Head-to-head
Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.5: model AI mana yang menang di 2026?
Mistral Large 3 ($1.50/1M out) dan Claude Opus 4.5 ($25/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Bandingkan keduanya baris demi baris di bawah, lalu jatuhkan vonis Anda.
Vonis singkat
Soal Penalaran, pilih Claude Opus 4.5: arena menilainya 3.5/5 berbanding 3/5 untuk Mistral Large 3. Soal budget, Mistral Large 3 menang: harganya mulai dari $1.50/1M out berbanding $25/1M out untuk Claude Opus 4.5.
Perbandingan baris demi baris
Mulai
$1.50/1M outSatu tarif API di La Plateforme ($0.50 masuk / $1.50 keluar per 1M tokens), dengan diskon 50% via Batch API; bobot Apache 2.0 memungkinkan self-hosting gratis, dan harga host pihak ketiga bisa berbeda.
$25/1M outHarga resmi API Anthropic untuk claude-opus-4-5 (satu tarif, tanpa premi long-context; context 200K, output maksimum 64K); tarif $5/$25 sama dengan penerusnya Opus 4.6-4.8; diskon batch 50% dan prompt caching berlaku. Diverifikasi terhadap ikhtisar model platform.claude.com 2026-07.
Penyedia
Mistral AI
Anthropic
Context window
256K tokens
200K tokens
Harga input
$0.50/1M in
$5/1M in
Harga output
$1.50/1M out
$25/1M out
Modalitas
text, vision (image input), text output
text, vision
Open weights
Ya
Tidak
Skor penonton
50%(0)
50%(0)
Penilaian arena (1-5)
Penalaran
3.0
3.5
Coding
3.0
3.5
Menulis
4.0
3.5
Kecepatan
3.5
2.5
Nilai
4.0
2.5
Kekuatan dan kelemahan
Mistral Large 3
- Bobot terbuka Apache 2.0 dengan deployment satu node via kuantisasi FP8/NVFP4, meski total parameternya 675B
- Context window 256K, di kelas atas untuk model open weights, sangat cocok untuk RAG dokumen panjang
- Harga flagship agresif $0.50 masuk / $1.50 keluar per 1M tokens, kira-kira 3-4x lebih murah dari flagship proprietary Barat
- Debut #2 di antara model open source non-reasoning di LMArena (Elo sekitar 1418)
- Multimodalitas natif (encoder vision 2.5B parameter) dan 40+ bahasa natif
- Developer di HN memuji format dan kepatuhan instruksinya yang ketat plus keandalan produksinya
- Penalaran mendalam lemah: GPQA Diamond sekitar 44% vs 70-an tinggi untuk DeepSeek V3.2 dan Kimi K2 Thinking; tanpa varian reasoning saat peluncuran
- Tertinggal dari GLM-4.6, Kimi K2, dan DeepSeek pada benchmark coding modern (LiveCodeBench v6 menengah); developer HN menempatkannya di 'kelas berat yang berbeda' di bawah Gemini 3, GPT-5.1, dan Claude Opus 4.5
- Rentan halusinasi pada QA faktual (SimpleQA sekitar 24%) dengan tuning abstensi yang lemah
- Kecepatan output terukur sekitar 49 tok/s di Artificial Analysis, di bawah median sekitar 58 tok/s untuk model sekelas
- Kritik di HN bahwa arsitekturnya sangat mirip DeepSeek V3, menimbulkan keraguan atas orisinalitas R&D-nya
Claude Opus 4.5
- Model pertama yang melewati 80% di SWE-bench Verified (80.9% saat peluncuran), mengungguli Gemini 3 Pro dan GPT-5.1 dalam coding dunia nyata
- Pemangkasan harga 66% dibanding Opus 4.1 ($5/$25 vs $15/$75 per 1M tokens) membuat kelas Opus layak untuk beban kerja produksi
- Menghasilkan 48-76% lebih sedikit output tokens dibanding Sonnet 4.5 dengan kualitas setara atau lebih baik, memperbesar efek pemangkasan harga
- Parameter effort (diperkenalkan bersama model ini) memungkinkan developer menukar kedalaman penalaran dengan biaya dan latensi per panggilan
- Laporan pengalaman langsung yang kuat: refactor kompleks sekali jalan, menangkap race condition yang terlewat oleh model lain, konvergen dalam sekitar 4 iterasi agentik dibanding sekitar 10 pada pesaing
- +29% di Vending-Bench dibanding Sonnet 4.5, dengan lebih sedikit jalan buntu pada tugas otonom jangka panjang
- Context window hanya 200K (output maksimum 64K), jauh di belakang 1M milik Gemini 3 Pro dan model Claude yang lebih baru; pengguna melaporkan atensi selektif di atas sekitar 70% isi context
- Dikunci di paket Max $100-200/bulan pada aplikasi Claude saat peluncuran; pelanggan Pro tidak kebagian akses dan pengguna berat tetap mentok limit (HN menyebutnya 'penny-wise and pound-foolish')
- Latensi sedang; extended thinking menambah biaya dan jeda pada tugas sederhana
- Sudah tergantikan sejak awal 2026: Opus 4.6/4.7/4.8 berharga sama $5/$25 dengan context 1M dan benchmark lebih tinggi, sehingga 4.5 tidak lagi punya keunggulan harga
- Permukaan API legacy: extended thinking dengan budget_tokens manual, bukan adaptive thinking seperti model Claude yang lebih baru
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
Mistral Large 3$1.50/1M out
50%skor penonton · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%skor penonton · 0
Vonis arena atas Mistral Large 3
Pilih Mistral Large 3 jika Anda menginginkan flagship open weights yang tunduk pada tata kelola Uni Eropa untuk RAG multibahasa, pekerjaan dokumen panjang, atau deployment self-hosted: dibanding Mistral Large 2 (dense 123B, lisensi riset yang restriktif, harga API $2/$6) ia adalah peningkatan jelas dalam context, multimodalitas, lisensi, dan biaya. Hindari sebagai mesin coding atau penalaran mendalam utama Anda; DeepSeek V3.2, GLM-4.6, atau model frontier proprietary berskor jauh lebih tinggi di sana. Perlakukan ia sebagai kuda beban yang murah dan andal, bukan performer frontier.
Vonis arena atas Claude Opus 4.5
Pilih Claude Opus 4.5 hanya jika Anda punya beban kerja yang sudah dituning dan dipatok ke snapshot ini (claude-opus-4-5-20251101) dan butuh stabilitas. Ini rilis bersejarah, yang pertama melewati 80% di SWE-bench Verified dan memangkas harga 66% dibanding Opus 4.1, tetapi Anthropic kini menjual Opus 4.6 hingga 4.8 dengan tarif identik $5/$25, context window 1M, dan skor lebih baik. Siapa pun yang memulai proyek baru sebaiknya memilih Opus 4.8, dan pengguna yang sensitif biaya bisa mendapat coding mendekati kelas Opus dari Sonnet 5 seharga $3/$15 (harga perkenalan $2/$10 hingga Agu 2026). Hindari sama sekali jika prompt Anda mendekati plafon context 200K.
Lanjut membandingkan
Review lengkap Mistral Large 3Review lengkap Claude Opus 4.5Alternatif Mistral Large 3Alternatif Claude Opus 4.5Mistral Large 3 vs Claude Haiku 4.5Claude Opus 4.5 vs Claude Haiku 4.5Mistral Large 3 vs Claude Fable 5Claude Opus 4.5 vs Claude Fable 5Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.7Claude Opus 4.5 vs Claude Opus 4.7Papan peringkat model AI lengkapPencari tool
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah Mistral Large 3 lebih baik daripada Claude Opus 4.5?
Soal Penalaran, Claude Opus 4.5 dinilai lebih tinggi (3.5/5 vs 3/5). Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.
Mana yang lebih murah, Mistral Large 3 atau Claude Opus 4.5?
Mistral Large 3 lebih murah: harganya mulai dari $1.50/1M out, sementara Claude Opus 4.5 mulai dari $25/1M out.
Berapa biaya Mistral Large 3 dan Claude Opus 4.5 per 1M token?
Mistral Large 3: $0.50/1M in per 1M token input, $1.50/1M out per 1M token output. Claude Opus 4.5: $5/1M in per 1M token input, $25/1M out per 1M token output.