Mistral Small 4 custa 3,5x mais que o gpt-oss-120b e tem IQ menor
Visão, cache barato e bandeira francesa. Mas o gpt-oss-120b faz mais por uma fração do preço.
Paga US$ 0,60 por milhão de tokens de saída e leva para casa um modelo aberto, multimodal e francês. A conta, porém, fica feia quando você coloca o Mistral Small 4 ao lado de outros pesos abertos lançados nos últimos meses. O gpt-oss-120b, da OpenAI, cobra US$ 0,17 pelo mesmo milhão — 3,5 vezes menos — e ainda tem índice de inteligência maior.
| Campo | Valor |
|---|---|
| Identificador | mistralai/mistral-small-2603 |
| Criador | mistralai |
| Preço de entrada | US$ 0.150 / M tokens |
| Preço de saída | US$ 0.600 / M tokens |
| Janela de contexto | 262k |
| Modalidade | text+image->text |
| Leitura de cache | US$ 0.015 / M (90% de desconto) |
| Índice de inteligência (AA) | 19.7 |
| Índice de código | 26.6 |
| Índice agêntico | 4.6 |
| Parâmetros | 119B (6.5B ativos por token) |
| Pesos | abertos |
| Velocidade de saída | 155 tokens/s |
| Raciocínio | sim (gasta tokens de saída pensando) |
O preço em contexto
O catálogo tem mais de 365 modelos hoje, vindos de 53 criadores. No segmento de modelos abertos pequenos e médios com capacidade de raciocínio, o Mistral Small 4 não é o mais caro: o Llama 4 Maverick cobra US$ 0,696 por milhão de saída. Mas entre os que aceitam imagem e custam menos, o Mistral vira a única opção abaixo de US$ 0,70.
O que ele faz aqui é ocupar um nicho: multimodal aberto e barato. O gpt-oss-20b e o gpt-oss-120b leem só texto. O Nemotron 3 Nano idem. O Llama 4 Maverick lê imagem, mas cobra quase o mesmo que o Mistral cobra de entrada no modelo maior.
A conta da inteligência
O índice de inteligência do Mistral Small 4 hoje é 19,7. Acima do gpt-oss-20b (15,2), do Nemotron 3 Nano (14,5) e do Llama 4 Maverick (14,5). Abaixo do gpt-oss-120b (24,1). É essa a referência que dói, porque o 120b é aberto também, vem dos Estados Unidos, custa uma fração e roda em velocidade praticamente igual (155 tokens por segundo contra 155 do Mistral).
Em codificação, o padrão se repete: 26,6 do Mistral contra 30,4 do gpt-oss-120b. Em tarefas agentic, a diferença é maior: 4,6 contra 13,4.
| Modelo | Inteligência | Entrada US$/M | Saída US$/M | Contexto |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Small 4 (o novo) | 19.7 | 0.15 | 0.6 | 262k |
| gpt-oss-20b | 15.2 | 0.03 | 0.13 | 131k |
| gpt-oss-120b | 24.1 | 0.037 | 0.17 | 131k |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B | 14.5 | 0.05 | 0.2 | 262k |
| Llama 4 Maverick | 14.5 | 0.2 | 0.696 | 1.05M |
Onde o Mistral se salva
Três lugares. O primeiro é a multimodalidade: é o único modelo aberto com visão entre os que custam menos de US$ 1 por milhão de tokens de saída. O segundo é o cache: US$ 0,015 por milhão, o mais barato entre os pares com preço publicado. Quem repete o mesmo prompt ou tem pipeline de RAG pesado sente a diferença no fim do mês. O terceiro é a origem: 119 bilhões de parâmetros totais, 6,5 bilhões ativos por passada, sediado na França — relevante para empresas europeias com exigência de jurisdição.
A velocidade de 155 tokens por segundo está virtualmente empatada com o gpt-oss-120b. Não é argumento nem contra nem a favor.
Quando vale (e quando não vale)
Vale se você precisa processar imagem em modelo aberto sem gastar perto de US$ 0,70 por milhão. Vale se sua carga tem alto reaproveitamento de contexto e o cache barato compensa a diferença no preço de saída. Vale se a procedência europeia do modelo entra em algum critério de compra — seja por LGPD, seja por contrato com cliente da União Europeia.
Não vale se você já roda gpt-oss-120b: a versão americana tem IQ maior, custa menos e só não lê imagem. Não vale se você só processa texto e quer pagar o mínimo — o gpt-oss-20b a US$ 0,13 por milhão continua sendo a porta de entrada mais barata do catálogo aberto. E se a régua é o topo absoluto de capacidade, o jogo é outro: o Gemini 3.1 Pro Preview (IQ 47,7) e o GPT-5.3-Codex (45,5) custam US$ 12 e US$ 14 por milhão de saída, respectivamente — vinte vezes mais caro, mas outra classe de modelo.
A implicação prática
O Mistral Small 4 não é o "modelo aberto que derruba os americanos". É uma peça de nicho bem posicionada: visão + pesos abertos + cache barato + jurisdição francesa. Se nenhum desses quatro itens entra na sua conta, a diferença vai direto para a fatura da API sem voltar em capacidade.
Se você precisa de visão em modelo aberto com cache barato ou de procedência europeia, o Mistral Small 4 entra na conta; para todo o resto, o gpt-oss-120b faz mais por menos.
Perguntas frequentes
Mistral Small 4 é gratuito?
Não pela API, onde custa US$ 0,15 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,60 por milhão de saída. O que é gratuito é o download dos pesos abertos: você pode rodar o modelo no seu próprio hardware sem pagar pelo uso, arcando só com o custo de infraestrutura.
Mistral Small 4 é melhor que o gpt-oss-120b?
Em inteligência geral não: o índice do gpt-oss-120b é 24,1 contra 19,7 do Mistral, e o preço de saída do americano é quase quatro vezes menor. O Mistral ganha em multimodalidade (lê imagem) e em preço de cache.
Quando vale a pena escolher o Mistral Small 4?
Quando você precisa de visão em modelo aberto gastando menos de US$ 1 por milhão de tokens de saída, ou quando a origem europeia do modelo pesa em critérios contratuais ou regulatórios da sua operação.