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 et Claude Haiku 5.5 de Anthropic sont deux modèles d’IA de premier plan. Mistral Small 4 propose une fenêtre de contexte de 256K tokens au tarif de $0.10/$0.30 par million de tokens, tandis que Claude Haiku 5.5 offre 200K tokens de contexte à $1.00/$5.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Mistral Small 4
Inférence Ultra-RapideMistral Small 4 de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 256K, une vitesse de 120 tokens/s, un indice d’intelligence de 4
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
Claude Haiku 5.5
Inférence Ultra-RapideClaude Haiku 5.5 de Anthropic est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d’intelligence de 6
$1.00 / 1M
$5.00 / 1M
200K tokens
68.4%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%)
- Débit rapide de 120 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 340 ms
- Poids ouverts (24B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Claude Haiku 5.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 64K tokens (SWE-bench Verified 68.4% · GPQA Diamond 69.8%)
- Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 220 ms
- Tarification API optimisée ($1/$5 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
Mistral Small 4 (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Claude Haiku 5.5 (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Claude Haiku 5.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Claude Haiku 5.5 assure un débit supérieur et Mistral Small 4 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Mistral Small 4 ou Claude Haiku 5.5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Claude Haiku 5.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Mistral Small 4 et Claude Haiku 5.5 ?+
Mistral Small 4 est facturé $0.10 / $0.30 par million de tokens (entrée/sortie) contre $1.00 / $5.00 pour Claude Haiku 5.5. En coût pondéré, Mistral Small 4 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Mistral Small 4 prend en charge 256K tokens contre 200K tokens pour Claude Haiku 5.5. Côté vitesse de génération, Claude Haiku 5.5 est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Mistral AI et Anthropic, fiches système et benchmarks indépendants (2026).