Mistral Small 4 vs Claude Haiku 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AIのMistral Small 4とAnthropicのClaude Haiku 5.5は、注目度の高い主要AIモデルです。Mistral Small 4は256K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.10/出力$0.30、一方のClaude Haiku 5.5は200K トークンのコンテキストで入力$1.00/出力$5.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Mistral Small 4
超高速・低遅延レスポンスMistral AI の Mistral Small 4 は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。256K のコンテキストウィンドウ、毎秒 120 トークンの生成速度、知能指数 48/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.3）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
Claude Haiku 5.5
超高速・低遅延レスポンスAnthropic の Claude Haiku 5.5 は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。200K のコンテキストウィンドウ、毎秒 160 トークンの生成速度、知能指数 62/100（1Mトークンあたり入力$1・出力$5）を実現しています。
$1.00 / 1M
$5.00 / 1M
200K tokens
68.4%
ひと目でわかる主な違い
- 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral Small 4 · Strengths & Key Advantages
- 256K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 44.5% · GPQA Diamond 56%）
- 毎秒 120 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 340ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (24B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Claude Haiku 5.5 · Strengths & Key Advantages
- 200K のコンテキストウィンドウと最大 64K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 68.4% · GPQA Diamond 69.8%）
- 毎秒 160 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 220ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1・出力$5）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
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 |
技術仕様・スペック
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: よくある質問 (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.
総合評価
Mistral Small 4（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とClaude Haiku 5.5（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではClaude Haiku 5.5がリードし、応答速度とスループットではClaude Haiku 5.5が優れ、APIコスト効率ではMistral Small 4が有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Mistral Small 4 と Claude Haiku 5.5 のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Claude Haiku 5.5 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Mistral Small 4 と Claude Haiku 5.5 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Mistral Small 4 は100万トークンあたり入力$0.10 / 出力$0.30、Claude Haiku 5.5 は入力$1.00 / 出力$5.00です。総合的なコスト効率では Mistral Small 4 がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Mistral Small 4 が 256K トークン、Claude Haiku 5.5 が 200K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Claude Haiku 5.5 がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: Mistral AIおよびAnthropic公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。