Self‑host / Europa / multimodal / kod

Mistral AI

  • Medium 3.5 od 28.04.2026 $1.50/$7.50

    128B, licencja Modified MIT, kontekst 256k. Kod, agenci i obraz.

  • Small 4 od 16.03.2026 $0.15/$0.60

    MoE 119B na Apache 2.0. Tańsza linia do produkcji.

  • Large 3 256k $0.50/$1.50

    MoE 41B/675B. Ministral 3 (3B, 8B, 14B) jest na tej samej licencji.

Od 11.08.2026 można wybrać przetwarzanie w Europie albo w USA. Le Chat Pro kosztuje $14.99, Team $24.99 za osobę.

  • Zweryfikowano2026-09-03
  • Modele w profilu4
  • Źródła6
  • Kanały wdrożenia4

Decyzja zakupowa (kiedy wybrać / kiedy uważać)

Wybierz, jeśli…

  • Chcesz europejskiego dostawcy z przetwarzaniem w UE (Regional Endpoints) i opcją zejścia do self‑host na tych samych modelach.
  • Budujesz rozwiązania na własnej infrastrukturze: Small 4, Large 3 i Ministral 3 mają licencję Apache 2.0.
  • Potrzebujesz dobrych modeli do kodu, dokumentów i obrazów przy niższym koszcie niż top‑3 (Small 4: $0.15/$0.60).

Unikaj, jeśli…

  • Potrzebujesz jednego, zawsze „najlepszego” frontier modelu bez doboru wariantów.
  • Nie masz kompetencji MLOps przy self‑host - wtedy prostszy będzie SaaS/API top dostawców.
  • Opierasz się na starszych liniach (Pixtral, Magistral, Devstral 2, Mixtral) - są wycofane z API.

Koszt w praktyce (scenariusze)

SMB (copy + dokumenty)

Le Chat Pro $14.99/mies. (w tym $15 kredytów API) lub Team $24.99/os./mies.; API Small 4 $0.15/$0.60 za 1M tok.

  • umiarkowany wolumen
  • przetwarzanie w UE przez Regional Endpoint
API - kod i agenci (Medium 3.5)

$1.50 input / $7.50 output za 1M tok.; batch -50%, cache do 90% taniej na input.

  • kod, reasoning, obrazy w jednym modelu
  • Priority Tier z SLA w preview
Self‑host

Small 4 lub Ministral 3 na własnym GPU; Medium 3.5 (128B dense) wymaga wielu GPU. Koszt to infrastruktura + utrzymanie.

  • MLOps
  • monitoring i guardrails
To są widełki/scenariusze (nie faktura). Dokładny koszt zależy od długości kontekstu, liczby użytkowników, limitów i polityk retencji.

Wdrożenie / dane / enterprise

Kanały wdrożenia

  • Mistral API (Regional Endpoints: Europa lub USA)
  • Le Chat (Free, Pro, Team, Enterprise: SaaS, VPC klienta lub self‑hosted)
  • Self‑host wag: Small 4, Large 3, Ministral 3 (Apache 2.0), Medium 3.5 (Modified MIT)
  • Modele Mistral u partnerów chmurowych (zależnie od regionu i oferty)

Polityka danych

Trening na danych
API i plany płatne: bez treningu na danych klienta domyślnie; sprawdź warunki dla planu Free.
Retencja
Zależnie od planu/usługi; Enterprise z konfigurowalną retencją.
Data residency
Regional Endpoints (GA od 11.08.2026): wybór przetwarzania w Europie lub USA; Le Chat Enterprise także w VPC klienta lub self‑hosted.
Przy self‑host polityka danych jest po Twojej stronie.

Enterprise readiness

Admin
Team: weryfikacja domeny, eksport danych, 30 GB na użytkownika; Enterprise: własne modele, agenci, white label.
SSO/SCIM
Enterprise: SAML SSO.
Audit
Le Chat Enterprise: audit logging i konektory.
Dobry kompromis: UE + możliwość zejścia do self‑host, gdy rośnie skala.

Najlepsze zastosowania

  • self‑host i on‑prem (Small 4, Large 3, Ministral 3 na Apache 2.0; Medium 3.5 na Modified MIT) z pełną kontrolą danych
  • projekty w UE z naciskiem na zgodność GPAI, dokumentację modelu i przetwarzanie w Europie (Regional Endpoints)
  • kod i agenci (Medium 3.5, Small 4, Codestral 25.08), dokumenty i obrazy (modele multimodalne, OCR 4.1).

Mocne strony

  • Wszystkie główne modele tekstowe mają wagi: Small 4, Large 3, Ministral 3 (Apache 2.0), Medium 3.5 (Modified MIT); integracja z vLLM i TensorRT‑LLM.
  • Medium 3.5 (128B dense, 256k) łączy w jednym modelu kod, reasoning i obraz; Small 4 (MoE 119B/6,5B) to tania linia do produkcji.
  • Regional Endpoints UE/USA (GA od 11.08.2026), Priority Tier z SLA w preview, sygnatariusz kodeksu GPAI.

Słabe strony / ryzyka

  • Szybkie wycofywanie starszych linii (Pixtral, Magistral, Devstral 2, Mixtral) wymaga pilnowania deprecacji w API.
  • Medium 3.5 do self‑host potrzebuje wielu GPU (128B dense); lokalnie lepiej sprawdzają się Small 4 i Ministral 3.
  • Safety i guardrails przy self‑host po stronie wdrożenia; dokumentacja ewaluacji skromniejsza niż u top‑3.

Aktualne modele (przykłady)

  • Mistral Medium 3.5 (128B dense, Modified MIT, 256k) - flagowy model do kodu, agentów i obrazu; API oraz wagi na Hugging Face.
  • Mistral Small 4 (MoE 119B, 6,5B aktywnych, Apache 2.0, 256k) - hybrydowy instruct/reasoning/kod; zastąpił Small 3.x, Magistral Small i Devstral Small.
  • Mistral Large 3 (MoE 41B/675B) i Ministral 3 (3B/8B/14B) - Apache 2.0, multimodalne, 256k.
  • Premier (bez wag): Codestral 25.08, OCR 4.1, Voxtral Transcribe 2, Mistral Embed; open: Shieldstral 1.0 (3B, Apache 2.0).

Alternatywy (jeśli ten model nie pasuje)