Gemini 1.5 Flash-8B vs Ministral 8B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 1.5 Flash-8B de Google et Ministral 8B de Mistral AI sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini 1.5 Flash-8B propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.04/$0.15 par million de tokens, tandis que Ministral 8B offre 128K tokens de contexte à $0.10/$0.10 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemini 1.5 Flash-8B
IA Multimodale NativeGemini 1.5 Flash-8B de Google est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d’intellige
$0.04 / 1M
$0.15 / 1M
1.05M tokens
24.5%
Ministral 8B
Modèle Léger et ÉconomiqueMinistral 8B de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 110 tokens/s, un indice d’intelligence d
$0.10 / 1M
$0.10 / 1M
128K tokens
32.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Gemini 1.5 Flash-8B is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- Gemini 1.5 Flash-8B is faster at 160 tok/s vs 110 tok/s.
- Ministral 8B leads on SWE-bench coding (32.5% vs 24.5%).
| Caractéristique | Gemini 1.5 Flash-8B | Ministral 8B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 37 | 38 |
Provider | Mistral AI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.04 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.15 / 1M | $0.10 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 24.5% | 32.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 38.2% | 41.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.05 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 1.5 Flash-8B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 24.5% · GPQA Diamond 38.2%)
- Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 250 ms
- Tarification API optimisée ($0.0375/$0.15 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Ministral 8B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 41.5%)
- Débit rapide de 110 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 330 ms
- Tarification API optimisée ($0.1/$0.1 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 1.5 Flash-8B | Ministral 8B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.08 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 21K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Gemini 1.5 Flash-8B | Ministral 8B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-1-5-flash-8b | ministral-8b-latest |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2024-10 | 2024-10 |
| Knowledge Cutoff | May 2024 | October 2024 |
| Architecture | High-Throughput Multimodal Transformer | Compact Dense Transformer with Interleaved Sliding Window |
| Parameters | 8B | 8B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Flat rate ($0.1/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.01/1M with configurable TTL | Cached input at $0.05/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) |
| 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Mistral AI 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, vision, audio, video | text |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 1.5 Flash-8B vs Ministral 8B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 1.5 Flash-8B or Ministral 8B?
Ministral 8B is more intelligent. It scores 38 compared with 37 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 1.5 Flash-8B is faster, generating 160 tokens per second compared with 110 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 1.5 Flash-8B is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 1.5 Flash-8B has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.33s.
Which model has a larger context window?
Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.
Verdict
Gemini 1.5 Flash-8B (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Ministral 8B (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Ministral 8B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 1.5 Flash-8B assure un débit supérieur et Gemini 1.5 Flash-8B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 1.5 Flash-8B ou Ministral 8B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Ministral 8B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Gemini 1.5 Flash-8B et Ministral 8B ?+
Gemini 1.5 Flash-8B est facturé $0.04 / $0.15 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.10 / $0.10 pour Ministral 8B. En coût pondéré, Gemini 1.5 Flash-8B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemini 1.5 Flash-8B prend en charge 1.05M tokens contre 128K tokens pour Ministral 8B. Côté vitesse de génération, Gemini 1.5 Flash-8B est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Google et Mistral AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).