Mistral Small 4 vs Claude Haiku 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AI का Mistral Small 4 और Anthropic का Claude Haiku 5.5 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Mistral Small 4 में 256K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.10/$0.30 प्रति 1M टोकन है, जबकि Claude Haiku 5.5 में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $1.00/$5.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
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Mistral Small 4
अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसीMistral AI का Mistral Small 4 रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 120 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.1/$0.3 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 48/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
Claude Haiku 5.5
अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसीAnthropic का Claude Haiku 5.5 रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 160 टोकन/सेकंड स्पीड और $1/$5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 62/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत
$1.00 / 1M
$5.00 / 1M
200K tokens
68.4%
एक नज़र में मुख्य अंतर
- 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 |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkसत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
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.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages
- 256K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%)
- 120 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 340ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (24B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
- पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
- अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है
Claude Haiku 5.5 · Strengths & Key Advantages
- 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 64K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 68.4% · GPQA Diamond 69.8%)
- 160 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 220ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $1/$5 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
- प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
- अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है
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 |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.
निष्कर्ष
Mistral Small 4 (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Claude Haiku 5.5 (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Claude Haiku 5.5 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Claude Haiku 5.5 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Mistral Small 4 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Mistral Small 4 या Claude Haiku 5.5 में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Claude Haiku 5.5 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Mistral Small 4 और Claude Haiku 5.5 में किसका API सस्ता है?+
Mistral Small 4 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.10 / $0.30 प्रति 1M टोकन है और Claude Haiku 5.5 की $1.00 / $5.00 है। समग्र लागत में Mistral Small 4 अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Mistral Small 4 में 256K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude Haiku 5.5 में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Claude Haiku 5.5 तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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स्रोत: Mistral AI और Anthropic आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।