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Head-to-Head Model Comparison

Mistral Large 2 vs GPT-4o

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Mistral Large 2 vs GPT-4o: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI का Mistral Large 2 और OpenAI का GPT-4o दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Mistral Large 2 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $2.00/$6.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि GPT-4o में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $2.50/$10.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Mistral AI

Mistral Large 2

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Mistral AI का Mistral Large 2 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 46/100 इंटेलीजेंस स्को

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38%

OpenAI

GPT-4o

ऑडियो और स्पीच AI मॉडल

OpenAI का GPT-4o प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 105 टोकन/सेकंड स्पीड और $2.5/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 41/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index41 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.8%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Mistral Large 2 is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 75 tok/s.
  • GPT-4o leads on SWE-bench coding (38.8% vs 38.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMistral Large 2GPT-4o
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4641
Provider
Mistral AIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$2.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$6.00 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.70 / 1M$2.38 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s105 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
38%38.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
54%53.6%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$1.00 / 1M$1.25 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-4o
+0.8% SWE-bench lead
Cost
Mistral Large 2
1.5x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-4o
+40% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Mistral Large 2GPT-4o
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

38%vs38.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

54%vs53.6%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76.5%vs72.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1282ptsvs1286pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs4.1%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs18.5%
SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs27.3%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs43.9%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs29.7%
Long-Context Reasoning

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

N/Avs58.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs105 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Mistral Large 20.52s
GPT-4o0.41s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mistral Large 27.19s
GPT-4o5.17s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Mistral Large 2 Monthly API Bill
$9.90 / month
$2/1M in · $6/1M out
GPT-4o Monthly API Bill
$14.63 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
Mistral Large 2 saves approximately $4.72 / month (32%) under this workload.1.5x Savings

Mistral Large 2 · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 54%)
  • 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 520ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (123B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
  • 105 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 410ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $2.5/$10 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricMistral Large 2GPT-4o
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.68
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMistral Large 2GPT-4o
Official API Model ID (SDK)mistral-large-2-latestgpt-4o
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2024-072024-05
Knowledge CutoffJuly 2024October 2023
Architecture123B Dense Frontier TransformerOmni-Multimodal Dense
Parameters123BConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 128K windowFlat rate ($2.5/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $1/1M tokensAutomatic prefix caching at $1.25/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 264 GB VRAM (Native BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision, audio
Output Modalitiestexttext, audio

Mistral Large 2 vs GPT-4o: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Mistral Large 2 or GPT-4o?

Mistral Large 2 is more intelligent. It scores 46 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4o is faster, generating 105 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral Large 2 is cheaper at $1.70 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.52s.

निष्कर्ष

Mistral Large 2 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-4o (प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Mistral Large 2 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-4o तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Mistral Large 2 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Mistral Large 2 या GPT-4o में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Mistral Large 2 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Mistral Large 2 और GPT-4o में किसका API सस्ता है?+

Mistral Large 2 की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $6.00 प्रति 1M टोकन है और GPT-4o की $2.50 / $10.00 है। समग्र लागत में Mistral Large 2 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Mistral Large 2 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-4o में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-4o तेज़ है।

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स्रोत: Mistral AI और OpenAI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।