Mistral Large 4

Mistral Large 4, Mistral'in talimat izleme, akıl yürütme ve araç kullanan ajan işlerini tek modelde birleştiren açık ağırlıklı modelidir. LLMTR üzerinde /v1/chat/completions ile çağrılır; metin ve görsel girdi alır, metin üretir.

Model	Bağlam	Maksimum çıktı
`mistral/mistral-large-4`	524.288	262.144

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral/mistral-large-4",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Bu fonksiyondaki yarış koşulunu bul." }
    ],
    "max_tokens": 4096
  }'

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": "Bu fonksiyondaki yarış koşulunu bul."}],
    max_tokens=4096,
)
print(response.choices[0].message.content)
print(response.usage)

Fiyat

Model iki tarihli fiyat kartıyla sunulur. Geçiş kendiliğinden olur; isteğin işlendiği andaki kart uygulanır.

Model	Dönem	Giriş / Cache okuma / Çıkış ($/1M)
`mistral/mistral-large-4`	20 Ekim 2026 00:00 UTC'ye kadar	0,68 / 0,07 / 2,09
`mistral/mistral-large-4`	20 Ekim 2026 00:00 UTC'den itibaren	1,36 / 0,14 / 4,18

20 Ekim 2026 00:00 UTC, Türkiye saatiyle 03:00'tür. Düşünme tokenları çıkış fiyatından faturalanır.

Düşünme varsayılan olarak açıktır

Hiçbir şey göndermezseniz model yanıt vermeden önce düşünür. Düşünce zinciri reasoning_content alanında, nihai cevap content alanında döner.

Düşünme tokenları completion_tokens içinde sayılır ve çıktı olarak faturalanır; max_tokens değeriniz düşünmeyi ve cevabı birlikte kapsar. Yanıt finish_reason: "length" ile bittiyse tamamlanmamıştır: max_tokens değerini yükseltin ya da düşünmeyi kapatın.

Model iki seviye kabul eder:

Seviye	Ne zaman
`none`	Düşünme kapalı. Kısa ve ucuz yanıtlar, sınıflandırma, biçim dönüştürme.
`high`	Zor problemler, çok adımlı analiz.

Seviyeyi üç yoldan biriyle gönderebilirsiniz:

{ "model": "mistral/mistral-large-4:none", "messages": [{ "role": "user", "content": "17 + 25 kaç eder? Yalnızca sayı." }] }

{ "model": "mistral/mistral-large-4", "reasoning_effort": "high", "messages": [{ "role": "user", "content": "Bu şemadaki kilitlenme riskini bul." }] }

{ "model": "mistral/mistral-large-4", "reasoning": { "effort": "none" }, "messages": [{ "role": "user", "content": "17 + 25 kaç eder? Yalnızca sayı." }] }

Bu modelde çalışmayan denetimler:

minimal, low, medium, xhigh ve max seviyeleri 400 invalid_request döner; hata mesajı kabul edilen iki seviyeyi yazar.
"reasoning": true ve "reasoning": false 400 invalid_request döner. Düşünmeyi kapatmak için reasoning_effort: "none" gönderin.
include_reasoning uygulanmaz: alan istekten çıkarılır ve yanıtta llmtr_dropped_parameters içinde bildirilir. Model düşündüyse düşünce zinciri her durumda reasoning_content alanında döner.

Seviyelerin genel kuralları için Reasoning Effort sayfasına bakın.

Konuşma geçmişi

Çok turlu konuşmalarda önceki asistan mesajlarını aldığınız gibi, reasoning_content alanıyla birlikte geri gönderin. Model önceki turdaki düşünmesini bu alandan okur; araç çağrılı döngülerde turlar arasındaki tutarlılık buna bağlıdır. Geri gönderilen düşünme girdi tokenı olarak faturalanır. Alanı çıkarırsanız daha az token harcarsınız, ancak model önceki turda neye karar verdiğini bilmez.

Görsel girdi

Görseller image_url parçası olarak gönderilir; base64 data URL ve https:// adresi kabul edilir.

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral/mistral-large-4",
    "reasoning_effort": "none",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          { "type": "text", "text": "Bu ekran görüntüsündeki hata mesajı ne diyor?" },
          { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..." } }
        ]
      }
    ],
    "max_tokens": 512
  }'

https:// adresini sağlayıcı kendisi indirir ve her adrese ulaşamayabilir. İndirilemeyen bir adres için istek 400 ile başarısız olur; bu durumda görseli base64 data URL olarak gönderin.

Belge (PDF), ses ve video girdisi bu modelde yoktur: file_url, input_audio ve video_url parçaları 400 unsupported_input döner.

Araç çağrısı

Araç çağrısı desteklenir. tool_choice için "auto", "none" ve adı verilen fonksiyon çalışır. Model tek yanıtta birden fazla araç çağrısı döndürebilir; tool_calls dizisinin tamamını işleyin ya da parallel_tool_calls: false gönderin.

tool_choice: "required" bu modelde kullanılamaz. İstek 400 invalid_request ile reddedilir ve error.details.reason alanı tool_choice_required_unsupported değerini taşır. Bir araç çağrısını zorunlu kılmak için fonksiyonu adıyla verin:

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistral/mistral-large-4",
    "reasoning_effort": "none",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "12345 numaralı siparişi getir." }],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "lookup_order",
        "description": "Sipariş numarasına göre sipariş getirir",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": { "orderId": { "type": "string" } },
          "required": ["orderId"]
        }
      }
    }],
    "tool_choice": { "type": "function", "function": { "name": "lookup_order" } },
    "max_tokens": 512
  }'

Birden fazla aracınız varsa ve hangisinin çağrılacağına model karar verecekse "auto" kullanın ve aracın ne zaman kullanılacağını istemde belirtin. Ayrıntı için Araç Çağrısı sayfasına bakın.

Yapılandırılmış çıktı

response_format alanı hem json_object hem json_schema biçimini kabul eder; json_schema ile strict: true gönderebilirsiniz.

{
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "capital",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "country": { "type": "string" },
          "capital": { "type": "string" }
        },
        "required": ["country", "capital"],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  }
}

Prompt cache

Tekrarlanan istem önekleri otomatik olarak önbelleğe alınır; ayrı bir parametre göndermenize gerek yoktur. Önbellekten okunan tokenlar usage.prompt_tokens_details.cached_tokens alanında raporlanır ve giriş fiyatı yerine cache okuma fiyatından faturalanır.

Önbellek isabeti garanti değildir ve aynı önekin ilk tekrarında gelmeyebilir. Uzun ve sabit bir sistem istemiyle çalışıyorsanız o öneki her istekte birebir aynı tutun.

Akış

stream: true desteklenir. Düşünce zinciri delta.reasoning_content, cevap delta.content alanında akar. stream_options: { "include_usage": true } gönderirseniz usage son parçada gelir.

Sınırlar

Bağlam 524.288 token.
Çıktı en fazla 262.144 token. Daha yüksek bir max_tokens değeri 400 ile reddedilir.
temperature 0 ile 1,5 arasında olmalıdır. Daha yüksek bir değerde istek 422 ile başarısız olur.
seed ve user alanlarını göndermeyin. Bu alanları içeren istek 422 ile başarısız olur.
Metin ve görsel dışında girdi yoktur.