Modèle Ministral 3B développé par Mistral AI, offrant une inférence rapide et une grande fiabilité pour les flux professionnels.
Technical Specifications
- Provider
- Mistral AI
- Category
- lightweight
- Release Date
- 2024-10
- Batch API Discount
- 50% off async batch
- Consumer Subscription
- API Pay-as-you-go
- Reasoning Effort Control
- Fixed
- Structured Outputs
- Yes
- Output Modalities
- text
- Official Documentation
- Visit Official Docs ↗
Data Privacy, Licensing & Deployment Governance
Official Provider Release Intelligence, API Quotas & Agentic Specs
- Official API Model ID (SDK String)
- ministral-3b-latest
- Supported SDK & API Protocol
- Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible)
- Lifecycle & Deprecation Status
- Legacy Stable (Upgrade path available in Mistral AI lineup)
- Production Rate Limits (RPM & TPM)
- 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
- Long-Context Pricing Tier (>128K / >200K)
- Flat rate ($0.04/1M in) across full 128K window
- Prompt Cache Write & TTL Policy
- Cached input at $0.02/1M tokens
- Computer Use & Browser GUI Agent
- API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
- MCP & Parallel Tool Calling
- Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
- Web Search Grounding & Code Sandbox
- Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
- Fine-Tuning & Distillation Support
- API Prompt Engineering & RAG Distillation
- Multimodal Tokenization Billing
- Text BPE (~4 chars/token)
- Weights Precision & Quantization
- Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster)
- Minimum GPU VRAM Requirement
- Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
- Supported Inference Engines
- Managed Mistral AI Cloud API
- System Card & Safety Framework
- Mistral AI Production Safety & Alignment Verified
- Enterprise Compliance (SOC2 / HIPAA / ZDR)
- SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Ministral 3B Cost, Context, Hardware & API Integration
Pay-as-you-go API is cheaper for this volume (saves $17.60/mo vs $20 flat plan).
Break-even point: ~4,167 requests/day equals $20/month.
Same Monthly Workload Cost Across Popular Reference Models
Live Prompt Paste Tokenizer & Cost Counter
Paste real system instructions, JSON schemas, or code to measure BPE token counts across tokenizers.
Hybrid Prompt Routing Cascade Simulator
Route routine queries to a fast lightweight model ($0.15/1M) and escalate only complex reasoning turns to Ministral 3B:
Benchmark Scores & 6-Axis Capability Radar
- SWE-bench Verified
- 22.1%
- GPQA Diamond
- 32.5%
- MMLU-Pro
- 49.8%
- HumanEval
- 72.4%
- Humanity's Last Exam
- 2.4%
- Terminal-Bench
- 14.8%
- SciCode
- 15.2%
- LiveCodeBench
- 24.5%
- AIME
- 28.5%
- Long-Context Reasoning
- 60.5%
- Chatbot Arena Elo
- 1180pts
Strengths
- Architecture haute performance optimisée par Mistral AI
- Excellente prise en charge des sorties structurées JSON et des appels d outils
- Stabilité démontrée en environnement de production
Limitations & Trade-offs
- Nécessite une infrastructure dédiée ou des clés API adaptées pour les forts volumes
- Attention à la taille de la fenêtre de contexte pour les très grands documents
Editorial Assessment
Un modèle performant et fiable signé Mistral AI dans sa catégorie.
Best for: Déploiement d entreprise, automatisation et analyse de données propulsées par Mistral AI
Compare Ministral 3B
Frequently Asked Questions about Ministral 3B
How much does the Ministral 3B API cost per 1M tokens?+
Ministral 3B by Mistral AI is priced at $0.04 per 1M input tokens and $0.04 per 1M output tokens. With prompt caching enabled, cached input tokens cost $0.02 per 1M tokens, and asynchronous Batch API requests receive a 50% discount.
Should I use a $20/month subscription or the Ministral 3B pay-as-you-go API?+
A flat $20/month consumer subscription is predictable for daily interactive chat and manual coding. However, if you are building software, running automated workflows, or sending low-to-moderate volume with prompt caching enabled, the pay-as-you-go API is typically far more cost-effective and offers higher rate limits without manual UI caps.
How many words and pages fit in Ministral 3B's context window?+
Ministral 3B features a 128K tokens context window, which equals approximately 96,000 English words or ~256 standard single-spaced pages in a single prompt. Its maximum output generation per turn is 8,192 tokens.
Can I run Ministral 3B locally on my own GPU (Open Weights)?+
No, Ministral 3B is a proprietary closed-weights model hosted by Mistral AI. It cannot be downloaded for local GPU execution and must be accessed via Mistral AI's official API or cloud platform.
Does Mistral AI train on data sent to the Ministral 3B API, and is commercial use allowed?+
API payloads are excluded from model training by default. License tier: Proprietary Commercial API (Mistral AI Terms). Full commercial ownership of generated outputs. Supported deployment channels include: Mistral AI Cloud API & Enterprise Endpoints.
How does Ministral 3B perform on coding and reasoning benchmarks?+
Ministral 3B achieves a composite Intelligence Index of 33/100, scoring 22.1% on SWE-bench Verified, 32.5% on GPQA Diamond, 49.8% on MMLU-Pro, and 1180 pts on Chatbot Arena Elo.
What is Ministral 3B best used for?+
Ministral 3B is best suited for: Déploiement d entreprise, automatisation et analyse de données propulsées par Mistral AI. Assessment: Un modèle performant et fiable signé Mistral AI dans sa catégorie.
Mistral AI Family Lineage, Routing Tiers & Upgrade Path
Step down to a lighter sibling for high-volume routing or step up to Mistral AI's flagship reasoning tier:
Mistral Medium 3.5
Mistral Small 4
Devstral 2
Devstral Medium
Devstral Small
Mistral Small 3.2
AI Glossary & Architecture Concepts
View full glossary →Key machine learning concepts and benchmarks relevant to Ministral 3B:
L'unité textuelle de base traitée par un modèle linguistique, représentant généralement 3 à 4 caractères ou environ 0,75 mot. Par exemple, une phrase courante est découpée en plusieurs jetons.
Une suite de tests standardisés permettant d'évaluer et de comparer objectivement les performances des modèles d'IA sur des tâches ciblées (code avec SWE-bench, mathématiques avec AIME, etc.).
Le nombre maximal de jetons qu'un modèle peut traiter simultanément (entrée et sortie comprises). Une fenêtre de 1 000 000 jetons permet d'analyser environ 750 000 mots en une seule requête.
La capacité d'un LLM à déterminer quand une action externe est requise et à générer des arguments structurés pour invoquer des API, calculatrices ou bases de données avant de poursuivre.
Un standard ouvert créé par Anthropic permettant aux agents d'IA de se connecter de façon uniforme aux systèmes de fichiers locaux, aux environnements de développement et aux API tierces.
Une optimisation tarifaire et technique conservant les états d'attention des préfixes de prompts récurrents, réduisant les coûts d'entrée de 50 à 90 % tout en abaissant la latence.
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.