Mistral Small 4

• GPQA DiamondQuestions à choix multiples très difficiles en biologie, physique et chimie, rédigées par des docteurs. Répondre au hasard donne 25 %.47.5%n°99 sur 116
• Maths AIMEProblèmes de mathématiques de niveau concours, dans le style de l’AIME américain. Part des problèmes résolus.5.8%n°103 sur 112

Données de benchmarks : Epoch AI, sous licence CC BY 4.0

Entreprises qui proposent ce modèle via une API : 4. Prix par million de tokens, du moins cher au plus cher.

Les disponibilités et les prix proviennent de l’API publique d’OpenRouter et sont actualisés chaque jour. La disponibilité correspond à la part de requêtes réussies sur les dernières 24 heures. Certains fournisseurs utilisent une version compressée des modèles ouverts (fp8, int4), moins chère mais parfois un peu moins précise.

Appelez Mistral Small 4 via l’API d’OpenRouter, compatible avec celle d’OpenAI : créez une clé sur openrouter.ai, puis lancez l’un de ces exemples.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "mistralai/mistral-small-2603", "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}]}'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/mistral-small-2603",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY });
const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "mistralai/mistral-small-2603",
  messages: [{ role: "user", content: "Bonjour ! Que sais-tu faire ?" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

Le même code fonctionne avec tous les modèles de ce site : seul l’identifiant du modèle change. Beaucoup de laboratoires proposent aussi leur propre API et leur SDK.

• 1 000 réponses de chatbot

  ≈ 500 tokens en entrée, 300 en sortie chacune
  0,255 $US
• Résumer un document de 100 pages

  ≈ 50 000 tokens en entrée, 1 000 en sortie
  0,0081 $US
• Une appli à 10 000 requêtes par jour pendant un mois

  ≈ 1 000 tokens en entrée, 400 en sortie chacune
  117 $US

Calculateur de coût →

• Siècle Digital24 sept. 2026

  Mistral vient encore de racheter une start-up, la troisième cette année

• Le Monde Pixels24 sept. 2026

  Arthur Mensch, directeur général de Mistral AI : « Dans l’IA, nous sommes les seuls complètement européens, du calcul au déploiement dans les entreprises »

• 01net16 sept. 2026

  La pause de l'IA divise : Meta refuse de ralentir, Mistral dénonce la stratégie d'OpenAI et Anthropic

Combien coûte Mistral Small 4 ?

Via l’API, Mistral Small 4 coûte 0,15 $US par million de tokens en entrée et 0,60 $US par million de tokens en sortie. Par exemple, 1 000 réponses de chat d’environ 500 tokens en entrée et 300 en sortie coûtent environ 0,255 $US.

Quelle est la fenêtre de contexte de Mistral Small 4 ?

Mistral Small 4 peut lire jusqu’à 262 144 tokens en une seule requête, soit environ 492 pages de texte. Il peut rédiger jusqu’à 209 715 tokens en une seule réponse.

Mistral Small 4 est-il open source ?

Oui. Ses poids sont publiés (mistralai/Mistral-Small-4-119B-2603) : vous pouvez le télécharger et l’exécuter sur votre propre matériel, ou l’utiliser via l’un des 4 fournisseurs d’API.

Qui a créé Mistral Small 4 ?

Mistral Small 4 est développé par Mistral AI. Il est disponible via l’API depuis le 16 mars 2026.

Mistral Small 4 peut-il lire des images ?

Oui. En plus du texte, il accepte en entrée des images.

Quelles sont les alternatives à Mistral Small 4 ?

Parmi les modèles d’autres entreprises à prix comparable : Perceptron Mk1.5, Qwen3.8 Omni Flash et GLM 5.3 Flash. Vous pouvez les comparer côte à côte sur cette page.