

Mistral Small 4 et Mistral Small 3.1 côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.
Mistral Small 4 et Mistral Small 3.1 sont deux modèles Mistral AI de la catégorie Génération de texte, disponibles via l'API EmpirioLabs.
| Spéc. | Mistral Small 4 | Mistral Small 3.1 |
|---|---|---|
| ID du modèle | mistral-small-4 | mistral-small-3-1 |
| Auteur | Mistral AI | Mistral AI |
| Publié | 16 mars 2026 | 17 mars 2025 |
| Fenêtre de contexte | 256K tokens | 89.6K tokens |
| Sortie max | 65 536 tokens | 32 768 tokens |
| Entrée | Texte Image | Texte Image |
| Sortie | Texte | Texte |
| Sortie structurée | Mode JSON | JSON Schema |
| Batch API | Disponible, 35% de remise sur le prix catalogue | - |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/mistral-small-4:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/mistral-small-3-1:generateContent |
| Capacités |
Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.
Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.
| Paramètre | Mistral Small 4 | Mistral Small 3.1 |
|---|---|---|
| reasoning_enabled | boolean Par défaut: true | - |
| tool_web_search | boolean Par défaut: false | - |
| web_search_tier | standard, premium Par défaut: standard | - |
| tool_code_interpreter | boolean Par défaut: false | - |
| tool_image_generation | boolean Par défaut: false | - |
| temperature | 0 à 1 Par défaut: 0.7 | 0 à 5 Par défaut: 0.15 |
| max_tokens | 1 à 65536 Par défaut: 4096 | 1 à 32768 Par défaut: 4096 |
| disable_formatting | boolean Par défaut: false | boolean Par défaut: false |
| response_format | enum | enum |
| top_p | - | 0.01 à 1 Par défaut: 1 |
| tools | - | string |
| tool_choice | - | string |
| web_search_linkup | - | boolean Par défaut: false |
Les outils (recherche web, interpréteur de code, génération d’images) ne sont facturés que lorsqu’ils sont effectivement invoqués. Les requêtes incluant vos propres outils de fonction utilisent un appel de fonction standard, et les outils intégrés ne sont pas disponibles pour ces requêtes: une requête ne peut pas combiner les deux simultanément. Avec un outil intégré activé, l’entrée est limitée à environ 235 000 jetons par requête.
L’entrée est limitée à environ 500 000 caractères par requête.
Mistral Small 4 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle mistral-small-4. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur mistral-small-4 ou mistral-small-3-1. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
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."}
]
}'Mistral Small 4 est la version la plus récente (16 mars 2026) ; Mistral Small 3.1 est sorti le 17 mars 2025. Mistral Small 4 a la plus grande fenêtre de contexte : 256K tokens, contre 89.6K pour Mistral Small 3.1. Mistral Small 4 renvoie jusqu'à 65 536 tokens de sortie par réponse, Mistral Small 3.1 jusqu'à 32 768. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.
Mistral Small 4 est la version la plus récente (16 mars 2026) ; Mistral Small 3.1 est sorti le 17 mars 2025.
Les deux modèles sont tarifés sur des unités ou des paliers différents : comparez les grilles tarifaires en direct de cette page. Elles correspondent toujours à ce que l'API facture.
Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/chat/completions avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.
Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.