Mistral Large 4 vs Nano Banana 2.1

Elige hasta 3 modelos · precio, contexto y capacidades · simula el costo de tu producto

Datos actualizados el 22 de octubre de 2026· 222 modelos

MistralLarge 4

Mistral Large 4 is a frontier multimodal (text and image input) model from Mistral AI built for reasoning, coding, and agentic workloads.

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Razonamiento estimado
▲
Velocidad estimado
Entrada
Salida
Contexto
▲1 M tokens
Salida máxima
▲262 K
Entrada, $ por 1M tokens
▲$1.36
Salida, $ por 1M tokens
▲$4.18
Lectura de caché, $ por 1M
$0.140
Batch (entrada / salida)
—
Herramientas
Sí
Lanzamiento
06/10/2026
Conocimiento hasta
—
Id en la API
mistralai/mistral-large-4-0
GoogleBanana 2.1

Nano Banana 2.1 (Gemini Nano Banana 2.1) is Google's image generation and editing model on the Flash tier, succeeding Nano Banana 2 and Nano Banana Pro.

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Razonamiento estimado
Velocidad estimado
▲
Entrada
Salida
Contexto
66 K tokens
Salida máxima
59 K
Entrada, $ por 1M tokens
$1.50
Salida, $ por 1M tokens
$7.50
Lectura de caché, $ por 1M
$0.150
Batch (entrada / salida)
—
Herramientas
No
Lanzamiento
06/10/2026
Conocimiento hasta
—
Id en la API
google/gemini-nano-banana-2.1
Tercer modelo (opcional)
texto imagen audio video PDF / archivo razonamiento (1 a 5, estimado por familia) velocidad (1 a 4, estimada por familia)▲ mejor valor entre los elegidos

¿Cuál conviene más por API: Mistral Large 4 vs Nano Banana 2.1?

  • Mistral Large 4: entrada más barata (9 % menos que Nano Banana 2.1)
  • Mistral Large 4: salida más barata
  • Mistral Large 4: mayor contexto (1 M)
  • Mistral Large 4: más razonamiento (estimado)
  • Nano Banana 2.1: el más rápido (estimado)

Mistral Large 4 cuesta 9 % menos en entrada y 44 % menos en salida que Nano Banana 2.1 ($1.36 / $4.18 frente a $1.50 / $7.50 por millón de tokens). Mistral Large 4 acepta más contexto (1 M).

¿Cuánto te costaría tu producto?

Estima el costo mensual con el volumen real de tu app. Precios de lista, sin caché ni batch.

Mistral Large 4
$37.12/mes
Nano Banana 2.1
$52.50/mes

Con Mistral Large 4 ahorras $15.38 al mes frente a Nano Banana 2.1 (29 % menos).

Los 6 más baratos para este escenario (chat, últimos 12 meses)

  1. 1Lyria 3 Clip Preview Google$0.00
  2. 2Lyria 3 Pro Preview Google$0.00
  3. 3Qwen3.7 Flash Qwen$0.97
  4. 4Qwen3.5-9B Qwen$1.72
  5. 5Ministral 3 3B 2512 Mistral$1.90
  6. 6Qwen3.5-Flash Qwen$2.02

Pega tu prompt: tokens y costo por modelo

Estimación aproximada (unos 3,8 caracteres por token en español). Nada se envía a ningún servidor.

92tokens aprox.348 caracteres

Costo de enviarlo 1 000 veces (solo entrada)

  1. 1Claude Haiku 5.5 Anthropic$0.009
  2. 2Mistral Large 4 Mistral$0.125
  3. 3Nano Banana 2.1 Google$0.138
  4. 4Claude Sonnet 5.5 Anthropic$0.184
  5. 5Claude Sonnet 5 Anthropic$0.184
  6. 6Claude Opus 5.5 Anthropic$0.368
  7. 7Claude Opus 5 Anthropic$0.460
  8. 8Claude Fable 5.1 Anthropic$0.920

Comparativas frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Cuál conviene más por API: Mistral Large 4 vs Nano Banana 2.1?

Mistral Large 4 cuesta 9 % menos en entrada y 44 % menos en salida que Nano Banana 2.1 ($1.36 / $4.18 frente a $1.50 / $7.50 por millón de tokens). Mistral Large 4 acepta más contexto (1 M).

¿Cuál es más barato: Mistral Large 4 y Nano Banana 2.1?

Mistral Large 4 es más barato: $1.36 por millón de tokens de entrada y $4.18 de salida, frente a $1.50 / $7.50 de Nano Banana 2.1.

¿Cuál tiene más contexto: Mistral Large 4 y Nano Banana 2.1?

Mistral Large 4 acepta 1 M tokens de contexto; Nano Banana 2.1 acepta 66 K.

¿Cuánto costarían 10 000 peticiones al mes con Mistral Large 4 y Nano Banana 2.1?

Con 1 500 tokens de entrada y 400 de salida por petición: Mistral Large 4: $37.12; Nano Banana 2.1: $52.50 al mes, a precio de lista.

¿De dónde salen los precios y cada cuánto se actualizan?

De los catálogos públicos de OpenRouter, models.dev y LiteLLM, que publican los precios de lista de cada proveedor. Se sincronizan una vez al día y la fecha de la última actualización aparece arriba de la comparativa.

¿Qué significa el precio por millón de tokens?

Es lo que cobra el proveedor por cada millón de tokens que envías (entrada) o que el modelo genera (salida). Un token equivale a unos 3 o 4 caracteres en español. La salida casi siempre cuesta más que la entrada.

Fuentes: OpenRouter, models.dev y LiteLLM. Precios en USD por millón de tokens, de lista, sin descuentos por volumen. Las descripciones vienen del catálogo en inglés. Los tokens del prompt son una estimación; el tokenizador de cada proveedor puede variar.