Mistral Large 4 API: OpenAI SDK ile kullanım ve fiyat

Kısa yanıt: model kimliğini değiştirin, istek aynı kalır

LLMTR (llmtr.com), Türkiye'de ve global sağlayıcılarda barındırılan dil modellerine tek, OpenAI uyumlu API'den erişim veren bir gateway'dir. Mistral Large 4'ü burada mistral/mistral-large-4 model kimliğiyle, https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktası üzerinden çağırırsınız.

Mistral, Large 4'ü talimat izleme, akıl yürütme ve araç kullanan ajan işlerini tek modelde birleştiren, metin ve görsel girdi alan açık ağırlıklı bir model olarak tanımlar. Duyuruya göre 1 trilyon parametreli, 52 milyar parametresi aktif olan bir uzmanlar karışımı (MoE) modelidir ve public preview olarak sunulur. LLMTR'de bağlam penceresi 524.288 token, yanıt başına çıktı en fazla 262.144 token'dır.

• Mistral, Mistral Large 4 announcement · 2026-10-10

Mistral Large 4 API'si OpenAI SDK ile nasıl kullanılır?

LLMTR'de bir API anahtarı oluşturun, OpenAI istemcisinin base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın ve model olarak mistral/mistral-large-4 yazın. Aşağıdaki Python örneği bir fonksiyonun gözden kaçırdığı uç durumları ister. Cevap content alanında, modelin düşünme izi reasoning_content alanında, token sayıları usage içinde gelir.

Model varsayılan olarak cevap vermeden önce düşünür. Düşünme token'ları completion_tokens içinde sayılır ve çıktı fiyatından faturalanır; max_tokens düşünmeyi ve cevabı birlikte kapsar. Bu yüzden kısa bir cevap beklediğinizde bile bütçeyi birkaç bin token tutun. finish_reason değeri length olan yanıt tamamlanmamıştır: max_tokens değerini yükseltin ya da düşünmeyi kapatın.

OpenAI Python SDK ile mistral/mistral-large-4 çağrısı; cevap, düşünme izi ve token kullanımı ayrı ayrı yazdırılır.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key="llmtr-your_key")

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral/mistral-large-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Review this function and list the edge cases it misses."}],
    max_tokens=4096,
)
message = response.choices[0].message
print(message.content)
print(getattr(message, "reasoning_content", None))
print(response.usage)

Mistral Large 4 fiyatı: 20 Ekim 2026 öncesi ve sonrası

Model LLMTR'de iki tarihli fiyat kartıyla sunulur ve geçiş kendiliğinden olur: isteğin işlendiği anda geçerli kart uygulanır. 20 Ekim 2026 00:00 UTC'ye (TSİ 03:00) kadar 1 milyon token başına girdi 0,68 $, önbellekten okunan girdi 0,07 $, çıktı 2,09 $'dır. O andan itibaren liste fiyatı geçerlidir: 1,36 $, 0,14 $ ve 4,18 $. Mistral'in 6 Ekim 2026 tarihli changelog girdisi lansman fiyatını iki haftalık yüzde 50 indirim olarak duyurur.

Örnek hesap: 20.000 token'lık bir istemin 15.000 token'ı önbellekten okunsun ve yanıt, düşünme dahil 3.000 token olsun. Lansman kartıyla tutar (5.000 x 0,68 $ + 15.000 x 0,07 $ + 3.000 x 2,09 $) / 1 milyon = 0,01072 $'dır; liste kartıyla aynı istek 0,02144 $ tutar. Bu modelin fiyatına marj eklenmez; LLMTR'nin %8 platform payı yalnızca kredi yüklerken alınır.

• Mistral, API pricing · 2026-10-10
• Mistral, changelog (6 October 2026) · 2026-10-10

Düşünme seviyeleri: yalnızca none ve high

Mistral Large 4 iki seviye kabul eder. none düşünmeyi kapatır; sınıflandırma, biçim dönüştürme ve kısa cevaplar için uygundur ve çıktı token'ını azaltır. high zor problemler ve çok adımlı analiz içindir. Seviyeyi üç yolla gönderebilirsiniz: reasoning_effort alanıyla, model kimliğine sonek ekleyerek (mistral/mistral-large-4:none ya da mistral/mistral-large-4:high) ya da reasoning nesnesiyle ({"effort": "none"}).

minimal, low, medium, xhigh ve max seviyeleri 400 invalid_request döndürür ve hata mesajı kabul edilen iki seviyeyi listeler. "reasoning": true ya da false göndermek de 400 alır; düşünmeyi kapatmak için reasoning_effort: "none" kullanın. include_reasoning bu modelde uygulanmaz: alan istekten çıkarılır ve yanıttaki llmtr_dropped_parameters alanında bildirilir. Aşağıdaki istek düşünmeyi kapatıp bir tarihi ISO 8601 biçimine çevirir.

reasoning_effort none ile düşünmeden kısa cevap isteyen curl isteği.

curl https://llmtr.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMTR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral/mistral-large-4",
    "reasoning_effort": "none",
    "max_tokens": 256,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Convert this date to ISO 8601 and return only the date: 3 March 2026"}
    ]
  }'

Görsel girdi, JSON şeması ve istem önbelleği

Görseller image_url parçası olarak gönderilir. Görseli base64 data URL olarak göndermek daha güvenlidir: https adresini sağlayıcının kendisi indirir ve indiremediğinde istek 400 ile döner. PDF, ses ve video girdisi bu modelde yoktur; file_url, input_audio ve video_url parçaları 400 unsupported_input döndürür.

response_format hem json_object hem json_schema kabul eder; json_schema ile strict: true gönderebilirsiniz. Tekrar eden istem önekleri kendiliğinden önbelleğe alınır; önbellekten okunan token sayısı usage.prompt_tokens_details.cached_tokens alanında gelir ve önbellek fiyatından faturalanır. İsabet garanti değildir; uzun ve sabit sistem istemini her istekte bayt bayt aynı tutun. temperature 0 ile 1,5 arasında olmalıdır, üstü 422 döner; seed ve user alanlarını göndermeyin, ikisi de 422 alır.

LLMTR ile başlamak: hesap, anahtar ve ilk istek

Adım 1: llmtr.com'da bir hesap oluşturun ve ön ödemeli kredi yükleyin. Adım 2: Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun; ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir, onu LLMTR_API_KEY gibi bir ortam değişkeninde saklayın. Adım 3: OpenAI uyumlu SDK'nızda base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın, model olarak mistral/mistral-large-4 yazın ve ilk isteği gönderin.

Her istek, işlendiği andaki katalog fiyatıyla krediden düşülür; aynı anahtar katalogdaki her modelde çalışır.

Mistral Large 4'ü LLMTR üzerinden çağırma

Hesap açın, API anahtarı oluşturun ve mistral/mistral-large-4 ile https://llmtr.com/v1 adresine ilk isteği gönderin.

1. Hesap. llmtr.com'da bir hesap oluşturun ve ön ödemeli kredi yükleyin.
2. API anahtarı. Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun. Ham anahtar yalnızca bir kez gösterilir; LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın.
3. İlk istek. OpenAI uyumlu bir SDK'da base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın ve model olarak mistral/mistral-large-4 ile ilk isteği gönderin.

Sık sorulan sorular

Mistral Large 4'ün API fiyatı ne kadar?

LLMTR'de 1 milyon token başına 20 Ekim 2026 00:00 UTC'ye kadar 0,68 $ girdi, 0,07 $ önbellekten okunan girdi ve 2,09 $ çıktı; o andan itibaren 1,36 $, 0,14 $ ve 4,18 $.

Mistral Large 4 OpenAI SDK ile kullanılabilir mi?

Evet. base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın, API anahtarı olarak LLMTR anahtarınızı verin ve model olarak mistral/mistral-large-4 yazın. İstek /v1/chat/completions uç noktasına gider.

Mistral Large 4'te düşünme nasıl kapatılır?

reasoning_effort alanını none yapın ya da model kimliğini mistral/mistral-large-4:none olarak yazın. Model yalnızca none ve high seviyelerini kabul eder; diğer seviyeler 400 döndürür.

İlgili yazılar

• Mistral Large 4 ile araç çağıran ajan: tool_choice ve düşünme izi
• Mistral Large 4 mü, Large 3 mü? Bağlam, düşünme ve fiyat farkı

• Mistral Large 4 model sayfası
• Mistral Large 4 dokümantasyonu
• Chat Completions dokümantasyonu