হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Mistral Saba vs GPT-4.5

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Mistral Saba vs GPT-4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral Saba by Mistral AI and GPT-4.5 by OpenAI 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, Mistral Saba holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Mistral Saba is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT-4.5 provides an expanded memory horizon with 128K tokens. In latency-sensitive production environments, Mistral Saba 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.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Mistral AI

Mistral Saba

স্পেশালাইজড এন্টারপ্রাইজ এআই

Mistral AI-এর তৈরি Mistral Saba মডেল, যা উচ্চগতির ইনফারেন্স ও নির্ভরযোগ্য পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে।

Intelligence Index40 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

38%

OpenAI

GPT-4.5

প্রি-রিজনিং জায়ান্ট

OpenAI-এর largest ডেন্স মডেল — stronger সাধারণ বুদ্ধিমত্তা এবং বিশ্ব knowledge ছাড়াই রিজনিং মোড.

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$75.00 / 1M

Output Token:

$150.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

42%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Mistral Saba is 301.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-4.5 has a larger context window (128K vs 33K tokens).
  • Mistral Saba is faster at 80 tok/s vs 45 tok/s.
  • GPT-4.5 leads on SWE-bench coding (42.0% vs 38.0%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যMistral SabaGPT-4.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4046
Provider
Mistral AIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$75.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.60 / 1M$150.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.14 / 1M$43.13 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
32.8K tokens~49 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
80 tok/s45 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
38%42%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
46.5%66.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.05 / 1M$18.75 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
GPT-4.5
+4.0% SWE-bench lead
খরচ
Mistral Saba
301.2x cheaper monthly runtime
স্পিড
Mistral Saba
+78% faster generation
কনটেক্সট
GPT-4.5
128K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Mistral SabaGPT-4.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

38%vs42%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

46.5%vs66.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

65.8%vs81.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1260ptsvs1332pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

5.2%vs9.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

24.5%vs25%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

24%vs34.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

41%vs56%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

48%vs60%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

59%vs68%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs45 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Mistral Saba0.46s
GPT-4.51.60s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mistral Saba6.71s
GPT-4.512.71s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Mistral Saba মাসিক API বিল
$0.92 / month
$0.2/1M in · $0.6/1M out
GPT-4.5 মাসিক API বিল
$275.63 / month
$75/1M in · $150/1M out
Mistral Saba saves approximately $274.71 / month (100%) under this workload.301.2x Savings

Mistral Saba · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Mistral AI দ্বারা অপ্টিমাইজড নির্ভরযোগ্য আর্কিটেকচার ও প্রসেসিং গতি
  • স্ট্রাকচার্ড JSON আউটপুট এবং টুল কলিংয়ে মসৃণ কার্যকারিতা
  • উচ্চ নির্ভুলতা এবং প্রোডাকশন ওয়ার্কলোডে পরীক্ষিত স্থিতিশীলতা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • উচ্চ ট্রাফিকের জন্য ডেডিকেটেড অবকাঠামো বা এপিআই রেট লিমিট প্রযোজ্য
  • বৃহৎ ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণে কনটেক্সট উইন্ডো সীমার প্রতি লক্ষ্য রাখা প্রয়োজন

GPT-4.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Exceptionally natural, সৃজনশীল এবং emotionally fluent writing
  • স্বল্প hallucination rate এর তুলনায় এর প্রজন্ম
  • Broad বিশ্ব knowledge এবং নির্দেশনা অনুসরণে অত্যন্ত পারদর্শী
  • Notably উন্নত -এ সূক্ষ্ম ভাবপ্রকাশ, humour এবং emotional register চেয়ে GPT-4
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Extremely expensive -এ $75 / $150 প্রতি 1M টোকেন
  • No রিজনিং মোড — beaten দ্বারা o-series এবং GPT-5 এর ওপর hard টাস্কসমূহ
  • Withdrawn থেকে API মধ্যে July 2025

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricMistral SabaGPT-4.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.18$17.85
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K55K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যMistral SabaGPT-4.5
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)mistral-saba-latestgpt-4-5
API প্রোটোকলMistral AI REST API (OpenAI-Compatible)OpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2025-022025-02
নলেজ কাটঅফJanuary 2025October 2023
আর্কিটেকচারMultilingual Dense TransformerLarge dense pre-reasoning transformer
প্যারামিটার স্কেল24BConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 33K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M)পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($75/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেনস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $18.75/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশনসুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-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 ক্লাসিফিকেশনMistral AI Production Safety & Alignment VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtexttext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

Mistral Saba vs GPT-4.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Mistral Saba or GPT-4.5?

GPT-4.5 is more intelligent. It scores 46 compared with 40 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Mistral Saba is faster, generating 80 tokens per second compared with 45 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral Saba is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $43.13 (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 1.60s.

Which model has a larger context window?

GPT-4.5 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Mistral Saba if your priority is Regional enterprise SaaS in the MENA/South Asia region and localized government portals. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GPT-4.5 if your workflow prioritizes Creative and editorial writing where tone matters more than cost. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

How does Mistral Saba compare to GPT-4.5 in API token pricing and cost per token?+

Mistral Saba costs $0.20 per 1M input tokens and $0.60 per 1M output tokens, whereas GPT-4.5 costs $75.00 input and $150.00 output. Overall, Mistral Saba 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: Mistral Saba or GPT-4.5?+

Mistral Saba supports a context window of 33K tokens (~25k words), while GPT-4.5 supports 128K tokens (~96k words). Therefore, GPT-4.5 can process more textual data and document context in a single prompt.

Which AI model is better for software engineering and coding: Mistral Saba or GPT-4.5?+

Mistral Saba scores 38% on SWE-bench Verified while GPT-4.5 scores 42%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, GPT-4.5 holds the verified benchmark lead.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Mistral Saba and GPT-4.5?+

Mistral Saba is optimized for low-latency direct generation. In contrast, GPT-4.5 focuses on standard fast inference.

How does inference speed (tokens per second) compare between Mistral Saba and GPT-4.5?+

Mistral Saba generates approximately 80 tokens per second, while GPT-4.5 delivers 45 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Mistral Saba provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining Mistral Saba and GPT-4.5 to optimize costs?+

Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Mistral Saba to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-4.5. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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