Head-to-Head Model Comparison

Mistral Saba vs GPT-4.1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Mistral SabaProfile

GPT-4.1Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Mistral AI

Mistral Saba

बहुभाषी वैश्विक AI मॉडल

Mistral AI का Mistral Saba बहुभाषी अनुवाद, वैश्विक संवाद और क्रॉस-लिंगुअल दस्तावेज़ विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 33K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 80 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.2/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 40/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्

Intelligence Index40 / 100

Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

38%

OpenAI

GPT-4.1

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

OpenAI का GPT-4.1 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 110 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$8 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 48/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index48 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

54.6%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Mistral Saba is 12.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-4.1 has a larger context window (1M vs 33K tokens).
GPT-4.1 is faster at 110 tok/s vs 80 tok/s.
GPT-4.1 leads on SWE-bench coding (54.6% vs 38.0%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Mistral Saba	GPT-4.1
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	40	48
Provider	Mistral AI	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$0.20 / 1M	$2.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.60 / 1M	$8.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.14 / 1M	$1.55 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	32.8K tokens~49 A4 pages of text	1.05M tokens~1,571 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	33K
Throughput Speed Tokens generated per second	80 tok/s	110 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	38%	54.6%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	46.5%	65%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.05 / 1M	$0.50 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-4.1

+16.6% SWE-bench lead

Cost

Mistral Saba

12.0x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-4.1

+38% faster generation

Context

GPT-4.1

1.05M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Mistral SabaGPT-4.1

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

38%vs54.6%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

46.5%vs65%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

65.8%vs81%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1260ptsvs1338pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

5.2%vs9.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

24.5%vs30%

SciCode (Scientific Computing)

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

24%vs36.5%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

41%vs58.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

48%vs55.5%

Long-Context Reasoning

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

59%vs70%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs110 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 Saba0.46s

GPT-4.10.48s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Mistral Saba6.71s

GPT-4.15.03s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Mistral Saba Monthly API Bill

$0.92 / month

$0.2/1M in · $0.6/1M out

GPT-4.1 Monthly API Bill

$10.95 / month

$2/1M in · $8/1M out

Mistral Saba saves approximately $10.04 / month (92%) under this workload.12.0x Savings

Mistral Saba · Strengths & Key Advantages

33K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 46.5%)
80 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 460ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$0.2/$0.6 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
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GPT-4.1 · Strengths & Key Advantages

1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 54.6% · GPQA Diamond 65%)
110 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 480ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$2/$8 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.

Metric	Mistral Saba	GPT-4.1
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.18	$0.72
Output Tokens / Task Tokens generated per task	24K	52K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Mistral Saba	GPT-4.1
Official API Model ID (SDK)	mistral-saba-latest	gpt-4-1
API Protocol	Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible)	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-02	2025-04
Knowledge Cutoff	January 2025	June 2024
Architecture	Multilingual Dense Transformer	Dense multimodal 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K window	Flat rate ($2/1M in) across full 1048K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.05/1M tokens	Automatic prefix caching at $0.5/1M (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-4.1: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Mistral Saba or GPT-4.1?

GPT-4.1 is more intelligent. It scores 48 compared with 40 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4.1 is faster, generating 110 tokens per second compared with 80 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral Saba is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $1.55 (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 0.48s.

Which model has a larger context window?

GPT-4.1 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 32.8K tokens.

निष्कर्ष

Mistral Saba (बहुभाषी अनुवाद, वैश्विक संवाद और क्रॉस-लिंगुअल दस्तावेज़ विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-4.1 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-4.1 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-4.1 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Mistral Saba बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Mistral Saba या GPT-4.1 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-4.1 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Mistral Saba और GPT-4.1 में किसका API सस्ता है?+

Mistral Saba की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.20 / $0.60 प्रति 1M टोकन है और GPT-4.1 की $2.00 / $8.00 है। समग्र लागत में Mistral Saba अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Mistral Saba में 32.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-4.1 में 1.05M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-4.1 तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Mistral Saba vs GPT-4.1

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Mistral Saba

GPT-4.1

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Mistral Saba · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-4.1 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Mistral Saba vs GPT-4.1: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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