Gemma 4 31B vs Mistral Small 4
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemma 4 31B by Google and Mistral Small 4 by Mistral AI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Gemma 4 31B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Gemma 4 31B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Gemma 4 31B provides an expanded memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Mistral Small 4 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Gemma 4 31B
ওপেন রিজনিংLargest ডেন্স ওপেন রিজনিং মডেল মধ্যে Gemma 4 series সম্বলিত 262K কনটেক্সট এবং নেটিভ চেইন-অফ-থট.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
68.5%
Mistral Small 4
দ্রুত প্রোডাকশনকমপ্যাক্ট 2026 প্রোডাকশন ইঞ্জিন combining 256K কনটেক্সট, লাইটওয়েট hybrid রিজনিং, নেটিভ ভিশন, এবং আল্ট্রা-দ্রুত থ্রুপুট.
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
256K tokens
44.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemma 4 31B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemma 4 31B has a larger context window (262K vs 256K tokens).
- Mistral Small 4 is faster at 120 tok/s vs 80 tok/s.
- Gemma 4 31B leads on SWE-bench coding (68.5% vs 44.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Gemma 4 31B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 48 |
Provider | Mistral AI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 120 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 68.5% | 44.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 77% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.03 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Gemma 4 31B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ফ্রন্টিয়ার-grade রিজনিং মধ্যে ওপেন-weight 31B package
- Expansive 262K কনটেক্সট উইন্ডো
- প্রতিযোগিতামূলক কোডিং এবং গণিত benchmark scores
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় 32GB+ VRAM বা 4-bit quantisation প্রতি run locally
- Slower প্রজন্ম গতি যখন চেইন-অফ-থট হয় সক্রিয়
Mistral Small 4 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Colossal 256K কনটেক্সট উইন্ডো মধ্যে কমপ্যাক্ট 24B ওপেন framework
- Blazing 120 টোকেন/sec গতি সহ 340ms সময়-প্রতি-প্রথম-টোকেন
- Integrated hybrid রিজনিং effort এবং নেটিভ ভিজ্যুয়াল অনুধাবন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Outperformed দ্বারা ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার ফ্ল্যাগশিপ titans এর ওপর গবেষণা-level physics
- ভিজ্যুয়াল রেজোলিউশন সীমিত প্রতি মানদণ্ড নথি tiles
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemma 4 31B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.12 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 12K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemma 4 31B | Mistral Small 4 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemma-4-31b | mistral-small-4-latest |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2026-03 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2026 | January 2026 |
| আর্কিটেকচার | Dense open reasoning transformer with native thinking | Next-Gen Compact Multimodal Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 31B | 24B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ 256K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.03/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 67 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 52 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemma 4 31B vs Mistral Small 4: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 4 31B or Mistral Small 4?
Gemma 4 31B is more intelligent. It scores 81 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Mistral Small 4 is faster, generating 120 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemma 4 31B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mistral Small 4 has lower latency, with a time to first token of 0.34s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
Gemma 4 31B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 256K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemma 4 31B if your priority is Private enterprise reasoning servers, local software development, and deep research. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Mistral Small 4 if your workflow prioritizes High-volume agent orchestration, low-cost document parsing, and edge deployments. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Gemma 4 31B compare to Mistral Small 4 in API token pricing and cost per token?+
Gemma 4 31B costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas Mistral Small 4 costs $0.10 input and $0.30 output. Overall, Gemma 4 31B is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Gemma 4 31B or Mistral Small 4?+
Gemma 4 31B supports a context window of 262K tokens (~197k words), while Mistral Small 4 supports 256K tokens (~192k words). Therefore, Gemma 4 31B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Gemma 4 31B or Mistral Small 4?+
Gemma 4 31B scores 68.5% on SWE-bench Verified while Mistral Small 4 scores 44.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Gemma 4 31B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemma 4 31B and Mistral Small 4?+
Gemma 4 31B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Mistral Small 4 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemma 4 31B and Mistral Small 4?+
Gemma 4 31B generates approximately 80 tokens per second, while Mistral Small 4 delivers 120 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Mistral Small 4 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemma 4 31B and Mistral Small 4 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Gemma 4 31B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Mistral Small 4. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 4 31B vs Llama 3.3 70B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 4 E2B vs Gemma 4 31B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral Small 4 vs Claude Haiku 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral Small 4 vs GPT-4.1 mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Mistral Small 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs