Phi 4 contre Mistral Large comparé — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
Mistral Large — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | Phi 4 | Mistral Large | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Microsoft | Mistral AI | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 16K tokens | 128K jetons | |
| Prix d'entrée | $0.07/M · auto-hébergement gratuit | $2/M | |
| Prix de sortie | $0.14/M · auto-hébergement gratuit | $6/M | |
| Vision / multimodal | Non | Non | – |
| Appel d'outil / fonction | Non | Oui | |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | MIT | Propriétaire |
Phi 4 est ~43× moins cher que Mistral Large sur les tokens de sortie ($0.14 contre $6 par M tokens).
| Capacité | Phi 4 | Mistral Large |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✗ | ✗ |
| Appel d'outil / fonction | ✗ | ✓ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✗ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | Phi 4 | Mistral Large |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 4.0 |
| Fenêtre de contexte | 2.0 | 3.5 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 2.0 | 3.5 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
[Microsoft Research](/microsoft) Phi-4 est conçu pour bien performer dans des tâches de raisonnement complexes et peut fonctionner efficacement dans des situations avec une mémoire limitée ou où des réponses rapides sont nécessaires. À 14 milliards...
C'est le modèle phare de Mistral AI, Mistral Large 2 (version `mistral-large-2407`). C'est un modèle avec des poids propriétaires et excelle dans le raisonnement, le code, JSON, le chat, et plus encore. Lisez l'annonce de lancement [ici](https://mistral.ai/news
Phi 4 est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Mistral Large peut encore dominer sur les tâches de raisonnement les plus difficiles et le travail agentique. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Phi 4 a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Mistral Large est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Phi 4 coûte $0.14/M en sortie contre $6/M pour Mistral Large — environ 43x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.
Choisissez Phi 4 si vous souhaitez l'auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par token — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Mistral Large si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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