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チャット限定

Mistral Large 4

Mistral Large 4はMistral AIの最先端マルチモーダル(テキストと画像入力)モデルで、推論、コーディング、エージェントワークロード向けに構築されています。512Kトークンのコンテキストウィンドウを備えており...

2026/10/6
524,288 トークン
入力: ¥121.516/M
出力: ¥373.483/M

仕様

モダリティ

入力
text
image
出力
text

サポートされているパラメータ

frequency_penalty
include_reasoning
logprobs
max_tokens
presence_penalty
reasoning
reasoning_effort
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_logprobs
top_p

最大出力トークン

262,144

推論設定

既定の動作
思考オン(強度: high)
指定できる強度
high
none
思考のオフ
可(reasoning.enabled: false)

思考の制御方法と課金を見る

データの取り扱い

プロンプトの保持
不明 — 確認できていません
学習への利用
学習には利用されません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

Webチャット限定のモデルです

Mistral Large 4はFastMetalのWebチャットで利用できます。料金は他のモデルと同じく、前払い残高からトークン単位で差し引かれます。API・MCPからは呼び出せません(指定するとゲートウェイがHTTP 403で拒否します)。

チャットで開く

Mistral Large 4の実際の回答

FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

## 原因 エラーの原因は、**データベースから取得した `price` が文字列型(`str`)** になっていることです。 ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` - `order["price"]` → 文字列型(例: `"1500"`) - `order["quantity"]` → 整数型(例: `2`) - 文字列 × 整数 は Python ではサポートされていない ## なぜ文字列になるのか データベースの `price` カラムが `DECIMAL` や `NUMERIC` 型の場合、多くのDBドライバ(特にMySQLの `mysql-connector` や `pymysql`)はこれを **文字列として返す** ことがあります。これは精度を保つための仕様です。 --- ## 修正方法 ### 方法1: Python側で型変換(推奨・シンプル) ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # Decimal型に変換して計算(金額計算に最適) total = sum( Decimal(str(order["price"])) * order["q…
応答時間 21.1秒出力 811 トークン

コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

この関数をレビューし、改善点を提案します。 ## 総合評価 | 観点 | 評価 | 理由 | |:---|:---|:---| | 可読性 | ⚠️ 改善の余地あり | `any` 型、ループ構造、変数名など | | パフォーマンス | ⚠️ 改善の余地あり | 逐次処理、不要な配列操作 | | ベストプラクティス | ❌ 問題あり | エラーハンドリングなし、型安全性なし | --- ## 改善版コード ```typescript // 型定義 interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: 'active' | 'inactive' | 'deleted'; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; // ページネーション情報があれば追加 // total?: number; // hasMore?: boolean; } interface User { id: number; name: string; email: string; } const PAGE_SIZE = 100; const API_BASE_URL = '/api/users'; /** * 全ユーザーを取得する(削除済みユーザーを除く) * @param startPage 開始ページ番号(デフォルト: 1) * @returns フィルタリン…
応答時間 36.8秒出力 1779 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

# SQLクエリ最適化分析 ## 問題点の特定 ### 1. **致命的な問題: ファンアウト(行爆発)によるJOINの組み合わせ爆発** ``` products (1行) × order_details (複数行) ← 注文明細 × orders (1行、フィルタ後) × reviews (複数行) ← レビュー ``` **order_details × reviews の組み合わせで行数が乗算される** 例: 商品Aに注文明細10件、レビュー5件の場合 - 結果: 10 × 5 = **50行** が生成される - `COUNT(o.order_id)` → 50(実際は10のはず) - `SUM(o.amount)` → 金額が5倍になる - `AVG(r.rating)` → 重み付き平均になる(間違い) ### 2. **WHERE句の問題: フィルタが遅すぎる** ```sql WHERE p.is_active = true AND o.created_at >= '2024-04-01' -- LEFT JOINなのにWHEREでフィルタ ``` `o.created_at` の条件が `WHERE` にあるため、LEFT JOINが機能せず**INNER JOIN化**される。また、この条件がJOIN後に適用されるため、インデックスが使えない。 ### 3. **インデックス不足** | テーブル | 必要なインデックス | 現状 | |---------|------------------|-----…
応答時間 33.5秒出力 1516 トークン

他のモデルと並べて比較する →

よくある質問

Mistral Large 4のAPI料金はいくらですか?
FastMetalでは100万トークンあたり入力¥121.52・出力¥373.48(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
Mistral Large 4のコンテキスト長はどのくらいですか?
524,288トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
Mistral Large 4を試すには何が必要ですか?
アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

Mistral Large 4を今すぐ試す

Mistral Large 4はFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。