款（SCC）和数据处理协议（DPA），但在法律层面上，使用美国厂商的 API 处理欧盟用户数据始终存在不确定性——尤其是在 Schrems II 判决之后。

Mistral 作为法国公司，数据在欧盟境内处理，从根本上规避了这个问题。

2. 输出密集型任务

前面分析过，Mistral 的输出/输入价格比是所有主流厂商中最低的（3:1）。以下场景会特别受益：

  • 长文本生成：博客、报告、文档——输出通常是输入的 3-5 倍
  • 代码生成：用简短的 prompt 生成大段代码
  • 翻译：输入和输出长度接近，但输出价格占比更高
  • 内容创作：给一个主题大纲，生成完整文章

在这些场景下，即便 Mistral 的输入价格不是最低的，总成本也可能低于输入价格更便宜的竞品。

3. 预算方案——Small 3.1 的极致性价比

如果你的应用对模型能力要求不是特别高——分类、摘要、格式转换、简单问答——Small 3.1 的 $0.20/$0.60 是一个极其有竞争力的价格点：

  • 比 Claude Haiku 4.5 便宜 4-7 倍
  • 比 DeepSeek V3.2 便宜 25-45%
  • 和 Gemini Flash 在同一量级（Flash 输入更便宜，输出持平）
  • 而且可以开源自部署，成本直接归零

4. 多语言任务（欧洲语言）

Mistral 在法语、德语、西班牙语、意大利语等欧洲语言上的表现优于大多数美国模型。如果你的产品需要支持多种欧洲语言，Mistral 的语言覆盖能力是一个加分项。

什么时候不选 Mistral？

  • 需要超长上下文：128K 在旗舰级里偏小，如果你需要处理 200K+ 的输入，Gemini（1M）或 GPT-5（400K）是更好的选择
  • 需要最强综合能力：在最顶尖的基准测试中，GPT-5 和 Claude Opus 4.5 仍然略胜一筹
  • 主要面向中国用户：DeepSeek 的中文能力和国内访问体验更好
  • 需要大规模免费使用：Gemini Flash 的 500 RPM 持续免费是更好的零成本选择
  • 需要最丰富的第三方生态：OpenAI 的工具链、社区资源和第三方集成目前仍然最完善

快速上手代码示例

Python 调用 Mistral API

from mistralai import Mistral

client = Mistral(api_key="your-mistral-api-key")

# 使用 Mistral Large 3
response = client.chat.complete(
    model="mistral-large-latest",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的 Python 开发助手。"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个线程安全的 LRU 缓存"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)

使用 Small 3.1（推荐日常开发和高吞吐任务）

# Small 3.1 —— 经济型，适合批量处理
response = client.chat.complete(
    model="mistral-small-latest",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "将以下文本分类为 positive/negative/neutral：\n\n" + text}
    ],
    temperature=0,
    max_tokens=10
)

JavaScript / TypeScript 示例

import Mistral from '@mistralai/mistralai';

const client = new Mistral({ apiKey: 'your-mistral-api-key' });

const response = await client.chat.complete({
  model: 'mistral-medium-latest',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个专业的前端开发助手。' },
    { role: 'user', content: '用 React + TypeScript 实现一个可拖拽排序的列表组件' },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

使用 OpenAI SDK 调用 Mistral（兼容模式）

如果你已经在用 OpenAI SDK，Mistral 也支持 OpenAI 兼容接口，迁移成本极低：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-mistral-api-key",
    base_url="https://api.mistral.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-large-latest",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解释 Transformer 架构的自注意力机制"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

这意味着从 OpenAI 或 DeepSeek 迁移到 Mistral，代码改动量接近于零——只需要改 api_key 和 base_url。

省钱七大策略

1. 分级模型调用——最重要的策略

和所有多模型厂商一样，核心原则是按任务复杂度路由请求：

  • 简单任务（分类、提取、格式化）→ Small 3.1（$0.20/$0.60）
  • 日常生产（对话、代码生成、摘要）→ Medium 3（$1.00/$3.00）
  • 复杂任务（长篇分析、深度推理、Agent 工作流）→ Large 3（$2.00/$6.00）

按 70/20/10（Small/Medium/Large）分配，比全用 Large 3 省 80%。

计算一下：假设每天 100 万 token 总量（输入+输出各半），全用 Large 3 月费约 $120。按 70/20/10 分配：

  • Small 3.1: 70% = $0.20 x 0.35M + $0.60 x 0.35M = $0.28/天
  • Medium 3: 20% = $1.00 x 0.10M + $3.00 x 0.10M = $0.40/天
  • Large 3: 10% = $2.00 x 0.05M + $6.00 x 0.05M = $0.40/天
  • 总计：$1.08/天 = $32.40/月

vs 全用 Large 3：$2.00 x 0.5M + $6.00 x 0.5M = $4.00/天 = $120/月。

分级调用省了 73%。

2. 自部署开源模型

如果你有 GPU 资源，Small 3.1 的开源版本（24B 参数）可以在一张 RTX 4090 上运行。在重度使用场景下，自部署的性价比远超 API 调用：

  • API 调用 Small 3.1，每天 1000 万 token：$150/月
  • 自部署，云 GPU 租用成本（如 A100）：约 $200-400/月，但不限调用量

当日均调用量超过一定阈值后，自部署的边际成本趋近于零。

3. 利用 Mistral 的低输出定价

既然 Mistral 的输出/输入比只有 3:1，在设计 prompt 时可以更「大方」地让模型输出：

  • 不需要刻意压缩输出格式
  • 让模型生成更详细的解释和代码注释
  • 在输出质量和 token 成本之间，可以更偏向质量

在 OpenAI（8:1）或 Anthropic（5:1）上，每多一个输出 token 的成本更高，你可能需要更激进地控制输出长度。Mistral 给了你更多空间。

4. Token 计数前置

在发送请求前用 Token 计算器 估算实际 token 消耗。尤其是在调试阶段，精确掌握每个 prompt 的 token 数可以帮你做出更好的模型选择决策。

5. 批量处理相似请求

如果你有大量格式相似的请求（比如批量翻译、批量分类），考虑在单个请求中打包多个子任务。这减少了请求开销，也能利用上下文来提高一致性。

6. 缓存频繁使用的结果

对于相同或高度相似的查询，在应用层做结果缓存。简单的 Redis 缓存就能大幅减少重复调用。

7. 监控和设置预算告警

在 Mistral 控制台设置消费上限，防止开发测试阶段的意外消费。尤其是在接入新模型的初期，实际 token 消耗可能和预期差距很大。

Mistral 与微调：进阶省钱路径

Mistral 提供微调 API，这是另一条长期降成本的路径。

如果你的应用场景比较集中——比如特定领域的客服、固定格式的内容生成、特定风格的翻译——微调一个 Small 3.1 模型通常能获得以下收益：

  1. 输出质量提升：微调后模型更理解你的需求，减少重试和后处理
  2. token 消耗降低：不再需要冗长的系统提示词来解释任务，因为模型已经「学会」了
  3. 延迟降低：更短的 prompt = 更快的响应

微调的前期投入（标注数据、训练成本）在中长期会被持续节省的 API 开支抵消。

总结

Mistral AI 在 2026 年的 API 定价有三个核心竞争力：

  1. 输出价格低——3:1 的输出/输入比是行业最低，输出密集型任务的首选
  2. GDPR 原生合规——欧盟数据处理，法国公司，不需要额外法律评估
  3. 开源可自部署——Small 3.1 完全 Apache 2.0，永远不会被锁定

选型建议：

  • 欧盟合规需求：Mistral 几乎是唯一选择，Large 3 处理复杂任务，Small 3.1 处理日常请求
  • 输出密集型应用：Mistral Large 3 的 $6 输出价比 GPT-5 的 $10 和 Claude 的 $15-25 有明显优势
  • 极致低成本：Small 3.1 API（$0.20/$0.60）或直接自部署开源版本
  • 多语言欧洲市场：Mistral 在欧洲语言上的表现是差异化优势

对于不涉及欧盟合规、不需要输出密集处理的开发者，Mistral 可能不是第一选择——Gemini Flash 更便宜、GPT-5 综合能力更强、DeepSeek 中文更好。但了解 Mistral 的定价和能力，意味着你的工具箱里多了一个有力的选项。尤其是当需求变化时——比如你的产品要进军欧洲市场——你会庆幸自己提前做了功课。

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