
Hybridmodell vereint Instruct, Reasoning (Magistral) und Devstral-Familien: 40% geringere Fertigstellungszeit und 3x Durchsatz gegenüber Small 3.
Hybridmodell vereint Instruct, Reasoning (Magistral) und Devstral-Familien: 40% geringere Fertigstellungszeit und 3x Durchsatz gegenüber Small 3.
Auch bekannt als Mistral AI Mistral Small 4, Mistral-Small-4
mistral-small-4/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/mistral-small-4:generateContentmistralai/mistral-small-4Live Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Mistral Small 4 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID mistral-small-4. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mistral-small-4",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="mistral-small-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Mistral Small 4 API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| reasoning_enabled | boolean | true | - | Erweitertes Schließen aktivieren (Maps to Reasoning: high|none) |
| tool_web_search | boolean | true | - | Aktivieren Sie web_search Tool |
| web_search_tier | enum | standard | standard, premium | Standard- oder Premium-Websuchtier. Premium verwendet hochwertigere Quellen. |
| tool_code_interpreter | boolean | true | - | Erlaube dem Modell, Python-Code in einer Sandbox auszuführen, um Daten zu berechnen und zu analysieren. |
| tool_image_generation | boolean | true | - | Erlauben Sie dem Modell, Bilder inline über das Platform Image-Gen-Tool zu generieren. |
| temperature | number | 0.7 | 0 bis 1.5 | Temperatur wird geprochen. 0 = deterministisch, 2 = maximale Zufälligkeit. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 bis 32768 | Maximale Token in der Antwort. |
| response_format | enum | - | - | Geben Sie die Ausgabe als gültiges JSON-Objekt (JSON-Modus) zurück. Beschreibe die Felder, die du in deinem Prompt verwenden möchtest. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Überspringen Sie die EmpirioLabs Markdown-Formatierung (Zitation [[N]](URL) Umschreiben + Referenzblock, wenn das web_search-Tool verwendet wurde). Die rohe... |
Werkzeuge (Websuche, Code-Interpreter, Bildgenerierung) werden nur abgerechnet, wenn sie tatsächlich aufgerufen werden. Anfragen, die eigene Funktionswerkzeuge enthalten, verwenden Standardfunktionsaufrufe, und die eingebauten Werkzeuge sind bei diesen Anfragen nicht verfügbar: Eine Anfrage kann nicht beides gleichzeitig kombinieren.
When this model invokes built-in tools (web search, code interpreter, etc.) inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts. The example below shows the shape — exact field names, units, and which tools appear can vary slightly per provider:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}The tool counts are already factored into cost_usd — they are surfaced for transparency so you can audit per-tool billing. The field is omitted when no tools were invoked.
Auf EmpirioLabs wird Mistral Small 4 nach Verbrauch abgerechnet: Input $0.15 pro 1M prompte Token; Output $0.60 pro 1M generierte Token; Standard-Websuche $0.084 pro Anruf. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Mistral Small 4 unterstützt ein Kontextfenster von 256K Token mit bis zu 65.536 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. Mistral Small 4 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID mistral-small-4 verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Mistral Small 4 im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.