Aya Vision 8B vs Mistral Small 3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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CohereのAya Vision 8BとMistral AIのMistral Small 3は、注目度の高い主要AIモデルです。Aya Vision 8B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$0.10/出力$0.25、一方のMistral Small 3は32K トークンのコンテキストで入力$0.10/出力$0.30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 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%
Mistral Small 3
オープンウェイト基盤モデルMistral AI の Mistral Small 3 は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。32K のコンテキストウィンドウ、毎秒 105 トークンの生成速度、知能指数 41/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.3）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
32K tokens
31.5%
ひと目でわかる主な違い
- Aya Vision 8B is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral Small 3 has a larger context window (32K vs 16K tokens).
- Aya Vision 8B is faster at 110 tok/s vs 105 tok/s.
- Mistral Small 3 leads on SWE-bench coding (31.5% vs 22.0%).
| Feature | Aya Vision 8B | Mistral Small 3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 41 |
Provider | Cohere | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.25 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.09 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 16K tokens~24 A4 pages of text | 32K tokens~48 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 105 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 22% | 31.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 41% | 46.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.05 / 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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
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.
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 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
Mistral Small 3 · Strengths & Key Advantages
- 32K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 31.5% · GPQA Diamond 46.5%）
- 毎秒 105 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 380ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (24B)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 8B | Mistral Small 3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.08 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 25K |
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 8B | Mistral Small 3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | aya-vision-8b | mistral-small-3-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-03 | 2025-01 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | December 2024 |
| Architecture | Multilingual Vision-Language Transformer | Compact Dense Transformer |
| Parameters | 8B | 24B |
| 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 ($0.1/1M in) across full 16K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 32K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | Cached input at $0.05/1M 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) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 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 |
| Output Modalities | text | text |
Aya Vision 8B vs Mistral Small 3: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Aya Vision 8B or Mistral Small 3?
Mistral Small 3 is more intelligent. It scores 41 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Aya Vision 8B is faster, generating 110 tokens per second compared with 105 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Aya Vision 8B is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.09 (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 0.38s.
Which model has a larger context window?
Mistral Small 3 has a larger context window, supporting 32K tokens compared with 16K tokens.
総合評価
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。）とMistral Small 3（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、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Mistral Small 3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 8B と Mistral Small 3 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 Mistral Small 3 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 8B と Mistral Small 3 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Aya Vision 8B は100万トークンあたり入力$0.10 / 出力$0.25、Mistral Small 3 は入力$0.10 / 出力$0.30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 8B が 16K トークン、Mistral Small 3 が 32K 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Mistral AI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)。