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Mistral Large 4 vs Palmyra X5: preço da API, contexto e recursos · api14

Mistral: Mistral Large 4 contra Writer: Palmyra X5

Uma comparação lado a lado entre Mistral: Mistral Large 4 (US$ 2,45 / 1M fragmentos (≈ R$ 13,48)) e Writer: Palmyra X5 (US$ 2,10 / 1M fragmentos (≈ R$ 11,56)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.

Especificações

	Mistral: Mistral Large 4	Writer: Palmyra X5
Provedor	Mistral	Writer
Entrada	US$ 2,45 / 1M fragmentos (≈ R$ 13,48)	US$ 2,10 / 1M fragmentos (≈ R$ 11,56)
Saída	US$ 7,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 40,45)	US$ 21,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 115,57)
Leitura de cache	US$ 0,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,35)	-
Janela de contexto	1.048.576	1.040.000
Saída máxima	262.144	8.192
Entrada	text, image	text
Saída	text	text
chamada de ferramentas
Saída estruturada
Controle de raciocínio
Adicionado em	6 de out. de 2026	21 de jan. de 2026

Principais diferenças

Writer: Palmyra X5 é 14% mais barato nos tokens de entrada.
Mistral: Mistral Large 4 é 65% mais barato nos tokens de saída.
Só o Mistral: Mistral Large 4 suporta chamada de ferramentas.
Só o Mistral: Mistral Large 4 suporta saída JSON estruturada.
Só o Mistral: Mistral Large 4 suporta controle do esforço de raciocínio.
Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00613 com Mistral: Mistral Large 4 e US$ 0,01 com Writer: Palmyra X5.

Em detalhe

Mistral: Mistral Large 4 é feito pela Mistral e carrega o id de modelo mistralai/mistral-large-4-0 na api14. Writer: Palmyra X5 é feito pela Writer e carrega o id de modelo writer/palmyra-x5. Ambos são modelos da categoria texto, ou seja, são construídos para trabalho de linguagem em vez de tarefas de áudio, vídeo ou embedding, e ambos retornam texto como saída. A diferença prática começa por quem está por trás deles: Mistral é um laboratório de modelos com uma linha ampla de propósito geral, enquanto Writer é um fornecedor cujos modelos são voltados para escrita empresarial e fluxos de trabalho de conteúdo.

Os dois divergem mais naquilo que aceitam e naquilo que você pode controlar. Mistral Large 4 aceita entrada de texto e imagem, então pode analisar uma captura de tela, diagrama ou página digitalizada junto com o seu prompt, enquanto Palmyra X5 aceita apenas texto. Mistral Large 4 também expõe uma superfície de parâmetros muito mais ampla: tools e tool_choice para chamada de funções, structured_outputs e response_format para JSON restrito, reasoning e reasoning_effort mais include_reasoning para controle de estilo de raciocínio, e ajustes de amostragem como frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs e seed. Palmyra X5 suporta um conjunto mais estreito: max_tokens, stop, temperature, top_k e top_p. As janelas de contexto dos dois são próximas o suficiente para que a diferença não seja relevante na prática, aproximadamente um milhão de tokens cada, então nenhum vence em quanto você pode fornecer. Em preço, Palmyra X5 é a opção mais barata para entrada, enquanto Mistral Large 4 é a opção mais barata para saída.

Para seleção no dia a dia, recorra ao Mistral Large 4 quando sua tarefa precisar de qualquer coisa além de texto puro entrando e texto saindo. Se você está construindo um agente que chama funções, se você precisa que a resposta obedeça a um esquema JSON, se você quer ajustar o esforço de raciocínio, ou se sua entrada inclui imagens, Palmyra X5 não consegue fazer essas coisas e Mistral Large 4 consegue. Recorra ao Palmyra X5 quando o trabalho for geração ou transformação de texto direta, quando seus prompts forem apenas texto, e quando o volume de entrada for o custo dominante na sua carga de trabalho, já que ele é o lado mais barato na entrada. Se sua carga de trabalho for pesada em saída, o lado mais barato de saída é o Mistral Large 4, o que pode compensar sua taxa de entrada mais alta.

Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente existente para a URL base da api14, envia uma requisição de chat completions com suas mensagens, e altera apenas o campo model. Use mistralai/mistral-large-4-0 para Mistral Large 4 e writer/palmyra-x5 para Palmyra X5. Todo o resto no formato da requisição permanece igual, então a troca é uma mudança de uma linha e você pode fazer A/B dos dois em tráfego real sem reescrever sua integração. Tenha em mente que os parâmetros não são universais: se você enviar tools, response_format ou reasoning_effort para Palmyra X5, espere que sejam não suportados, então condicione esses campos ao id de modelo que você está chamando.

Troque com uma string

Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "mistralai/mistral-large-4-0" para "writer/palmyra-x5", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.

Mistral: Mistral Large 4: detalhes e ambiente de testes →Writer: Palmyra X5: detalhes e ambiente de testes →

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

Especificações

Principais diferenças

Em detalhe

Troque com uma string

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