一騎打ち
Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.5:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Mistral Large 3($1.50/1M out)と Claude Opus 4.5($25/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 以下で項目ごとに比較して、あなたの審判を下してください。
即断の評決
推論で選ぶなら Claude Opus 4.5:アリーナの評価は3.5/5、対する Mistral Large 3 は3/5です。 予算重視なら Mistral Large 3 の勝ち:$1.50/1M outから始められるのに対し、Claude Opus 4.5 は$25/1M outからです。
項目別比較
最低価格
$1.50/1M outLa Plateforme上の単一APIティア(入力$0.50 / 出力$1.50 per 1M tokens)で、バッチAPI経由で50%割引。Apache 2.0ウェイトにより無料でセルフホスト可能で、サードパーティホスティングの価格は異なる場合があります。
$25/1M outclaude-opus-4-5のAnthropic公式APIリスト価格(単一ティア、長文コンテキスト割増なし。200Kコンテキスト、最大出力64K)。後継のOpus 4.6-4.8と同じ$5/$25で、50%のバッチ割引とプロンプトキャッシュが適用されます。platform.claude.comのモデル概要に照らして2026-07に検証済みです。
プロバイダー
Mistral AI
Anthropic
コンテキストウィンドウ
256K tokens
200K tokens
入力料金
$0.50/1M in
$5/1M in
出力料金
$1.50/1M out
$25/1M out
モダリティ
text, vision (image input), text output
text, vision
オープンウェイト
あり
なし
観客スコア
50%(0)
50%(0)
アリーナ評価(1-5)
推論
3.0
3.5
コーディング
3.0
3.5
ライティング
4.0
3.5
速度
3.5
2.5
コスパ
4.0
2.5
強みと弱み
Mistral Large 3
- Apache 2.0のオープンウェイトで、総675Bパラメータにもかかわらず FP8/NVFP4量子化によりシングルノード展開が可能です
- 256Kのコンテキストウィンドウはオープンウェイトモデルとして上位で、長文ドキュメントのRAGに好適です
- フラッグシップとして攻めの価格、入力$0.50 / 出力$1.50 per 1M tokens:欧米のプロプライエタリフラッグシップの約3-4分の1です
- LMArenaのオープンソース非推論モデル部門で2位デビュー(Elo約1418)です
- ネイティブマルチモーダリティ(2.5Bパラメータのビジョンエンコーダー)と40以上のネイティブ対応言語を備えます
- HNの開発者は、厳格なフォーマットと指示追従、本番環境での信頼性を称賛しています
- 深い推論が弱い:GPQA Diamondは約44%で、DeepSeek V3.2やKimi K2 Thinkingの70%台後半に対して見劣りします。発売時に推論特化版もありません
- 現代的なコーディングベンチマークでGLM-4.6、Kimi K2、DeepSeekに後れます(LiveCodeBench v6は中位)。HNの開発者はGemini 3、GPT-5.1、Claude Opus 4.5より「別の階級」下と位置付けています
- 事実QAでハルシネーションが出やすく(SimpleQA約24%)、回答を控えるチューニングも弱めです
- Artificial Analysisの計測出力速度は約49 tok/sで、同クラスモデルの中央値約58 tok/sを下回ります
- アーキテクチャがDeepSeek V3に酷似しているとのHNでの批判があり、独自R&Dへの疑念を招いています
Claude Opus 4.5
- SWE-bench Verifiedで初めて80%を超えたモデル(発売時80.9%)であり、実務コーディングでGemini 3 ProとGPT-5.1を上回りました
- Opus 4.1比66%の値下げ($5/$25 vs $15/$75 per 1M tokens)により、Opusクラスが本番ワークロードで現実的な選択肢になりました
- 同等以上の品質でSonnet 4.5より出力tokensが48-76%少なく、値下げ効果をさらに増幅します
- 本モデルで導入されたeffortパラメータにより、リクエストごとに推論の深さとコスト・レイテンシを取引できます
- 実地報告も好評です:複雑なリファクタを一発で完了、他モデルが見逃した競合状態を検出、エージェント反復が他社の約10回に対し約4回で収束
- Vending-BenchでSonnet 4.5比+29%、長期自律タスクでの行き詰まりも少なめです
- コンテキストウィンドウは200Kのみ(最大出力64K)で、Gemini 3 Proや後継Claudeモデルの1Mに大きく劣ります。コンテキストの約70%を超えると注意が選択的になるとの報告もあります
- 発売時、Claudeアプリでは$100-200/月のMaxプラン限定でした。Proユーザーは締め出され、ヘビーユーザーは依然として制限に達しました(HNでは「安物買いの銭失い」と評されました)
- レイテンシは中程度で、拡張思考は単純なタスクにコストと遅延を上乗せします
- 2026年初頭から後継に抜かれています:Opus 4.6/4.7/4.8は同じ$5/$25で1Mコンテキストとより高いベンチマークを提供し、4.5に価格優位は残っていません
- レガシーなAPI仕様:新しいClaudeモデルの適応思考ではなく、手動のbudget_tokensによる拡張思考です
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Mistral Large 3$1.50/1M out
50%観客スコア · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%観客スコア · 0
Mistral Large 3 へのアリーナの評決
多言語RAG、長文ドキュメント作業、セルフホスト展開のためにEU統治のオープンウェイトフラッグシップが欲しいならMistral Large 3を選んでください。Mistral Large 2(密123B、制限的な研究ライセンス、API価格$2/$6)と比べて、コンテキスト、マルチモーダリティ、ライセンス、コストのすべてで明確なアップグレードです。主力のコーディングエンジンや深い推論エンジンとしては避けてください。DeepSeek V3.2、GLM-4.6、またはプロプライエタリのフロンティアモデルの方が大幅に高いスコアを出します。フロンティア級の実力者ではなく、安価で信頼できる働き者として扱うのが正解です。
Claude Opus 4.5 へのアリーナの評決
Claude Opus 4.5を選ぶべきなのは、このスナップショット(claude-opus-4-5-20251101)に既にチューニング・固定済みのワークロードがあり、安定性が必要な場合だけです。SWE-bench Verified初の80%超えとOpus 4.1比66%の値下げという画期的なリリースでしたが、Anthropicは現在、まったく同じ$5/$25でOpus 4.6から4.8を提供しており、1Mコンテキストウィンドウとより高いスコアが得られます。新規プロジェクトを始めるなら代わりにOpus 4.8を選ぶべきで、コスト重視ならSonnet 5がOpusに迫るコーディングを$3/$15(2026年8月まで導入価格$2/$10)で提供します。プロンプトが200Kコンテキストの上限に近づくなら完全に避けてください。
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よくある質問
Mistral Large 3 は Claude Opus 4.5 より優れていますか?
推論では Claude Opus 4.5 が上回っています(3.5/5 vs 3/5)。 最適な選択は用途次第です。このページの項目別比較で、料金、主要スペック、アリーナ評価を分解しています。
Mistral Large 3 と Claude Opus 4.5、安いのはどちらですか?
Mistral Large 3 の方が安く、$1.50/1M outから始められます。Claude Opus 4.5 は$25/1M outからです。
Mistral Large 3 と Claude Opus 4.5 の100万トークンあたりの料金は?
Mistral Large 3:入力100万トークンあたり$0.50/1M in、出力100万トークンあたり$1.50/1M out。Claude Opus 4.5:入力100万トークンあたり$5/1M in、出力100万トークンあたり$25/1M out。