Mistral 7B vs Llama 2 (70B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Mistral 7B dari Mistral AI dan Llama 2 (70B) dari Meta adalah dua model AI unggulan. Mistral 7B menawarkan jendela konteks 32.8K token dengan harga $0.06/$0.06 per 1 juta token, sedangkan Llama 2 (70B) menyediakan konteks 4.1K token seharga $0.40/$0.80 per 1 juta token. Berikut perbandingan lengkap benchmark, latensi, dan biayanya.
Ganti & Bandingkan Model Apa Saja
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Mistral 7B
Inferensi Super CepatMistral 7B dari Mistral AI adalah model AI yang dirancang untuk interaksi real-time dengan latensi sangat rendah dan routing bervolume tinggi, menghadirkan jendela konteks 33K, kecepatan 200 token/detik, indeks kecerdasan 32/100, serta tari
$0.06 / 1M
$0.06 / 1M
32.8K tokens
N/A
Llama 2 (70B)
Model Dasar Bobot TerbukaLlama 2 (70B) dari Meta adalah model AI yang dirancang untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, menghadirkan jendela konteks 4K, kecepatan 55 token/detik, indeks kecerdasan 31/100, serta tarif $0.4/$0.8
$0.40 / 1M
$0.80 / 1M
4.1K tokens
N/A
Perbedaan Utama Sekilas
- Mistral 7B is 8.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral 7B has a larger context window (33K vs 4K tokens).
- Mistral 7B is faster at 200 tok/s vs 55 tok/s.
| Feature | Mistral 7B | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 32 | 31 |
Provider | Mistral AI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.06 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.06 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.23 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 4.1K tokens~6 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 200 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.10 / 1M |
Siapa Unggul di Mana?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Skor Benchmark Terverifikasi
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latensi & Waktu Respons
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulator Biaya Token Interaktif
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mistral 7B · Strengths & Key Advantages
- Jendela konteks 33K dengan kapasitas output maksimum hingga 4K token (MMLU-Pro 56% · Arena Elo 1120)
- Kecepatan generasi tinggi 200 token/detik dengan latensi token pertama (TTFT) hanya 240 ms
- Bobot terbuka (7.3B) yang siap di-hosting mandiri di GPU lokal atau cloud privat melalui vLLM dan Ollama
Considerations & Trade-offs
- Membutuhkan infrastruktur GPU dengan kapasitas VRAM yang memadai untuk eksekusi lokal presisi penuh
- Pada tugas pembuktian ilmiah tingkat ekstrem, model penalaran berat kelas atas memberikan kedalaman lebih tinggi
Llama 2 (70B) · Strengths & Key Advantages
- Jendela konteks 4K dengan kapasitas output maksimum hingga 4K token (MMLU-Pro 56.8% · Arena Elo 1105)
- Kecepatan generasi tinggi 55 token/detik dengan latensi token pertama (TTFT) hanya 600 ms
- Bobot terbuka (70B (also 7B, 13B)) yang siap di-hosting mandiri di GPU lokal atau cloud privat melalui vLLM dan Ollama
Considerations & Trade-offs
- Membutuhkan infrastruktur GPU dengan kapasitas VRAM yang memadai untuk eksekusi lokal presisi penuh
- Pada tugas pembuktian ilmiah tingkat ekstrem, model penalaran berat kelas atas memberikan kedalaman lebih tinggi
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Mistral 7B | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spesifikasi Teknis
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Mistral 7B | Llama 2 (70B) |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mistral-7b-latest | meta-llama/Llama-2-(70B) |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2023-09 | 2023-07 |
| Knowledge Cutoff | Mid 2023 | September 2022 |
| Architecture | Sliding Window Attention (SWA) Transformer | Grouped-Query Attention (GQA) Transformer |
| Parameters | 7.3B | 70B (also 7B, 13B) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.06/1M in) across full 33K window | Flat rate ($0.4/1M in) across full 4K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.015/1M tokens | Cached input at $0.1/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| 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 | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 16 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
Mistral 7B vs Llama 2 (70B): Jawaban Cepat (FAQ)
Which is more intelligent, Mistral 7B or Llama 2 (70B)?
Mistral 7B is more intelligent. It scores 32 compared with 31 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Mistral 7B is faster, generating 200 tokens per second compared with 55 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral 7B is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.23 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mistral 7B has lower latency, with a time to first token of 0.24s compared with 0.60s.
Which model has a larger context window?
Mistral 7B has a larger context window, supporting 32.8K tokens compared with 4.1K tokens.
Kesimpulan
Baik Mistral 7B (Sangat cocok untuk interaksi real-time dengan latensi sangat rendah dan routing bervolume tinggi, sistem RAG perusahaan, dan integrasi API skala produksi.) maupun Llama 2 (70B) (Sangat cocok untuk self-hosting di server pribadi, fine-tuning, dan kedaulatan data penuh, sistem RAG perusahaan, dan integrasi API skala produksi.) sangat tangguh: Mistral 7B unggul dalam penalaran dan pemrograman, Mistral 7B memberikan kecepatan generasi token lebih tinggi, dan Mistral 7B lebih hemat biaya untuk penggunaan API skala besar.
Pertanyaan Umum (FAQ)
Mana yang lebih baik untuk coding dan penalaran, Mistral 7B atau Llama 2 (70B)?+
Dalam indeks kecerdasan gabungan dan benchmark coding, Mistral 7B memimpin. Lihat skor SWE-bench dan GPQA di atas untuk detailnya.
Berapa perbandingan harga API Mistral 7B vs Llama 2 (70B)?+
Mistral 7B mengenakan biaya $0.06 / $0.06 per 1M token input/output, sedangkan Llama 2 (70B) sebesar $0.40 / $0.80. Secara keseluruhan, Mistral 7B lebih hemat biaya.
Model mana yang memiliki jendela konteks lebih besar dan kecepatan lebih tinggi?+
Mistral 7B mendukung konteks 32.8K token dibandingkan 4.1K token pada Llama 2 (70B), sementara Mistral 7B unggul dalam kecepatan output token per detik.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- LLaMA-1 (65B) vs Llama 2 (70B): Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Mixtral 8x7B vs Mistral 7B: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Perbandingan Benchmark, Harga API & Kecepatan (2026)Bandingkan
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Sumber resmi: Dokumentasi API resmi Mistral AI & Meta serta evaluasi benchmark independen (2026).