Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Mistral AIのMinistral 3BとGoogleのGemini 1.5 Flash-8Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Ministral 3Bは128K 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$0.04/出力$0.04、一方のGemini 1.5 Flash-8Bは1.05M トークンのコンテキストで入力$0.04/出力$0.15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
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Ministral 3B
軽量・高コスト効率モデルMistral AI の Ministral 3B は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 180 トークンの生成速度、知能指数 33/100（1Mトークンあたり入力$0.04・出力$0.04）を実現しています。
$0.04 / 1M
$0.04 / 1M
128K tokens
22.1%
Gemini 1.5 Flash-8B
ネイティブ・マルチモーダルAIGoogle の Gemini 1.5 Flash-8B は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 160 トークンの生成速度、知能指数 37/100（1Mトークンあたり入力$0.0375・出力$0.15）を実現しています。
$0.04 / 1M
$0.15 / 1M
1.05M tokens
24.5%
ひと目でわかる主な違い
- Ministral 3B is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- Ministral 3B is faster at 180 tok/s vs 160 tok/s.
- Gemini 1.5 Flash-8B leads on SWE-bench coding (24.5% vs 22.1%).
| Feature | Ministral 3B | Gemini 1.5 Flash-8B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 33 | 37 |
Provider | Mistral AI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.04 / 1M | $0.04 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.04 / 1M | $0.15 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.03 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 22.1% | 24.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 32.5% | 38.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.01 / 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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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.
Ministral 3B · Strengths & Key Advantages
- 128K 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 22.1% · GPQA Diamond 32.5%）
- 毎秒 180 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 210ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.04・出力$0.04）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 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
Gemini 1.5 Flash-8B · Strengths & Key Advantages
- 1.0M 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 24.5% · GPQA Diamond 38.2%）
- 毎秒 160 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 250ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.0375・出力$0.15）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 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 | Ministral 3B | Gemini 1.5 Flash-8B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.04 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 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 | Ministral 3B | Gemini 1.5 Flash-8B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | ministral-3b-latest | models/gemini-1-5-flash-8b |
| API Protocol | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2024-10 | 2024-10 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | May 2024 |
| Architecture | Ultra-Compact Dense Transformer | High-Throughput Multimodal Transformer |
| Parameters | 3B | 8B |
| 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 ($0.04/1M in) across full 128K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Implicit + Explicit Context Caching at $0.01/1M with configurable TTL |
| 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Ministral 3B or Gemini 1.5 Flash-8B?
Gemini 1.5 Flash-8B is more intelligent. It scores 37 compared with 33 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Ministral 3B is faster, generating 180 tokens per second compared with 160 tokens per second.
Which model has lower latency?
Ministral 3B has lower latency, with a time to first token of 0.21s compared with 0.25s.
Which model has a larger context window?
Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.
総合評価
Ministral 3B（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、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Gemini 1.5 Flash-8B（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、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Gemini 1.5 Flash-8Bがリードし、応答速度とスループットではMinistral 3Bが優れ、APIコスト効率ではMinistral 3B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 Ministral 3B と Gemini 1.5 Flash-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 Gemini 1.5 Flash-8B 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。
Ministral 3B と Gemini 1.5 Flash-8B ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Ministral 3B は100万トークンあたり入力$0.04 / 出力$0.04、Gemini 1.5 Flash-8B は入力$0.04 / 出力$0.15です。総合的なコスト効率では Ministral 3B 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 Ministral 3B が 128K トークン、Gemini 1.5 Flash-8B が 1.05M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Ministral 3B 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.
Related reading
- Gemini 1.5 Flash-8B vs Ministral 8B：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Gemini 2.0 Flash-Lite vs Gemini 1.5 Flash-8B：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Ministral 8B vs Ministral 3B：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Aion-Mini：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
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: Mistral AIおよびGoogle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)。