Magistral Medium vs ERNIE 4.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Magistral Medium von Mistral AI und ERNIE 4.5 von Baidu gehören zu den führenden KI-Modellen. Magistral Medium bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $1.00/$3.50 pro 1M Tokens, während ERNIE 4.5 128K Tokens Kontext zu $0.60/$2.40 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Magistral Medium
Deep-Reasoning-EngineMagistral Medium von Mistral AI ist ein KI-Modell für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen mit 128K Kontextfenster, 50 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 51/100 und $1/$3.5 pro 1M Tok
$1.00 / 1M
$3.50 / 1M
128K tokens
45.2%
ERNIE 4.5
Frontier-Flaggschiff-ModellERNIE 4.5 von Baidu ist ein KI-Modell für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows mit 128K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 81/100 und $0.6/$2.4 pro 1M Token.
$0.60 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
N/A
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- 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.
| Feature | 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 |
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.
Magistral Medium · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 45.2% · GPQA Diamond 67.8%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 50 Token/Sekunde bei nur 850 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($1/$3.5 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
ERNIE 4.5 · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (GPQA Diamond 60% · MMLU-Pro 78.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 510 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.6/$2.4 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- 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 | 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 |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Magistral Medium | ERNIE 4.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | magistral-medium-latest | ernie-4-5 |
| API Protocol | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) | Baidu REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-03 | 2025-03 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | December 2024 |
| Architecture | Reinforcement-Learned Reasoning Transformer | Multimodal Foundation Knowledge Transformer |
| Parameters | Confidential (~70B) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.6/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.25/1M tokens | Cached input at $0.06/1M 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 | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Mistral AI Production Safety & Alignment Verified | Baidu Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision, audio |
| Output Modalities | text | text |
Magistral Medium vs ERNIE 4.5: Schnelle Antworten (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.
Fazit
Sowohl Magistral Medium (Optimal für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch ERNIE 4.5 (Optimal für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: ERNIE 4.5 führt bei komplexem Reasoning und Coding, ERNIE 4.5 liefert den höheren Token-Durchsatz und ERNIE 4.5 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Magistral Medium oder ERNIE 4.5?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt ERNIE 4.5 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Magistral Medium und ERNIE 4.5?+
Magistral Medium kostet $1.00 / $3.50 pro 1M Input-/Output-Tokens, ERNIE 4.5 liegt bei $0.60 / $2.40. Beim gewichteten Gesamtpreis ist ERNIE 4.5 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Magistral Medium bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei ERNIE 4.5. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt ERNIE 4.5 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 Mistral AI und Baidu, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).