Mistral Small 4 vs Claude Haiku 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral Small 4 von Mistral AI und Claude Haiku 5.5 von Anthropic gehören zu den führenden KI-Modellen. Mistral Small 4 bietet ein Kontextfenster von 256K Tokens bei API-Preisen von $0.10/$0.30 pro 1M Tokens, während Claude Haiku 5.5 200K Tokens Kontext zu $1.00/$5.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Mistral Small 4
Ultraschnelle Echtzeit-InferenzMistral Small 4 von Mistral AI ist ein KI-Modell für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing mit 256K Kontextfenster, 120 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 48/100 und $0.1/$0.3 pro 1M Token.
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
Claude Haiku 5.5
Ultraschnelle Echtzeit-InferenzClaude Haiku 5.5 von Anthropic ist ein KI-Modell für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing mit 200K Kontextfenster, 160 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 62/100 und $1/$5 pro 1M Token.
$1.00 / 1M
$5.00 / 1M
200K tokens
68.4%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Mistral Small 4 is 13.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral Small 4 has a larger context window (256K vs 200K tokens).
- Claude Haiku 5.5 is faster at 160 tok/s vs 120 tok/s.
- Claude Haiku 5.5 leads on SWE-bench coding (68.4% vs 44.5%).
| Feature | Mistral Small 4 | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 62 |
Provider | Mistral AI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $1.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.30 / 1M | $5.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.77 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 120 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 44.5% | 68.4% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56% | 69.8% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.10 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages
- 256K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 120 Token/Sekunde bei nur 340 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (24B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Claude Haiku 5.5 · Strengths & Key Advantages
- 200K Kontextfenster und bis zu 64K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 68.4% · GPQA Diamond 69.8%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 160 Token/Sekunde bei nur 220 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($1/$5 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Mistral Small 4 | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.12 | $0.70 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 10K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Mistral Small 4 | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mistral-small-4-latest | claude-haiku-5-5-20261001 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2026-03 | 2026-10 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | August 2026 |
| Architecture | Next-Gen Compact Multimodal Transformer | Ultra-Fast Lightweight Reasoning Transformer |
| Parameters | 24B | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | $0.1/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 GB VRAM (Native BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Mistral Small 4 vs Claude Haiku 5.5: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral Small 4 or Claude Haiku 5.5?
Claude Haiku 5.5 is more intelligent. It scores 62 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude Haiku 5.5 is faster, generating 160 tokens per second compared with 120 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral Small 4 is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.77 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude Haiku 5.5 has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.34s.
Which model has a larger context window?
Mistral Small 4 has a larger context window, supporting 256K tokens compared with 200K tokens.
Fazit
Sowohl Mistral Small 4 (Optimal für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Claude Haiku 5.5 (Optimal für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Claude Haiku 5.5 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Claude Haiku 5.5 liefert den höheren Token-Durchsatz und Mistral Small 4 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Mistral Small 4 oder Claude Haiku 5.5?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Claude Haiku 5.5 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Mistral Small 4 und Claude Haiku 5.5?+
Mistral Small 4 kostet $0.10 / $0.30 pro 1M Input-/Output-Tokens, Claude Haiku 5.5 liegt bei $1.00 / $5.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Mistral Small 4 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Mistral Small 4 bietet 256K Tokens Kontext gegenüber 200K Tokens bei Claude Haiku 5.5. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Claude Haiku 5.5 vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Mistral AI und Anthropic, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).