Mistral Saba vs GPT-4.1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AIのMistral SabaとOpenAIのGPT-4.1は、注目度の高い主要AIモデルです。Mistral Sabaは32.8K 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$0.20/出力$0.60、一方のGPT-4.1は1.05M トークンのコンテキストで入力$2.00/出力$8.00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。
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Mistral Saba
グローバル多言語AIモデルMistral AI の Mistral Saba 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。33K のコンテキストウィンドウ、毎秒 80 トークンの生成速度、知能指数 40/100（1Mトークンあたり入力$0.2・出力$0.6）を実現しています。
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
32.8K tokens
38%
GPT-4.1
フラッグシップ最先端モデルOpenAI の GPT-4.1 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 110 トークンの生成速度、知能指数 48/100（1Mトークンあたり入力$2・出力$8）を実現しています。
$2.00 / 1M
$8.00 / 1M
1.05M tokens
54.6%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| 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 |
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.
Mistral Saba · Strengths & Key Advantages
- 33K 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 38% · GPQA Diamond 46.5%）
- 毎秒 80 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 460ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.2・出力$0.6）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
GPT-4.1 · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 54.6% · GPQA Diamond 65%）
- 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 480ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$2・出力$8）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
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
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 |
技術仕様・スペック
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: よくある質問 (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.
総合評価
Mistral Saba（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GPT-4.1（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、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。）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GPT-4.1がリードし、応答速度とスループットではGPT-4.1が優れ、APIコスト効率ではMistral Saba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 Mistral Saba と GPT-4.1 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 GPT-4.1 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。
Mistral Saba と GPT-4.1 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Mistral Saba は100万トークンあたり入力$0.20 / 出力$0.60、GPT-4.1 は入力$2.00 / 出力$8.00です。総合的なコスト効率では Mistral Saba 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 Mistral Saba が 32.8K トークン、GPT-4.1 が 1.05M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-4.1 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: Mistral AIおよびOpenAI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)。