Command A Translate vs Mistral Small 3.2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Command A Translate von Cohere und Mistral Small 3.2 von Mistral AI gehören zu den führenden KI-Modellen. Command A Translate bietet ein Kontextfenster von 8.2K Tokens bei API-Preisen von $0.20/$0.40 pro 1M Tokens, während Mistral Small 3.2 128K Tokens Kontext zu $0.10/$0.30 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Command A Translate
Kompaktes Effizienz-ModellCommand A Translate von Cohere ist ein KI-Modell für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads mit 8K Kontextfenster, 130 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 40/100 und $0.2/$0.4 pro 1M Toke
$0.20 / 1M
$0.40 / 1M
8.2K tokens
N/A
Mistral Small 3.2
Open-Weights-BasismodellMistral Small 3.2 von Mistral AI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 100 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 43/100 und $0.1/$0.3 pro 1M To
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
128K tokens
34%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Mistral Small 3.2 is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral Small 3.2 has a larger context window (128K vs 8K tokens).
- Command A Translate is faster at 130 tok/s vs 100 tok/s.
| Feature | Command A Translate | Mistral Small 3.2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 40 | 43 |
Provider | Cohere | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.40 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.09 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 130 tok/s | 100 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 34% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 48.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.05 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Command A Translate · Strengths & Key Advantages
- 8K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1235)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 130 Token/Sekunde bei nur 320 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (Confidential (~14B)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Mistral Small 3.2 · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 34% · GPQA Diamond 48.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 100 Token/Sekunde bei nur 400 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (24B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Command A Translate | Mistral Small 3.2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.09 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Command A Translate | Mistral Small 3.2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-a-translate | mistral-small-3-2-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-06 |
| Knowledge Cutoff | June 2025 | April 2025 |
| Architecture | Specialized Enterprise Neural Translation Transformer | Compact Vision-Language Transformer |
| Parameters | Confidential (~14B) | 24B |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.2/1M in) across full 8K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.05/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 9 GB VRAM (4-bit Quantized) · 30 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Command A Translate vs Mistral Small 3.2: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Command A Translate or Mistral Small 3.2?
Mistral Small 3.2 is more intelligent. It scores 43 compared with 40 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command A Translate is faster, generating 130 tokens per second compared with 100 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral Small 3.2 is cheaper at $0.09 per 1M tokens blended, compared with $0.11 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Command A Translate has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.40s.
Which model has a larger context window?
Mistral Small 3.2 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 8.2K tokens.
Fazit
Sowohl Command A Translate (Optimal für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Mistral Small 3.2 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Mistral Small 3.2 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Command A Translate liefert den höheren Token-Durchsatz und Mistral Small 3.2 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Command A Translate oder Mistral Small 3.2?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Mistral Small 3.2 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Command A Translate und Mistral Small 3.2?+
Command A Translate kostet $0.20 / $0.40 pro 1M Input-/Output-Tokens, Mistral Small 3.2 liegt bei $0.10 / $0.30. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Mistral Small 3.2 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Command A Translate bietet 8.2K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Mistral Small 3.2. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Command A Translate vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Cohere und Mistral AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).