Pixtral Large vs Aya Expanse 32B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AI의 Pixtral Large와 Cohere의 Aya Expanse 32B는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Pixtral Large는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $2.00/$6.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Aya Expanse 32B는 128K 토큰 컨텍스트와 $0.25/$0.50의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Pixtral Large
네이티브 멀티모달 AIMistral AI의 Pixtral Large 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 70 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 48/100점(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $6)을 제공합니다.
$2.00 / 1M
$6.00 / 1M
128K tokens
38.5%
Aya Expanse 32B
글로벌 다국어 특화 모델Cohere의 Aya Expanse 32B 모델은 정교한 다국어 번역, 글로벌 비즈니스 커뮤니케이션 및 교차 언어 분석에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 85 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 44/100점(1M 토큰당 입력 $0.25 / 출력 $0.5)을 제공합니다.
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
128K tokens
33.5%
한눈에 보는 핵심 차이점
- Aya Expanse 32B is 10.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Aya Expanse 32B is faster at 85 tok/s vs 70 tok/s.
- Pixtral Large leads on SWE-bench coding (38.5% vs 33.5%).
| Feature | Pixtral Large | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 44 |
Provider | Mistral AI | Cohere |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $6.00 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.70 / 1M | $0.14 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 38.5% | 33.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55.4% | 50% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $1.00 / 1M | $0.06 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 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.
Pixtral Large · Strengths & Key Advantages
- 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 38.5% · GPQA Diamond 55.4%)
- 초당 70 토큰의 빠른 처리 속도와 550ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (124B)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
- 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다
Aya Expanse 32B · Strengths & Key Advantages
- 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 33.5% · GPQA Diamond 50%)
- 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 440ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (32B)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 | Pixtral Large | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $0.18 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Pixtral Large | Aya Expanse 32B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | pixtral-large-latest | aya-expanse-32b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-11 | 2024-10 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | August 2024 |
| Architecture | Frontier Vision-Language Transformer | High-Capacity Multilingual Transformer |
| Parameters | 124B | 32B |
| 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 ($2/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $1/1M tokens | Cached input at $0.06/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 77 GB VRAM (4-bit Quantized) · 267 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Pixtral Large vs Aya Expanse 32B: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, Pixtral Large or Aya Expanse 32B?
Pixtral Large is more intelligent. It scores 48 compared with 44 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Aya Expanse 32B is faster, generating 85 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Aya Expanse 32B is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $1.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Aya Expanse 32B has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.55s.
종합 평가
Pixtral Large(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Aya Expanse 32B(정교한 다국어 번역, 글로벌 비즈니스 커뮤니케이션 및 교차 언어 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Pixtral Large가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Aya Expanse 32B가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Aya Expanse 32B가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Pixtral Large와 Aya Expanse 32B 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Pixtral Large가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Pixtral Large와 Aya Expanse 32B의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Pixtral Large는 100만 토큰당 입력 $2.00 / 출력 $6.00이며, Aya Expanse 32B는 입력 $0.25 / 출력 $0.50입니다. 혼합 비용 기준으로는 Aya Expanse 32B가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Pixtral Large가 128K 토큰, Aya Expanse 32B가 128K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Aya Expanse 32B가 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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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.
공식 출처: Mistral AI 및 Cohere 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).