Mistral Saba vs GPT-4.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Mistral Saba de Mistral AI et GPT-4.5 de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Mistral Saba propose une fenêtre de contexte de 32.8K tokens au tarif de $0.20/$0.60 par million de tokens, tandis que GPT-4.5 offre 128K tokens de contexte à $75.00/$150.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
Changez et Comparez les Modèles
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Mistral Saba
Modèle Multilingue GlobalMistral Saba de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour la traduction multilingue de haute précision et la communication internationale, offrant une fenêtre de contexte de 33K, une vitesse de 80 tokens/s, un indice d’intelligence de 40/100
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
38%
GPT-4.5
Moteur de Raisonnement ProfondGPT-4.5 de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 45 tokens/s, un indice d’intelligence de 46/100
$75.00 / 1M
$150.00 / 1M
128K tokens
42%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | Mistral Saba | GPT-4.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 40 | 46 |
Provider | Mistral AI | OpenAI |
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 text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 45 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 |
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.
Mistral Saba · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 33K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 46.5%)
- Débit rapide de 80 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 460 ms
- Tarification API optimisée ($0.2/$0.6 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
GPT-4.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 66.5%)
- Débit rapide de 45 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1600 ms
- Tarification API optimisée ($75/$150 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
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Mistral Saba | GPT-4.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $17.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 55K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Mistral Saba | GPT-4.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mistral-saba-latest | gpt-4-5 |
| API Protocol | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-02 | 2025-02 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | October 2023 |
| Architecture | Multilingual Dense Transformer | Large dense pre-reasoning transformer |
| Parameters | 24B | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K window | Flat rate ($75/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Automatic prefix caching at $18.75/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 |
| Output Modalities | text | text |
Mistral Saba vs GPT-4.5: Réponses Rapides (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.
Verdict
Mistral Saba (Conçu pour la traduction multilingue de haute précision et la communication internationale, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-4.5 (Conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-4.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Mistral Saba assure un débit supérieur et Mistral Saba offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Mistral Saba ou GPT-4.5 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-4.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Mistral Saba et GPT-4.5 ?+
Mistral Saba est facturé $0.20 / $0.60 par million de tokens (entrée/sortie) contre $75.00 / $150.00 pour GPT-4.5. En coût pondéré, Mistral Saba est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Mistral Saba prend en charge 32.8K tokens contre 128K tokens pour GPT-4.5. Côté vitesse de génération, Mistral Saba est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini 2.5 Pro vs GPT-4.5 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Mistral Saba vs GPT-4.1 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Aion-Mini : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
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 Mistral AI et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).