Mistral Small 4 vs Claude Haiku 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral Small 4 de Mistral AI y Claude Haiku 5.5 de Anthropic compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Mistral Small 4 ofrece una ventana de contexto de 256K tokens a $0.10/$0.30 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Claude Haiku 5.5 ofrece 200K tokens de contexto a $1.00/$5.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Mistral Small 4
Inferencia UltrarrápidaMistral Small 4 de Mistral AI es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 256K, velocidad de 120 tokens/s, índice de inteligencia de 48/100 y tarifa d
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
Claude Haiku 5.5
Inferencia UltrarrápidaClaude Haiku 5.5 de Anthropic es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 200K, velocidad de 160 tokens/s, índice de inteligencia de 62/100 y tarifa d
$1.00 / 1M
$5.00 / 1M
200K tokens
68.4%
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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%).
| Característica | 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 |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 256K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%)
- Rendimiento ágil de 120 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 340 ms
- Pesos abiertos (24B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Claude Haiku 5.5 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 200K con hasta 64K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 68.4% · GPQA Diamond 69.8%)
- Rendimiento ágil de 160 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 220 ms
- Economía de API competitiva ($1/$5 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
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 |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | 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: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto Mistral Small 4 (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Claude Haiku 5.5 (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Claude Haiku 5.5 lidera en inteligencia general y programación, Claude Haiku 5.5 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Mistral Small 4 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Mistral Small 4 o Claude Haiku 5.5?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Claude Haiku 5.5 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Mistral Small 4 frente a Claude Haiku 5.5?+
Mistral Small 4 cuesta $0.10 / $0.30 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Claude Haiku 5.5 cuesta $1.00 / $5.00. En costo combinado, Mistral Small 4 es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Mistral Small 4 cuenta con 256K tokens de contexto frente a 200K tokens de Claude Haiku 5.5. En velocidad de inferencia, Claude Haiku 5.5 ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Mistral AI y Anthropic, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).