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Head-to-Head Model Comparison

Mixtral 8x7B vs Mistral 7B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Mixtral 8x7B vs Mistral 7B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI의 Mixtral 8x7B와 Mistral AI의 Mistral 7B는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Mixtral 8x7B는 32.8K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.20/$0.20(입력/출력)의 요금을 제공하며, Mistral 7B는 32.8K 토큰 컨텍스트와 $0.06/$0.06의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Mistral AI

Mixtral 8x7B

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Mistral 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.

Intelligence Index37 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Mistral AI

Mistral 7B

초고속 저지연 추론 모델

Mistral AI의 Mistral 7B 모델은 초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리에 최적화된 AI 모델로, 33K 컨텍스트 윈도우, 초당 200 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 32/100점(1M 토큰당 입력 $0.06 / 출력 $0.06)을 제공합니다.

Intelligence Index32 / 100
Input Token:

$0.06 / 1M

Output Token:

$0.06 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Mistral 7B is 3.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Mistral 7B is faster at 200 tok/s vs 130 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMixtral 8x7BMistral 7B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3732
Provider
Mistral AIMistral AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$0.06 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.20 / 1M$0.06 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.10 / 1M$0.03 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
32.8K tokens~49 A4 pages of text32.8K tokens~49 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
130 tok/s200 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
38%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.05 / 1M$0.01 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Mistral 7B
3.3x cheaper monthly runtime
Speed
Mistral 7B
+54% faster generation
Context
Tied
32.8K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Mixtral 8x7BMistral 7B
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

38%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

66.5%vs56%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1195ptsvs1120pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

130 tok/s vs200 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Mixtral 8x7B0.38s
Mistral 7B0.24s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Mixtral 8x7B4.23s
Mistral 7B2.74s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Mixtral 8x7B Monthly API Bill
$0.56 / month
$0.2/1M in · $0.2/1M out
Mistral 7B Monthly API Bill
$0.17 / month
$0.06/1M in · $0.06/1M out
Mistral 7B saves approximately $0.39 / month (70%) under this workload.3.3x Savings

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

Mistral 7B · Strengths & Key Advantages

  • 33K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 56% · Arena Elo 1120)
  • 초당 200 토큰의 빠른 처리 속도와 240ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (7.3B)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.

MetricMixtral 8x7BMistral 7B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMixtral 8x7BMistral 7B
Official API Model ID (SDK)mixtral-8x7b-latestmistral-7b-latest
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2023-122023-09
Knowledge CutoffLate 2023Mid 2023
ArchitectureSparse Mixture of Experts (MoE, 2 active of 8)Sliding Window Attention (SWA) Transformer
Parameters46.7B (12.9B active)7.3B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.2/1M in) across full 33K windowFlat rate ($0.06/1M in) across full 33K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.05/1M tokensCached input at $0.015/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 29 GB VRAM (4-bit Quantized) · 100 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 16 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Mixtral 8x7B vs Mistral 7B: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Mixtral 8x7B or Mistral 7B?

Mixtral 8x7B is more intelligent. It scores 37 compared with 32 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Mistral 7B is faster, generating 200 tokens per second compared with 130 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Mistral 7B is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Mistral 7B has lower latency, with a time to first token of 0.24s compared with 0.38s.

종합 평가

Mixtral 8x7B(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Mistral 7B(초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Mixtral 8x7B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Mistral 7B가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Mistral 7B가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Mixtral 8x7B와 Mistral 7B 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Mixtral 8x7B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Mixtral 8x7B와 Mistral 7B의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Mixtral 8x7B는 100만 토큰당 입력 $0.20 / 출력 $0.20이며, Mistral 7B는 입력 $0.06 / 출력 $0.06입니다. 혼합 비용 기준으로는 Mistral 7B가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Mixtral 8x7B가 32.8K 토큰, Mistral 7B가 32.8K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Mistral 7B가 더 빠릅니다.

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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공식 출처: Mistral AI 및 Mistral AI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).