Command A Translate vs Mistral Small 3.2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Command A Translate da Cohere e Mistral Small 3.2 da Mistral AI são dois modelos de IA de destaque. O Command A Translate oferece uma janela de contexto de 8.2K tokens a $0.20/$0.40 por milhão de tokens, enquanto o Mistral Small 3.2 oferece 128K tokens de contexto a $0.10/$0.30 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
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Command A Translate
Modelo Leve e EconômicoO Command A Translate da Cohere é um modelo de IA projetado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, oferecendo janela de contexto de 8K, velocidade de 130 tokens/s, índice de inteligência de 40/100 e tarifa d
$0.20 / 1M
$0.40 / 1M
8.2K tokens
N/A
Mistral Small 3.2
Modelo Base de Pesos AbertosO Mistral Small 3.2 da Mistral AI é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 100 tokens/s, índice de inteligência de 43/
$0.10 / 1M
$0.30 / 1M
128K tokens
34%
Principais Diferenças em Resumo
- Mistral Small 3.2 is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Mistral Small 3.2 has a larger context window (128K vs 8K tokens).
- Command A Translate is faster at 130 tok/s vs 100 tok/s.
| Feature | Command A Translate | Mistral Small 3.2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 40 | 43 |
Provider | Cohere | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.40 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.09 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 130 tok/s | 100 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 34% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 48.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.05 / 1M |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Command A Translate · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 8K com limite máximo de saída de 4K tokens (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1235)
- Taxa de transferência rápida de 130 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 320 ms
- Pesos abertos (Confidential (~14B)) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Mistral Small 3.2 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 34% · GPQA Diamond 48.5%)
- Taxa de transferência rápida de 100 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 400 ms
- Pesos abertos (24B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Command A Translate | Mistral Small 3.2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.09 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Command A Translate | Mistral Small 3.2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | command-a-translate | mistral-small-3-2-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-06 |
| Knowledge Cutoff | June 2025 | April 2025 |
| Architecture | Specialized Enterprise Neural Translation Transformer | Compact Vision-Language Transformer |
| Parameters | Confidential (~14B) | 24B |
| 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 ($0.2/1M in) across full 8K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 9 GB VRAM (4-bit Quantized) · 30 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Command A Translate vs Mistral Small 3.2: Respostas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Command A Translate or Mistral Small 3.2?
Mistral Small 3.2 is more intelligent. It scores 43 compared with 40 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Command A Translate is faster, generating 130 tokens per second compared with 100 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Mistral Small 3.2 is cheaper at $0.09 per 1M tokens blended, compared with $0.11 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Command A Translate has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.40s.
Which model has a larger context window?
Mistral Small 3.2 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 8.2K tokens.
Veredito
Tanto Command A Translate (Indicado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Mistral Small 3.2 (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Mistral Small 3.2 lidera em inteligência geral e programação, Command A Translate oferece geração mais rápida e Mistral Small 3.2 apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Command A Translate ou Mistral Small 3.2?+
Nas avaliações de inteligência e código, Mistral Small 3.2 leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Command A Translate ou Mistral Small 3.2?+
O Command A Translate custa $0.20 / $0.40 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Mistral Small 3.2 custa $0.10 / $0.30. No custo combinado, Mistral Small 3.2 é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Command A Translate suporta 8.2K tokens de contexto contra 128K tokens do Mistral Small 3.2, enquanto Command A Translate entrega maior velocidade de geração.
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Cohere e Mistral AI e benchmarks independentes (2026).