Magistral Medium vs ERNIE 4.5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Magistral Medium by Mistral AI and ERNIE 4.5 by Baidu 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, ERNIE 4.5 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, ERNIE 4.5 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 128K tokens. In latency-sensitive production environments, ERNIE 4.5 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।
Magistral Medium
স্বচ্ছ রিজনারMistral-এর বিশেষায়িত রিজনিং ইঞ্জিন engineered সহ inspectable চেইন-অফ-থট, গাণিতিক proof সংশ্লেষণ, এবং deliberate decision trees.
$1.00 / 1M
$3.50 / 1M
128K tokens
45.2%
ERNIE 4.5
চীনা ফ্ল্যাগশিপBaidu-র মাল্টিমোডাল চীনা ফাউন্ডেশন মডেল integrating টেক্সট, ভিশন, এবং অডিও অনুধাবন সহ গভীর চীনা cultural knowledge.
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- ERNIE 4.5 is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- ERNIE 4.5 is faster at 75 tok/s vs 50 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Magistral Medium | ERNIE 4.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 51 | 81 |
Provider | Mistral AI | Baidu |
Input Price Cost per million input tokens | $1.00 / 1M | $0.60 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.50 / 1M | $2.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.72 / 1M | $0.40 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 50 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45.2% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 67.8% | 60% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.25 / 1M | $0.06 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত 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।
Magistral Medium · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Transparent, auditable internal রিজনিং trace before final সংশ্লেষণ
- উল্লেখযোগ্য improvements এর ওপর প্রতিযোগিতামূলক mathematics এবং algorithmic proofs
- সম্পূর্ণ 128K কনটেক্সট উইন্ডো সহ deliberate টুল planning
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উচ্চতর টোকেন আউটপুট overhead due প্রতি বর্ধিত রিজনিং traces
- টেক্সট-শুধুমাত্র ইনপুট ছাড়াই নেটিভ ছবি বা ভিডিও প্রক্রিয়াকরণ
ERNIE 4.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- অত্যাধুনিক চীনা ভাষা অনুধাবন এবং cultural knowledge সূক্ষ্ম ভাবপ্রকাশ
- মাল্টিমোডাল ইনজেশন handling টেক্সট, অডিও recordings, এবং ভিজ্যুয়াল imagery
- Seamless ইন্টিগ্রেশন সহ Baidu Qianfan এন্টারপ্রাইজ AI platform
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- English পারফরম্যান্স lags behind শীর্ষ American ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো
- কনটেক্সট উইন্ডো সীমিত প্রতি 128K টোকেন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Magistral Medium | ERNIE 4.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $0.16 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 40K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 22K | 4K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Magistral Medium | ERNIE 4.5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | magistral-medium-latest | ernie-4-5 |
| API প্রোটোকল | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) | Baidu REST API (OpenAI-Compatible) |
| রিলিজ তারিখ | 2025-03 | 2025-03 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2025 | December 2024 |
| আর্কিটেকচার | Reinforcement-Learned Reasoning Transformer | Multimodal Foundation Knowledge Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential (~70B) | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.6/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.25/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | 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 | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Mistral AI Production Safety & Alignment Verified | Baidu Production Safety & Alignment Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision, audio |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Magistral Medium vs ERNIE 4.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Magistral Medium or ERNIE 4.5?
ERNIE 4.5 is more intelligent. It scores 81 compared with 51 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
ERNIE 4.5 is faster, generating 75 tokens per second compared with 50 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
ERNIE 4.5 is cheaper at $0.40 per 1M tokens blended, compared with $0.72 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
ERNIE 4.5 has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 0.85s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Magistral Medium if your priority is Complex audit reports, legal clause contradiction analysis, and mathematical logic proofs. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose ERNIE 4.5 if your workflow prioritizes Chinese enterprise applications, local compliance and legal review, and multimodal knowledge search. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Magistral Medium compare to ERNIE 4.5 in API token pricing and cost per token?+
Magistral Medium costs $1.00 per 1M input tokens and $3.50 per 1M output tokens, whereas ERNIE 4.5 costs $0.60 input and $2.40 output. Overall, ERNIE 4.5 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: Magistral Medium or ERNIE 4.5?+
Both Magistral Medium and ERNIE 4.5 offer an identical context window of 128K tokens (~96k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Magistral Medium or ERNIE 4.5?+
Magistral Medium scores 45.2% on SWE-bench Verified, while ERNIE 4.5 scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Magistral Medium provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Magistral Medium and ERNIE 4.5?+
Magistral Medium features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, ERNIE 4.5 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Magistral Medium and ERNIE 4.5?+
Magistral Medium generates approximately 50 tokens per second, while ERNIE 4.5 delivers 75 tokens per second. In latency-sensitive production environments, ERNIE 4.5 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Magistral Medium and ERNIE 4.5 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to ERNIE 4.5 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Magistral Medium. 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
- ERNIE 4.5 vs ERNIE X1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- ERNIE 4.5 vs QwQ Plus: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- ERNIE 5.0 vs ERNIE 4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o3 vs Magistral Medium: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: 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