Mixtral 8x22B vs Mixtral 8x7B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AI의 Mixtral 8x22B와 Mistral AI의 Mixtral 8x7B는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Mixtral 8x22B는 65.5K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $1.20/$1.20(입력/출력)의 요금을 제공하며, Mixtral 8x7B는 32.8K 토큰 컨텍스트와 $0.20/$0.20의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Mixtral 8x22B
오픈 웨이트 파운데이션 모델Mistral AI의 Mixtral 8x22B 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 66K 컨텍스트 윈도우, 초당 55 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 44/100점(1M 토큰당 입력 $1.2 / 출력 $1.2)을 제공합니다.
$1.20 / 1M
$1.20 / 1M
65.5K tokens
36%
Mixtral 8x7B
오픈 웨이트 파운데이션 모델Mistral AI의 Mixtral 8x7B 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 33K 컨텍스트 윈도우, 초당 130 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 37/100점(1M 토큰당 입력 $0.2 / 출력 $0.2)을 제공합니다.
$0.20 / 1M
$0.20 / 1M
32.8K tokens
N/A
한눈에 보는 핵심 차이점
- Mixtral 8x7B is 6.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mixtral 8x22B has a larger context window (66K vs 33K tokens).
- Mixtral 8x7B is faster at 130 tok/s vs 55 tok/s.
| Feature | Mixtral 8x22B | Mixtral 8x7B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 44 | 37 |
Provider | Mistral AI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $1.20 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $0.20 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.78 / 1M | $0.10 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 65.5K tokens~98 A4 pages of text | 32.8K tokens~49 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 55 tok/s | 130 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 36% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 51.2% | 38% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.60 / 1M | $0.05 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
검증된 벤치마크 점수 비교
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Mixtral 8x22B · Strengths & Key Advantages
- 66K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 51.2%)
- 초당 55 토큰의 빠른 처리 속도와 700ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (141B total (39B MoE))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Mixtral 8x7B · Strengths & Key Advantages
- 33K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (GPQA Diamond 38% · MMLU-Pro 66.5%)
- 초당 130 토큰의 빠른 처리 속도와 380ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (46.7B (12.9B ))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Mixtral 8x22B | Mixtral 8x7B |
|---|---|---|
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 |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Mixtral 8x22B | Mixtral 8x7B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | mixtral-8x22b-latest | mixtral-8x7b-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-04 | 2023-12 |
| Knowledge Cutoff | March 2024 | Late 2023 |
| Architecture | Sparse Mixture-of-Experts (8x22B) | Sparse Mixture of Experts (MoE, 2 active of 8) |
| Parameters | 141B total (39B active MoE) | 46.7B (12.9B active) |
| 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 ($0.2/1M in) across full 33K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.6/1M 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) | 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) · 29 GB VRAM (4-bit Quantized) · 100 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 Mixtral 8x7B: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, Mixtral 8x22B or Mixtral 8x7B?
Mixtral 8x22B is more intelligent. It scores 44 compared with 37 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Mixtral 8x7B is faster, generating 130 tokens per second compared with 55 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mixtral 8x7B is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.78 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Mixtral 8x7B has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.70s.
Which model has a larger context window?
Mixtral 8x22B has a larger context window, supporting 65.5K tokens compared with 32.8K tokens.
종합 평가
Mixtral 8x22B(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Mixtral 8x7B(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Mixtral 8x22B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Mixtral 8x7B가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Mixtral 8x7B가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Mixtral 8x22B와 Mixtral 8x7B 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Mixtral 8x22B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Mixtral 8x22B와 Mixtral 8x7B의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Mixtral 8x22B는 100만 토큰당 입력 $1.20 / 출력 $1.20이며, Mixtral 8x7B는 입력 $0.20 / 출력 $0.20입니다. 혼합 비용 기준으로는 Mixtral 8x7B가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Mixtral 8x22B가 65.5K 토큰, Mixtral 8x7B가 32.8K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Mixtral 8x7B가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: Mistral AI 및 Mistral AI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).