Mistral Large 4 QuickSilver Pro पर
Mistral Large 4 Mistral AI का frontier multimodal मॉडल है, जो 6 अक्टूबर 2026 को preview में जारी हुआ: text और image input, 524K-token context, और coding, reasoning तथा agentic काम के लिए बना build। QuickSilver Pro इसे Mistral के अपने endpoint से $0.68 input / $2.09 output प्रति million tokens पर देता है — OpenRouter पर इस मॉडल की list price के बराबर, बिना किसी markup के।
एक नज़र में
Coding और agents के लिए Mistral का flagship — text और image input, 524K context, और reasoning जिसे आप हर request पर बंद कर सकते हैं।
Pricing तुलना ($/1M tokens)
| Provider | Input | Output | QSP की तुलना में |
|---|---|---|---|
| QuickSilver Pro | $0.68 | $2.09 | — |
| OpenRouter list price (mistralai/mistral-large-4-0) | $0.68 | $2.09 | बराबर |
कब इस्तेमाल करें
Mistral Large 4 को agent loops, multi-file coding और लंबे documents के काम के लिए इस्तेमाल करें, जब आपको एक ताज़ा European flagship चाहिए: 524K-token context में बड़ी repository या reports का ढेर समा जाता है, यह text के साथ screenshots और diagrams पढ़ता है, और function calling (forced tool choice सहित) तथा JSON Schema structured output को support करता है। Default रूप से मॉडल जवाब देने से पहले सोचता है; तेज़, सीधे जवाब के लिए `reasoning: {"enabled": false}` भेजें। Cached input की कीमत $0.07 प्रति million tokens है।
कब कोई और model चुनें
Reasoning default रूप से चालू है, गहराई से काम करता है और जवाब शुरू होने से पहले हज़ारों output tokens खर्च कर सकता है, इसलिए रोज़मर्रा की chat के लिए इसे बंद कर दें और चालू रखने पर `max_tokens` पर्याप्त रखें। बड़ी मात्रा में सरल extraction के लिए DeepSeek V4 Flash ($0.086/$0.173) जैसा flash-tier मॉडल कहीं सस्ता पड़ता है। एक response में अधिकतम 131,072 output tokens मिलते हैं। यह एक preview release है जो Mistral के अपने endpoint से serve होता है, जो zero data retention नहीं देता, और general availability से पहले इसका व्यवहार बदल सकता है।
Quickstart (curl)
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mistral-large-4",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।
FAQ
$0.68 प्रति million input tokens, $2.09 प्रति million output tokens, और $0.07 प्रति million cached-input tokens — OpenRouter पर इस मॉडल की list price के बराबर, बिना किसी markup के। Reasoning tokens का bill output tokens की तरह बनता है।
हाँ। Default रूप से यह जवाब देने से पहले सोचता है; reasoning trace एक अलग field में वापस आता है, और उसके tokens `max_tokens` में गिने जाते हैं तथा output rate पर bill होते हैं। उस call के लिए thinking बंद करने के लिए request में `reasoning: {"enabled": false}` भेजें; तब कोई reasoning token bill नहीं होता।
हाँ। यह text और images को input के रूप में लेता है और text लौटाता है। यह streaming, function calling (forced tool choice सहित) और JSON Schema structured output को support करता है। Images को URL के रूप में या base64 data URL के रूप में inline भेजें।
base_url=https://api.quicksilverpro.io/v1 सेट करें, अपनी QSP key इस्तेमाल करें, और model="mistral-large-4" सेट करें। Chat Completions और Responses API दोनों clients एक ही public model ID इस्तेमाल करते हैं।