Mistral Saba vs GPT-4.1
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Mistral AI-এর Mistral Saba এবং OpenAI-এর GPT-4.1 হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Mistral Saba মডেলে রয়েছে 32.8K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.20/$0.60 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে GPT-4.1 মডেলে রয়েছে 1.05M টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $2.00/$8.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Mistral Saba
বহুভাষিক এআই মডেলMistral AI-এর Mistral Saba হলো বহুভাষিক অনুবাদ, ক্রস-লিঙ্গুয়াল বিশ্লেষণ ও বৈশ্বিক এন্টারপ্রাইজ কাজের জন্য প্রশিক্ষিত এআই মডেল, যা 33K কনটেক্সট উইন্ডো, 80 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.2/$0.6 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 40/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্র
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
38%
GPT-4.1
ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলOpenAI-এর GPT-4.1 হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো, 110 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$8 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 48/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$2.00 / 1M
$8.00 / 1M
1.05M tokens
54.6%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Mistral Saba is 12.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-4.1 has a larger context window (1M vs 33K tokens).
- GPT-4.1 is faster at 110 tok/s vs 80 tok/s.
- GPT-4.1 leads on SWE-bench coding (54.6% vs 38.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Mistral Saba | GPT-4.1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 40 | 48 |
Provider | Mistral AI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $8.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.14 / 1M | $1.55 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,571 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 38% | 54.6% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 46.5% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.50 / 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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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।
Mistral Saba · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 33K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 46.5%)
- 80 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 460ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $0.2/$0.6 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
GPT-4.1 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1.0M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 33K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 54.6% · GPQA Diamond 65%)
- 110 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 480ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $2/$8 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ট্রাফিকের ক্ষেত্রে প্রম্পট ক্যাশিং ও ব্যাচ API ব্যবহার না করলে খরচ বেশি হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Mistral Saba | GPT-4.1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $0.72 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 52K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Mistral Saba | GPT-4.1 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | mistral-saba-latest | gpt-4-1 |
| API প্রোটোকল | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2025-02 | 2025-04 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2025 | June 2024 |
| আর্কিটেকচার | Multilingual Dense Transformer | Dense multimodal transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 24B | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 33K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) | পূর্ণ 1048K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেন | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.5/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| 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 | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Mistral Saba vs GPT-4.1: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral Saba or GPT-4.1?
GPT-4.1 is more intelligent. It scores 48 compared with 40 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-4.1 is faster, generating 110 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral Saba is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $1.55 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mistral Saba has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
GPT-4.1 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 32.8K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Mistral Saba (বহুভাষিক অনুবাদ, ক্রস-লিঙ্গুয়াল বিশ্লেষণ ও বৈশ্বিক এন্টারপ্রাইজ কাজের জন্য প্রশিক্ষিত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং GPT-4.1 (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে GPT-4.1 এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GPT-4.1 সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Mistral Saba সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Mistral Saba নাকি GPT-4.1 কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে GPT-4.1 এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
Mistral Saba এবং GPT-4.1-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
Mistral Saba-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.20 / $0.60 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং GPT-4.1-এর মূল্য $2.00 / $8.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Mistral Saba বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
Mistral Saba মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 32.8K টোকেন এবং GPT-4.1 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 1.05M টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GPT-4.1 দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GPT-4.1 বনাম GPT-4.1 mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Grok 4.20 (Non-Reasoning) বনাম GPT-4.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Mistral Saba বনাম GPT-4.5: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-Mini বনাম Laguna XS 2.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
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: Mistral AI ও OpenAI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।