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Gemessen: Mistral Large 4 OpenRouter 0,70/2,10 USD vs Hub-Downloads

OpenRouter nennt 0,70/2,10 USD je Million Token und Kontext 1048576; das offizielle Hub-Repo zeigt 12060 downloads und 1644 likes.

Am 2026-11-10 prüfen wir OpenRouter-id mistralai/mistral-large-4-0: Listenpreis, Kontext 1048576 und downloads/likes des Hugging-Face-Repos, auf das die id zeigt.

Abgleich von Mistral Large 4 OpenRouter-Preis. Liste: https://openrouter.ai/api/v1/models. Hub-Suche: https://huggingface.co/api/models?search=mistral-large-4. Nur diese zwei Antworten vom selben Tag. sitdraw · Anleitung.

ListenpreisKontext 1048576Offizielle downloads

OpenRouter-Zeile am selben Tag

FeldWert am 2026-11-10Hinweis
Modell-idmistralai/mistral-large-4-0name: Mistral: Mistral Large 4
canonical_slugmistralai/mistral-large-4-0-20261006created 1791294122 → 2026-10-06 13:42:02 UTC
hugging_face_idmistralai/Mistral-Large-4-1T-A52BOffizielles Repo existiert
context_length1048576gleich bei top_provider
Max. Completion262144is_moderated false
Input / 1 Mio. Token0.0000007 USD → 0,70 USDUSD-per-token × 1.000.000
Output / 1 Mio. Token0.0000021 USD → 2,10 USD
Cache-Lesen / 1 Mio. Token0.00000007 USD → 0,07 USD
Modalitättext+image → textEingaben text, image; Ausgabe text
Reasoningnicht Pflicht; Standard an; effort high / none; Standard highkeine Latenz, keine eigenen Scores

Die description nennt ein multimodales Modell (Text- und Bildeingabe) für Reasoning, Coding und agentic workloads und ein 1M-Token-Fenster; der API-String endet bei „with up“. knowledge_cutoff und expiration_date sind leer.

Hugging Face: das offizielle Repo passt

Die Suche mistral-large-4 lieferte 68 Treffer. Die Tabelle trennt hugging_face_id, das NVFP4-Repo der Organisation und das Community-GGUF mit den meisten downloads. Keine Summe.

RepodownloadslikescreatedAtBezug
mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B1206016442026-09-30OpenRouter hugging_face_id; pipeline image-text-to-text; gated false; 69 siblings; lastModified 2026-11-02
mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B-NVFP41235712026-10-15Quant derselben Org, nicht die gelistete hugging_face_id
unsloth/Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF1771349(Suchtreffer)Drittanbieter-GGUF; mehr downloads als offiziell, kein Ersatz
0,70Input USD / 1 Mio. Token
2,10Output USD / 1 Mio. Token
12060offizielle downloads

Drei Sätze, die diese Messung trägt

Listenpreis: 0,70 USD Input und 2,10 USD Output je Million Token, context_length 1048576. hugging_face_id zeigt auf mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B (12060 downloads, 1644 likes). Weitere Quants in der Suche bleiben getrennt; sie sind keine Latenz- oder Eval-Werte.

Nächstes Mal selbst prüfen

  1. 01
    OpenRouter-Liste holen

    mistralai/mistral-large-4-0: pricing, context_length, hugging_face_id. Stückpreis × 1.000.000.

  2. 02
    Offizielles Repo öffnen

    downloads und likes von mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B. NVFP4 oder GGUF nicht addieren.

  3. 03
    Suche nur als Gegenprobe

    search=mistral-large-4 bestätigt, dass die Karte da ist. Höhere Community-downloads heißen: eine andere Karte wurde öfter geholt.

# 2026-11-10
# OpenRouter id: mistralai/mistral-large-4-0
# created: 1791294122 (2026-10-06 13:42:02 UTC)
# context_length: 1048576 · max_completion: 262144
# prompt: 0.0000007 USD/token → $0.70 / 1,000,000
# completion: 0.0000021 USD/token → $2.10 / 1,000,000
# input_cache_read: 0.00000007 USD/token → $0.07 / 1,000,000
# hugging_face_id: mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B
# HF official: downloads 12060, likes 1644, createdAt 2026-09-30
# HF search mistral-large-4: 68 hits
Wie entstehen 0,70 und 2,10?

Aus OpenRouter pricing.prompt 0.0000007 und pricing.completion 0.0000021, jeweils mal 1.000.000. Keine Rechnung, kein Latenztest.

Gibt es das offizielle Hub-Repo?

Ja. hugging_face_id ist mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B; am 2026-11-10 downloads 12060, likes 1644, gated false.

Warum hat das Community-GGUF mehr downloads?

unsloth/Mistral-Large-4-1T-A52B-GGUF hatte an dem Tag 17713. Das ist eine andere Karte. Offizielle Zähler und Listenpreis bleiben.

Stehen Eval-Werte auf der Seite?

Nein. Auftrag sind Listenpreis, Kontext, downloads und likes. Weitere Listenfelder werden nicht als eigene Benchmarks gelesen.

Preis und downloads auf einer Seite

0,70 / 2,10 neben 12060 legen, dann gehen. sitdraw.

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