1:1 대결
Mistral Large 3 vs Claude Opus 4.5: 2026년, 어떤 AI 모델이 이길까?
Mistral Large 3($1.50/1M out)와 Claude Opus 4.5($25/1M out)는 2026년 가장 많이 쓰이는 AI 모델 중 둘입니다. 아래에서 항목별로 비교한 뒤, 직접 평결을 내리세요.
빠른 평결
추론 항목에서는 Claude Opus 4.5를 고르세요: 아레나 점수 3.5/5, Mistral Large 3는 3/5입니다. 예산 면에서는 Mistral Large 3의 승리입니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, Claude Opus 4.5는 $25/1M out부터입니다.
항목별 비교
시작 가격
$1.50/1M outLa Plateforme 단일 API 요금제(1M 토큰당 입력 $0.50 / 출력 $1.50), 배치 API로 50% 할인. Apache 2.0 가중치로 무료 자체 호스팅이 가능하며, 서드파티 호스팅 가격은 다를 수 있습니다.
$25/1M outclaude-opus-4-5의 Anthropic API 공식 정가입니다(단일 요금제, 장문 컨텍스트 할증 없음, 200K 컨텍스트, 최대 출력 64K). 후속작인 Opus 4.6-4.8과 동일한 $5/$25 요율이며, 50% 배치 할인과 프롬프트 캐싱이 적용됩니다. platform.claude.com 모델 개요 기준 2026-07 검증.
제공사
Mistral AI
Anthropic
컨텍스트 윈도우
256K tokens
200K tokens
입력 가격
$0.50/1M in
$5/1M in
출력 가격
$1.50/1M out
$25/1M out
모달리티
text, vision (image input), text output
text, vision
오픈 웨이트
있음
없음
대중 점수
50%(0)
50%(0)
아레나 평점(1-5)
추론
3.0
3.5
코딩
3.0
3.5
글쓰기
4.0
3.5
속도
3.5
2.5
가성비
4.0
2.5
강점과 약점
Mistral Large 3
- 총 675B 파라미터에도 불구하고 FP8/NVFP4 양자화로 단일 노드 배포가 가능한 Apache 2.0 오픈 웨이트
- 오픈 웨이트 모델 중 상위권인 256K 컨텍스트 윈도우로 장문 문서 RAG에 잘 맞습니다
- 공격적인 플래그십 가격: 1M 토큰당 입력 $0.50 / 출력 $1.50으로 서구 독점 플래그십 대비 약 3-4배 저렴합니다
- LMArena 오픈소스 비추론 모델 부문 2위로 데뷔(Elo 약 1418)
- 네이티브 멀티모달(2.5B 파라미터 비전 인코더)과 40개 이상의 네이티브 언어
- HN 개발자들이 엄격한 포맷 준수와 지시 이행, 프로덕션 안정성을 칭찬합니다
- 깊은 추론이 약합니다: GPQA Diamond 약 44%로 DeepSeek V3.2와 Kimi K2 Thinking의 70%대 후반에 못 미치며, 출시 시점 추론 변종도 없습니다
- 최신 코딩 벤치마크에서 GLM-4.6, Kimi K2, DeepSeek에 뒤집니다(LiveCodeBench v6 중위권). HN 개발자들은 Gemini 3, GPT-5.1, Claude Opus 4.5보다 '체급이 다르게' 아래라고 평합니다
- 사실 QA에서 환각이 잦고(SimpleQA 약 24%) 답변 회피 튜닝이 약합니다
- Artificial Analysis 측정 출력 속도 약 49 tok/s로 동급 모델 중앙값 약 58 tok/s에 못 미칩니다
- 아키텍처가 DeepSeek V3를 그대로 닮았다는 HN 비판이 있어 독자적 R&D에 의문이 제기됩니다
Claude Opus 4.5
- SWE-bench Verified에서 최초로 80%를 넘긴 모델(출시 시점 80.9%)로, 실전 코딩에서 Gemini 3 Pro와 GPT-5.1을 앞섰습니다
- Opus 4.1 대비 66% 가격 인하(1M 토큰당 $5/$25, 기존 $15/$75)로 Opus급 모델을 프로덕션 워크로드에서 현실적으로 쓸 수 있게 했습니다
- 동등하거나 더 나은 품질에서 Sonnet 4.5보다 출력 토큰이 48-76% 적어, 가격 인하 효과가 배가됩니다
- 이 모델과 함께 도입된 effort 파라미터로 호출별로 추론 깊이와 비용, 지연 시간을 맞바꿀 수 있습니다
- 실사용 평가가 탄탄합니다: 복잡한 리팩터링을 원샷으로 처리하고, 다른 모델이 놓친 레이스 컨디션을 잡아내며, 에이전트 반복이 경쟁 모델의 약 10회 대비 약 4회 만에 수렴했다는 보고가 있습니다
- Vending-Bench에서 Sonnet 4.5 대비 +29%, 장기 자율 작업에서 막다른 길에 빠지는 경우도 더 적습니다
- 컨텍스트 윈도우가 200K뿐(최대 출력 64K)으로, Gemini 3 Pro와 이후 Claude 모델들의 1M에 크게 뒤집니다. 컨텍스트가 약 70% 이상 차면 선택적으로만 주의를 기울인다는 사용자 보고도 있습니다
- 출시 당시 Claude 앱에서는 월 $100-200의 Max 요금제 전용이었습니다. Pro 구독자는 접근이 막혔고 헤비 유저는 여전히 한도에 걸렸습니다(HN에서는 '소탐대실'이라는 평이 나왔습니다)
- 지연 시간이 중간 수준이며, 확장 사고는 단순한 작업에서 비용과 지연을 더합니다
- 2026년 초부터 구형이 되었습니다: Opus 4.6/4.7/4.8이 동일한 $5/$25에 1M 컨텍스트와 더 높은 벤치마크를 제공해 4.5의 가격 우위가 사라졌습니다
- 레거시 API 구조: 신형 Claude 모델들의 적응형 사고 대신 budget_tokens를 수동 지정하는 확장 사고 방식입니다
평결을 내리세요
검투사 한 명당 툴별 추천 한 번. 모두가 보는 대중 점수가 바뀝니다.
Mistral Large 3$1.50/1M out
50%대중 점수 · 0
Claude Opus 4.5$25/1M out
50%대중 점수 · 0
Mistral Large 3에 대한 아레나의 평결
다국어 RAG, 장문 문서 작업, 자체 호스팅 배포를 위한 EU 관할의 오픈 웨이트 플래그십을 원한다면 Mistral Large 3를 선택하십시오: Mistral Large 2(dense 123B, 제한적 연구 라이선스, API 가격 $2/$6) 대비 컨텍스트, 멀티모달, 라이선스, 비용 모든 면에서 확실한 업그레이드입니다. 주력 코딩이나 깊은 추론 엔진으로는 피하십시오, DeepSeek V3.2, GLM-4.6이나 독점 프런티어 모델들이 그 영역에서 확연히 높은 점수를 냅니다. 프런티어 성능 모델이 아니라 저렴하고 믿을 만한 일꾼으로 대하십시오.
Claude Opus 4.5에 대한 아레나의 평결
Claude Opus 4.5는 이 스냅샷(claude-opus-4-5-20251101)에 이미 튜닝하고 고정해 둔 워크로드가 있고 안정성이 필요한 경우에만 선택하십시오. SWE-bench Verified 80% 최초 돌파와 Opus 4.1 대비 66% 가격 인하라는 기념비적인 릴리스였지만, Anthropic은 이제 동일한 $5/$25에 1M 컨텍스트 윈도우와 더 높은 점수를 갖춘 Opus 4.6~4.8을 판매합니다. 새 프로젝트를 시작한다면 Opus 4.8을 선택해야 하며, 비용에 민감한 사용자는 $3/$15(2026년 8월까지 프로모션 $2/$10)의 Sonnet 5로 Opus에 근접한 코딩 성능을 얻을 수 있습니다. 프롬프트가 200K 컨텍스트 한계에 근접한다면 아예 피하십시오.
비교 계속하기
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자주 묻는 질문
Mistral Large 3가 Claude Opus 4.5보다 나은가요?
추론 항목에서는 Claude Opus 4.5가 더 높은 평가를 받았습니다(3.5/5 vs 3/5). 정답은 용도에 따라 다릅니다. 이 페이지의 항목별 비교에서 가격, 핵심 스펙, 아레나 평점을 자세히 다룹니다.
Mistral Large 3와 Claude Opus 4.5 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?
Mistral Large 3가 더 저렴합니다: $1.50/1M out부터 시작하는 반면, Claude Opus 4.5는 $25/1M out부터입니다.
Mistral Large 3와 Claude Opus 4.5의 1M 토큰당 비용은 얼마인가요?
Mistral Large 3: 입력 토큰 1M당 $0.50/1M in, 출력 토큰 1M당 $1.50/1M out. Claude Opus 4.5: 입력 토큰 1M당 $5/1M in, 출력 토큰 1M당 $25/1M out.