Mistral AI（オープンウェイトとStudio API）

モデルと提供内容 #

どんな組織か

このハブは、法務部門が受け入れられるライセンスのオープンウェイトモデルが欲しい人と、EUの管轄下にあるベンダーを必要とする欧州のチームのためのページです。Mistral AIは2023年4月にGoogle DeepMindとMeta出身の研究者によってパリで設立され、同年9月にMistral 7BをApache-2.0でリリースし、12月にはMixtral 8x7Bが続きました。後者はスパースな混合エキスパート（MoE）を実用的なオープンアーキテクチャにしたモデルです。以来、数十億ユーロを調達し、各国政府や欧州の大企業に販売しています。

この分野での立ち位置は、MetaとGoogleに対する寛容なライセンスの対抗軸です。小型・中型のリリースの大半は利用制限のないApache-2.0である一方、最大のモデルと音声・OCR製品はAPI専用（Mistralのカタログでは「Premier」）か、独自のオープンウェイトライセンスのもとにあります。

ツールとAPI

キーはconsole.mistral.aiのStudioコンソールで取得します（このプラットフォームは2025年までLa Plateformeと呼ばれており、古いドキュメントは今もその名前を使っています）。pip install mistralaiでSDKがインストールでき、APIはOpenAI形式のリクエストも受け付けます。オープンウェイトのモデルはHugging Faceのmistralai配下にあり、トークナイザにmistral-commonが必要で、vLLM、llama.cpp、Ollamaのいずれもサポートしています。MistralのモデルはAzure、AWS Bedrock、Google Vertex AIにも登場します。

# needs-api
import os
from mistralai import Mistral

client = Mistral(api_key=os.environ["MISTRAL_API_KEY"])
response = client.chat.complete(
    model="mistral-large-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "In one sentence, what does a learning rate control?"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Mistralのドキュメントによる現行モデル: Mistral Large 4（合計約1.05 Tパラメータ、アクティブはドキュメントでは52 B、発表記事では49 B、1 Mコンテキスト、2026年10月6日からAPIプレビュー。重みは10月下旬に公開予定とされ、ドキュメントではMistral Ecosystem Open Weight Licenseのもとに記載されていますが、発表記事のモデルカードにはApache-2.0とありました）。Mistral Small 4（合計119 B、アクティブ6.5 B、256 kコンテキスト、Apache-2.0、2026年3月16日）は、以前のSmall 3.x、Magistral、Devstral Smallの各ラインを1つのモデルに置き換えます。Ministral 3（3 B、8 B、14 B、Apache-2.0、2025年12月）がエッジをカバーします。Codestral、Codestral Embed、Mistral Embed、OCR 4.1、Voxtralの文字起こしおよびTTSモデル、Mistral Moderation 2はAPI専用ですが、Voxtral Smallだけは重みがApache-2.0です。

本稿執筆時点の料金: Large 4の発表記事は100万入力トークンあたり0.70 USD、キャッシュ済み0.07 USD、出力2.10 USDとしていますが、一般の料金ページには「Mistral Large」が0.50と1.50で掲載されているため、現在の表はmistral.ai/pricingで確認してください。バッチは半額です。Vibe Teamはユーザーあたり月額24.99 USDです。つまずきやすい点: モデル名に2桁の年月のバージョン（mistral-small-2603）が付いているためgrepしやすい反面わかりにくいこと、ドキュメントとブログで数値が食い違うこと、そして廃止のカレンダーが積極的なこと（後述）です。

移行メモ

OpenAIから: mistralai SDKはOpenAIの形（chat.complete、messages、tools）を忠実に写しており、APIのOpenAI互換モードを使えばbase_urlとモデルIDの変更だけで済むことが多いです。関数呼び出しとJSONモードはありますが、推論の制御は異なります。

Llamaとのオープンウェイトの相互移行: アーキテクチャはLlama系なのでアダプタとサービングスタックは流用できますが、トークナイザ（最近のモデルではtiktoken風のTekken）とチャットテンプレートはMistral独自です。手作りのプロンプトではなくmistral-commonを使ってください。GGUF変換はリリースから数日以内にコミュニティが公開し、Small 4のNVFP4版とFP8版はMistral自身が提供しています。

セルフホストへ: Small 4は合計119 BパラメータなのでBF16では80 GBのGPU 2枚、FP8量子化なら1枚が必要で、Ministral 3 14 BはノートPCで動きます。Large 4はマルチノードのモデルです。量子化形式のリファレンスでトレードオフを扱っています。

注意点

廃止に注意してください。Mistralのモデル概要には、ほぼすべての古いIDに廃止日が記載されています。Mistral Medium 3.5とLarge 3は2026年10月31日から非推奨となり2027年4月30日に廃止、それ以前のSmall、Magistral、DevstralのIDは6か月ごとのローリングスケジュールで廃止されます。日付付きのモデルを固定するなら、固定した時点で次の移行を計画しなければなりません。

ライセンスはモデルごとに異なり、時間とともに変わってきました。Apache-2.0は制限なしを意味します。2024年と2025年の一部のチェックポイントに付くMistral Research LicenseとNon-Production Licenseは商用利用を禁じています。Large 4のMistral Ecosystem Open Weight Licenseは改変MITライセンスで、当サイトが全文で検証できなかったサードパーティの報告によれば、その条件はサードパーティのホスティング事業者を除外しているため、Large 4を製品としてサービングする前に読んでください。独自ライセンスのオープンウェイトは、制限付きのオープンウェイトです。

Mistralの発表記事のベンチマークの主張（例えばLarge 4のDeepSWE 1.1で61.7%）はベンダーの公表値です。アクティブパラメータ数について同社自身の数字がブログとドキュメントで食い違っていることは、見出しではなくモデルカードを読むべきだという良い教訓です。