Aya Vision 32B vs Aya Vision 8B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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CohereのAya Vision 32BとCohereのAya Vision 8Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Aya Vision 32Bは16K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.35/出力$0.80、一方のAya Vision 8Bは16K トークンのコンテキストで入力$0.10/出力$0.25です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Aya Vision 32B
グローバル多言語AIモデルCohere の Aya Vision 32B は、高精度な多言語翻訳、異文化理解、グローバル企業の業務処理向けに設計されたAIモデルです。16K のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 45/100（1Mトークンあたり入力$0.35・出力$0.8）を実現しています。
$0.35 / 1M
$0.80 / 1M
16K tokens
32%
Aya Vision 8B
グローバル多言語AIモデルCohere の Aya Vision 8B は、高精度な多言語翻訳、異文化理解、グローバル企業の業務処理向けに設計されたAIモデルです。16K のコンテキストウィンドウ、毎秒 110 トークンの生成速度、知能指数 38/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.25）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.25 / 1M
16K tokens
22%
ひと目でわかる主な違い
- Aya Vision 8B is 3.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Aya Vision 8B is faster at 110 tok/s vs 75 tok/s.
- Aya Vision 32B leads on SWE-bench coding (32.0% vs 22.0%).
| Feature | Aya Vision 32B | Aya Vision 8B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 45 | 38 |
Provider | Cohere | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.80 / 1M | $0.25 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.21 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 16K tokens~24 A4 pages of text | 16K tokens~24 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32% | 22% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 51.5% | 41% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.08 / 1M | $0.03 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aya Vision 32B · Strengths & Key Advantages
- 16K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 32% · GPQA Diamond 51.5%）
- 毎秒 75 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 480ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (32B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Aya Vision 8B · Strengths & Key Advantages
- 16K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 41%）
- 毎秒 110 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 350ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (8B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Aya Vision 32B | Aya Vision 8B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.06 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Aya Vision 32B | Aya Vision 8B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | aya-vision-32b | aya-vision-8b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-03 | 2025-03 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | January 2025 |
| Architecture | High-Capacity Multilingual VLM | Multilingual Vision-Language Transformer |
| Parameters | 32B | 8B |
| 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 ($0.35/1M in) across full 16K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 16K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.08/1M tokens | Cached input at $0.03/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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 | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 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, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Aya Vision 32B vs Aya Vision 8B: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Aya Vision 32B or Aya Vision 8B?
Aya Vision 32B is more intelligent. It scores 45 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Aya Vision 8B is faster, generating 110 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Aya Vision 8B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Aya Vision 8B has lower latency, with a time to first token of 0.35s compared with 0.48s.
総合評価
Aya Vision 32B（高精度な多言語翻訳、異文化理解、グローバル企業の業務処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とAya Vision 8B（高精度な多言語翻訳、異文化理解、グローバル企業の業務処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではAya Vision 32Bがリードし、応答速度とスループットではAya Vision 8Bが優れ、APIコスト効率ではAya Vision 8Bが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Aya Vision 32B と Aya Vision 8B のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Aya Vision 32B が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Aya Vision 32B と Aya Vision 8B ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Aya Vision 32B は100万トークンあたり入力$0.35 / 出力$0.80、Aya Vision 8B は入力$0.10 / 出力$0.25です。総合的なコスト効率では Aya Vision 8B がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Aya Vision 32B が 16K トークン、Aya Vision 8B が 16K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Aya Vision 8B がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
公的ソース: CohereおよびCohere公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。