# DeepSeek V4.1 Flash, Mistral Large 4 et trois autres modèles

> DeepSeek V4.1 Flash, Mistral Large 4, Command A+, Gemini 3.5 Flash-Lite et MiMo-V2.6-Flash sont sur Tchavi : usages et prix par million de tokens.

- Published: 2026-10-19
- Updated: 2026-11-02
- Author: Gael — fondateur de Tchavi
- Canonical: https://tchavi.com/fr/blog/deepseek-v4-1-flash-mistral-large-4-nouveaux-modeles

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Cinq modèles de texte rejoignent Tchavi : DeepSeek V4.1 Flash, Mistral Large 4, Command A+, Gemini 3.5 Flash-Lite et MiMo-V2.6-Flash. Pour un volume élevé et des réponses vives, regarde MiMo et Gemini Flash-Lite ; pour le code, DeepSeek ; pour rédiger en français, Mistral Large 4 ; pour répondre à partir de tes documents, Command A+.

## En bref

- Tchavi, une passerelle d'API IA compatible OpenAI que tu paies en mobile money, ajoute cinq modèles de texte : `deepseek-v4.1-flash`, `mistral-large-4`, `command-a-plus`, `gemini-3.5-flash-lite` et `mimo-v2.6-flash`.
- Tous lisent les images, appellent des outils et renvoient du JSON.
- Les prix vont de 103 F à 3 058 F par million de tokens, selon le modèle et le sens (entrée ou sortie).

## À quoi sert chacun

**DeepSeek V4.1 Flash.** La version du 17 octobre 2026 du modèle Flash de DeepSeek, celle que DeepSeek sert lui-même. Selon DeepSeek, elle progresse en code et donne des réponses plus courtes que la précédente. Il réfléchit avant de répondre (environ 600 tokens et 15 secondes sur une petite tâche de code lors de mes tests), et la réflexion est facturée comme de la sortie. Contexte de 1M tokens, sortie jusqu'à 393K.

**Mistral Large 4.** Le modèle phare de Mistral AI, sorti le 6 octobre 2026 en préversion publique. Il rédige avec soin en français comme en anglais : annonces, e-mails, réponses clients. Sur Tchavi il répond directement ; avec `reasoning_effort: "high"` il raisonne d'abord, utile pour les calculs. Dans ce cas, `message.content` arrive sous forme de liste de blocs (réflexion, puis texte), pas en simple chaîne.

**Command A+.** Le dernier de la famille Command A de Cohere, publié en mai 2026 sous licence Apache 2.0. Son point fort : répondre à partir d'un texte fourni en citant l'article utilisé (conditions de vente, procédures, FAQ). Une langue par requête : un test mêlant anglais, portugais et arabe a mélangé les langues trois fois sur trois. `tool_choice` n'accepte que `auto`. Contexte de 128K tokens.

**Gemini 3.5 Flash-Lite.** Le modèle de Google pour les tâches à grand volume : classer des messages, extraire les données d'une facture, traduire à la chaîne. Il répond sans phase de réflexion par défaut, en 2 à 3 secondes lors de mes tests. Contexte de 1M tokens, images et PDF.

**MiMo-V2.6-Flash.** Le modèle rapide de Xiaomi : moins de 2,5 secondes lors de mes tests, sans réflexion. Il convient pour extraire des montants et des références de SMS de paiement, trier des tickets, résumer. Il lit les images, pas les PDF.

## Les prix

| Modèle                | Entrée (F par million de tokens) | Sortie (F par million de tokens) | Contexte |
| --------------------- | -------------------------------- | -------------------------------- | -------- |
| MiMo-V2.6-Flash       | 103                              | 205                              | 1M       |
| DeepSeek V4.1 Flash   | 110                              | 439                              | 1M       |
| Command A+            | 220                              | 1 098                            | 128K     |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 232                              | 1 930                            | 1M       |
| Mistral Large 4       | 995                              | 3 058                            | 1M       |

L'entrée et la sortie sont facturées séparément, sur les tokens exacts. Pour les modèles qui réfléchissent, la réflexion compte dans la sortie. Ces prix sont ceux de la page de chaque modèle ; je les ai convertis à 3 crédits pour 1 F.

## Un appel pour l'essayer

```bash
curl https://tchavi.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TCHAVI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Écris une fonction JavaScript qui extrait le montant et la référence d un SMS de paiement mobile money."}
    ],
    "max_tokens": 1500
  }'
```

Pour changer de modèle, il suffit de changer `model`. Pense à laisser assez de `max_tokens` aux modèles qui réfléchissent.

## Comment les essayer

- Pages modèles : [DeepSeek V4.1 Flash](https://tchavi.com/fr/m/deepseek/deepseek-v4.1-flash), [Mistral Large 4](https://tchavi.com/fr/m/mistral/mistral-large-4), [Command A+](https://tchavi.com/fr/m/cohere/command-a-plus), [Gemini 3.5 Flash-Lite](https://tchavi.com/fr/m/google/gemini-3.5-flash-lite), [MiMo-V2.6-Flash](https://tchavi.com/fr/m/xiaomi/mimo-v2.6-flash). Chacune montre une démo réelle.
- Lis la page [chat completions](https://tchavi.com/fr/docs/chat-completions) et la liste des [modèles](https://tchavi.com/fr/docs/models).

## FAQ

### Mistral Large 4 raisonne-t-il par défaut ?

Non, pas sur Tchavi : il répond directement, et `reasoning_effort: "high"` active la réflexion. Seules les valeurs `"none"` et `"high"` sont acceptées.

### Pourquoi mon code casse avec Mistral Large 4 en mode raisonnement ?

Parce que `message.content` devient une liste de blocs. Lis le bloc de texte au lieu de traiter `content` comme une chaîne.

### Quel modèle pour trier beaucoup de messages ?

Teste MiMo-V2.6-Flash et Gemini 3.5 Flash-Lite sur un échantillon de tes vrais messages, puis compare le coût et la justesse.

[crée ton compte et recharge 1 000 F](https://tchavi.com/fr/register?next=%2Fdashboard%2Fbilling%3Famount%3D1000%26currency%3DXOF%26from%3Dblog-text-oct)

> _Cet article fait partie de la série « Construire un SaaS IA depuis l'Afrique francophone ». Tchavi est une passerelle d'API IA compatible OpenAI : une seule clé donne accès à plus de 100 modèles de texte, d'image, d'audio et de vidéo, et tu la paies en mobile money, sans carte bancaire ([pays et opérateurs](https://tchavi.com/fr/docs/payments)). Plus de guides sur [le blog](https://tchavi.com/fr/blog). Pour suivre les prochains : [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/tchavi) et [X](https://x.com/tchaviai)._