Mixtral 8x22B vs Llama 3 (70B)
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AIのMixtral 8x22BとMetaのLlama 3 (70B)は、注目度の高い主要AIモデルです。Mixtral 8x22Bは65.5K 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$1.20/出力$1.20、一方のLlama 3 (70B)は8.2K トークンのコンテキストで入力$0.35/出力$0.80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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Mixtral 8x22B
オープンウェイト基盤モデルMistral AI の Mixtral 8x22B 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。66K のコンテキストウィンドウ、毎秒 55 トークンの生成速度、知能指数 44/100（1Mトークンあたり入力$1.2・出力$1.2）を実現しています。
$1.20 / 1M
$1.20 / 1M
65.5K tokens
36%
Llama 3 (70B)
オープンウェイト基盤モデルMeta の Llama 3 (70B) 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。8K 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 42/100（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
8.2K tokens
24%
ひと目でわかる主な違い
- Llama 3 (70B) is 2.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mixtral 8x22B has a larger context window (66K vs 8K tokens).
- Llama 3 (70B) is faster at 110 tok/s vs 55 tok/s.
- Mixtral 8x22B leads on SWE-bench coding (36.0% vs 24.0%).
| Feature | Mixtral 8x22B | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 44 | 42 |
Provider | Mistral AI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $1.20 / 1M | $0.35 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.78 / 1M | $0.21 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 65.5K tokens~98 A4 pages of text | 8.2K tokens~12 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 55 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 36% | 24% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 51.2% | 46% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.60 / 1M | $0.09 / 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.
Mixtral 8x22B · Strengths & Key Advantages
- 66K 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 36% · GPQA Diamond 51.2%）
- 毎秒 55 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 700ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (141B total (39B MoE))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
Llama 3 (70B) · Strengths & Key Advantages
- 8K 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 24% · GPQA Diamond 46%）
- 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 420ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (70B)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 | Mixtral 8x22B | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.45 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 24K |
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 | Mixtral 8x22B | Llama 3 (70B) |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mixtral-8x22b-latest | meta-llama/Llama-3-(70B) |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-04 | 2024-04 |
| Knowledge Cutoff | March 2024 | March 2024 |
| Architecture | Sparse Mixture-of-Experts (8x22B) | GQA High-Capacity Transformer |
| Parameters | 141B total (39B active MoE) | 70B |
| 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 ($1.2/1M in) across full 66K window | Flat rate ($0.35/1M in) across full 8K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.6/1M tokens | Cached input at $0.0875/1M 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 87 GB VRAM (4-bit Quantized) · 303 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 |
Mixtral 8x22B vs Llama 3 (70B): よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Mixtral 8x22B or Llama 3 (70B)?
Mixtral 8x22B is more intelligent. It scores 44 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3 (70B) is faster, generating 110 tokens per second compared with 55 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3 (70B) is cheaper at $0.21 per 1M tokens blended, compared with $0.78 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3 (70B) has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.70s.
Which model has a larger context window?
Mixtral 8x22B has a larger context window, supporting 65.5K tokens compared with 8.2K tokens.
総合評価
Mixtral 8x22B（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。）とLlama 3 (70B)（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Mixtral 8x22Bがリードし、応答速度とスループットではLlama 3 (70B)が優れ、APIコスト効率ではLlama 3 (70B)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 Mixtral 8x22B と Llama 3 (70B) 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 Mixtral 8x22B 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。
Mixtral 8x22B と Llama 3 (70B) ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Mixtral 8x22B は100万トークンあたり入力$1.20 / 出力$1.20、Llama 3 (70B) は入力$0.35 / 出力$0.80です。総合的なコスト効率では Llama 3 (70B) 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 Mixtral 8x22B が 65.5K トークン、Llama 3 (70B) が 8.2K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Llama 3 (70B) 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Meta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)。