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Mistral Large 4 vs Palmyra X5: precio de la API, contexto y funciones · api14

Mistral: Mistral Large 4 contra Writer: Palmyra X5

Una comparativa lado a lado de Mistral: Mistral Large 4 (2,45 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,18 €)) y Writer: Palmyra X5 (2,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,87 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.

Especificaciones

	Mistral: Mistral Large 4	Writer: Palmyra X5
Proveedor	Mistral	Writer
Entrada	2,45 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,18 €)	2,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,87 €)
Salida	7,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,55 €)	21,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 18,70 €)
Lectura de caché	0,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,22 €)	-
Ventana de contexto	1.048.576	1.040.000
Salida máxima	262.144	8192
Entrada	text, image	text
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	6 oct 2026	21 ene 2026

Diferencias clave

Writer: Palmyra X5 es 14% más barato en tokens de entrada.
Mistral: Mistral Large 4 es 65% más barato en tokens de salida.
Solo Mistral: Mistral Large 4 admite llamadas a herramientas.
Solo Mistral: Mistral Large 4 admite salida JSON estructurada.
Solo Mistral: Mistral Large 4 admite control del esfuerzo de razonamiento.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00613 US$ con Mistral: Mistral Large 4 y 0,01 US$ con Writer: Palmyra X5.

En detalle

Mistral: Mistral Large 4 está hecho por Mistral y lleva el id de modelo mistralai/mistral-large-4-0 en api14. Writer: Palmyra X5 está hecho por Writer y lleva el id de modelo writer/palmyra-x5. Ambos son modelos de categoría texto, lo que significa que están construidos para trabajo de lenguaje en lugar de tareas de audio, video o embedding, y ambos devuelven texto como salida. La diferencia práctica comienza con quién está detrás de ellos: Mistral es un laboratorio de modelos con una línea amplia de propósito general, mientras que Writer es un proveedor cuyos modelos están orientados a la escritura empresarial y los flujos de trabajo de contenido.

Los dos divergen más en lo que aceptan y lo que puedes controlar. Mistral Large 4 acepta entrada tanto de texto como de imagen, por lo que puede mirar una captura de pantalla, un diagrama o una página escaneada junto con tu prompt, mientras que Palmyra X5 acepta solo texto. Mistral Large 4 también expone una superficie de parámetros mucho más amplia: tools y tool_choice para llamadas a funciones, structured_outputs y response_format para JSON restringido, reasoning y reasoning_effort más include_reasoning para control del estilo de pensamiento, y ajustes de muestreo como frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs y seed. Palmyra X5 soporta un conjunto más estrecho: max_tokens, stop, temperature, top_k y top_p. Sus ventanas de contexto son lo suficientemente cercanas como para que la diferencia no sea significativa en la práctica, aproximadamente un millón de tokens cada una, así que ninguno gana en cuánto puedes alimentar. En precio, Palmyra X5 es la opción más barata para entrada, mientras que Mistral Large 4 es la opción más barata para salida.

Para la selección diaria, recurre a Mistral Large 4 cuando tu tarea necesite algo más allá de texto simple de entrada y texto de salida. Si estás construyendo un agente que llama a funciones, si necesitas que la respuesta se ajuste a un esquema JSON, si quieres ajustar el esfuerzo de razonamiento, o si tu entrada incluye imágenes, Palmyra X5 no puede hacer esas cosas y Mistral Large 4 sí. Recurre a Palmyra X5 cuando el trabajo sea generación o transformación de texto sencilla, cuando tus prompts sean solo texto, y cuando el volumen de entrada sea el costo dominante en tu carga de trabajo, ya que es el lado más barato en entrada. Si tu carga de trabajo es intensiva en salida, el lado más barato en salida es Mistral Large 4, lo que puede compensar su tarifa de entrada más alta.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías una solicitud de chat completions con tus mensajes, y cambias solo el campo model. Usa mistralai/mistral-large-4-0 para Mistral Large 4 y writer/palmyra-x5 para Palmyra X5. Todo lo demás en la forma de la solicitud permanece igual, así que cambiar es un cambio de una línea y puedes hacer A/B de los dos con tráfico real sin reescribir tu integración. Ten en cuenta que los parámetros no son universales: si envías tools, response_format o reasoning_effort a Palmyra X5, espera que no sean soportados, así que condiciona esos campos según el id de modelo que estés llamando.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "mistralai/mistral-large-4-0" a "writer/palmyra-x5": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Mistral: Mistral Large 4 →Detalles y entorno de pruebas de Writer: Palmyra X5 →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "writer/palmyra-x5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Mistral: Mistral Large 4 contra Writer: Palmyra X5

Especificaciones

Diferencias clave

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Cambia con una sola cadena

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