Mistral Small 4 vs GPT-4.1 mini
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral Small 4 de Mistral AI et GPT-4.1 mini de OpenAI 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 GPT-4.1 mini offre 1.05M tokens de contexte à $0.40/$1.60 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%
GPT-4.1 mini
Modèle Léger et ÉconomiqueGPT-4.1 mini de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 165 tokens/s, un indice d’intelligence de 36
$0.40 / 1M
$1.60 / 1M
1.05M tokens
36.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Mistral Small 4 is 4.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-4.1 mini has a larger context window (1M vs 256K tokens).
- GPT-4.1 mini is faster at 165 tok/s vs 120 tok/s.
- Mistral Small 4 leads on SWE-bench coding (44.5% vs 36.5%).
| Caractéristique | Mistral Small 4 | GPT-4.1 mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 36 |
Provider | Mistral AI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.30 / 1M | $1.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,571 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 120 tok/s | 165 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 44.5% | 36.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56% | 49.5% |
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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
GPT-4.1 mini · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 36.5% · GPQA Diamond 49.5%)
- Débit rapide de 165 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 300 ms
- Tarification API optimisée ($0.4/$1.6 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 | GPT-4.1 mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.12 | $0.14 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 48K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Mistral Small 4 | GPT-4.1 mini |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mistral-small-4-latest | gpt-4-1-mini |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-03 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | June 2024 |
| Architecture | Next-Gen Compact Multimodal Transformer | Dense multimodal transformer (small) |
| 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 | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window | Flat rate ($0.4/1M in) across full 1048K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.1/1M (no extra cache-write fee) |
| 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 tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| 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) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 GPT-4.1 mini: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral Small 4 or GPT-4.1 mini?
Mistral Small 4 is more intelligent. It scores 48 compared with 36 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-4.1 mini is faster, generating 165 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 $0.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-4.1 mini has lower latency, with a time to first token of 0.30s compared with 0.34s.
Which model has a larger context window?
GPT-4.1 mini has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 256K 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 GPT-4.1 mini (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Mistral Small 4 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-4.1 mini 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 GPT-4.1 mini ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Mistral Small 4 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 GPT-4.1 mini ?+
Mistral Small 4 est facturé $0.10 / $0.30 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.40 / $1.60 pour GPT-4.1 mini. 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 1.05M tokens pour GPT-4.1 mini. Côté vitesse de génération, GPT-4.1 mini 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 OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).