Mistral Large 4 mü, Large 3 mü? Bağlam, düşünme ve fiyat farkı

Kısa yanıt: ikisi de aynı API'de, geçiş model kimliğiyle yapılır

LLMTR (llmtr.com), Türkiye'de ve global sağlayıcılarda barındırılan dil modellerine tek, OpenAI uyumlu API'den erişim veren bir gateway'dir. Mistral Large 4 burada mistral/mistral-large-4, Mistral Large 3 ise mistral/mistral-large-latest kimliğiyle sunulur; ikisi de https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasından aynı API anahtarıyla çağrılır. Birinden ötekine geçmek model dizgesini değiştirmektir.

Fark üç yerde toplanır. Large 4 524.288 token, Large 3 256.000 token bağlam sunar. Large 4 cevap vermeden önce varsayılan olarak düşünür ve reasoning_effort ile none ya da high seçilir; Large 3 satırında reasoning_effort seviyesi yoktur. Fiyatta Large 4 iki tarihli kartla, Large 3 tek fiyatla sunulur. LLMTR kataloğu ailenin daha yeni büyük modelinin Large 4 olduğunu yazar.

Mistral Large 4 mü, Mistral Large 3 mü: hangisini seçmeliyim?

256.000 token'ı aşan belgeler, kod tabanları ya da konuşma geçmişleriyle çalışıyorsanız karar bağlam penceresinden çıkar: Large 3'e sığmayan bir istem Large 4'e sığabilir. Çok adımlı analiz, plan çıkarma ve araç kullanan ajan işlerinde Large 4'ün düşünme seviyeleri bir ayar sağlar: zor turda high, basit turda none.

Kısa cevaplı, yüksek hacimli işlerde iki modeli kendi örneklerinizle deneyin ve token sayılarına bakın. Large 4'ün düşünürken ürettiği token'lar çıktı olarak faturalanır; none ile düşünmeyi kapattığınızda çıktı yalnızca cevaptan oluşur. Tablo LLMTR kataloğundaki değerleri gösterir.

Aynı istek iki modelde ne kadar tutar?

10.000 token girdi ve 2.000 token çıktılık bir istek alalım. Large 3'te tutar (10.000 x 0,50 $ + 2.000 x 1,50 $) / 1 milyon = 0,00800 $'dır. Large 4'te aynı token sayılarıyla 20 Ekim 2026 00:00 UTC'ye (TSİ 03:00) kadar 0,01098 $, o andan itibaren 0,02196 $ tutar.

Bu hesap iki modelin aynı sayıda çıktı token'ı ürettiğini varsayar. Large 4'te düşünme açıkken çıktı, cevabın yanında düşünmeyi de içerir; gerçek fark işin türüne göre değişir ve reasoning_effort: "none" bu farkı daraltır. Large 4'te önbellekten okunan girdi 20 Ekim'e kadar 0,07 $, sonra 0,14 $'dır. Mistral'in 6 Ekim 2026 tarihli changelog girdisi Large 4'ün lansman fiyatını iki haftalık yüzde 50 indirim olarak duyurur; LLMTR'de kart geçişi kendiliğinden olur.

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

Düşünme ve araç çağırmadaki farklar

Large 4 varsayılan olarak düşünür; iz reasoning_content alanında, cevap content alanında gelir. Yalnızca none ve high kabul edilir; minimal, low, medium, xhigh ve max 400 döndürür. Çok turlu konuşmalarda önceki asistan mesajlarını reasoning_content dahil geri gönderin; geri gönderilen iz girdi olarak faturalanır. Large 3 satırında reasoning_effort seviyesi olmadığı için bu alanı yalnızca Large 4'e gönderin.

İki model de araç çağırmada OpenAI biçimindeki tools dizisini alır. Large 4'te tool_choice için auto, none ve adı verilen fonksiyon çalışır; "required" 400 invalid_request döndürür ve error.details.reason alanında tool_choice_required_unsupported yazar.

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

mistral/mistral-large-latest kimliği Large 3'e sabittir

Adında latest geçse de LLMTR'de mistral/mistral-large-latest kimliği Mistral Large 3'ü çağırır ve Large 4'e kendiliğinden geçmez. Böylece bu kimliği kullanan uygulamaların davranışı ve faturası habersiz değişmez. Large 4'ü kullanmak için model dizgesini açıkça mistral/mistral-large-4 yapın; kodunuz tool_choice: "required" gönderiyorsa geçişte onu fonksiyon adına çevirin.

Geçişten önce iki modeli aynı istemlerle yan yana çalıştırıp token sayılarını karşılaştırın. Aşağıdaki Python örneği aynı istemi iki modele gönderir; Large 4'e reasoning_effort: "none" verir, Large 3'e vermez ve her model için girdi ve çıktı token sayısını yazdırır.

Aynı istemi mistral/mistral-large-latest ve mistral/mistral-large-4 ile gönderip token kullanımını yan yana yazdıran örnek.

from openai import OpenAI

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

prompt = [{"role": "user", "content": "Summarize the risks in this contract clause in three bullet points."}]

for model, extra in [
    ("mistral/mistral-large-latest", {}),
    ("mistral/mistral-large-4", {"reasoning_effort": "none"}),
]:
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=prompt,
        max_tokens=1024,
        **extra,
    )
    print(model, response.usage.prompt_tokens, response.usage.completion_tokens)
    print(response.choices[0].message.content)

LLMTR'de iki modeli aynı anahtarla denemek

llmtr.com'da bir hesap açın, ön ödemeli kredi yükleyin ve Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun. OpenAI uyumlu SDK'nızda base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın; aynı anahtar iki modelde de çalışır. Her istek işlendiği andaki katalog fiyatıyla krediden düşülür ve kullanım sayfasında model bazında görünür; deneme sırasında iki modelin gerçek maliyetini yan yana görürsünüz.

Mistral Large 3'ten Large 4'e geçiş

İki modeli aynı anahtarla yan yana deneyin, kodu uyarlayın ve model kimliğini mistral/mistral-large-4 yapın.

1. Yan yana deneme. Aynı istemleri mistral/mistral-large-latest ve mistral/mistral-large-4 ile gönderip token sayılarını karşılaştırın.
2. Kod uyarlaması. tool_choice required'ı fonksiyon adına çevirin ve reasoning_content'i geri gönderin.
3. Kimlik değişikliği. Model dizgesini mistral/mistral-large-4 yapın ve gerekiyorsa reasoning_effort ile none ya da high seçin.

Sık sorulan sorular

Mistral Large 4 ile Large 3 arasındaki fark nedir?

LLMTR'de Large 4 524.288, Large 3 256.000 token bağlam sunar. Large 4 varsayılan olarak düşünür ve none ile high seviyelerini kabul eder. 1 milyon token başına girdi / çıktı fiyatı Large 4'te 20 Ekim 2026 00:00 UTC'ye kadar 0,68 $ / 2,09 $, sonra 1,36 $ / 4,18 $; Large 3'te 0,50 $ / 1,50 $'dır.

mistral/mistral-large-latest Mistral Large 4'ü mü çağırır?

Hayır. LLMTR'de mistral/mistral-large-latest Large 3'e sabittir ve Large 4'e kendiliğinden geçmez. Large 4 için model kimliğini mistral/mistral-large-4 yapın.

Large 3'ten Large 4'e geçerken kodda ne değişir?

Model dizgesi değişir. tool_choice: "required" kullanıyorsanız fonksiyon adına çevirin ve çok turlu konuşmalarda reasoning_content alanını geri gönderin.

İlgili yazılar

• Mistral Large 4 API: OpenAI SDK ile kullanım ve fiyat
• Mistral Large 4 ile araç çağıran ajan: tool_choice ve düşünme izi

• Mistral Large 4 model sayfası
• Mistral Large 3 model sayfası
• Mistral Large 4 dokümantasyonu