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Llama 3.1 70B Instruct vs Saba : prix de l’API, contexte et fonctionnalités · api14

Meta: Llama 3.1 70B Instruct contre Mistral: Saba

Un comparatif côte à côte de Meta: Llama 3.1 70B Instruct (2,52 $US / 1M jetons (≈ 2,26 €)) et Mistral: Saba (0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,63 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.

Caractéristiques

	Meta: Llama 3.1 70B Instruct	Mistral: Saba
Fournisseur	Meta	Mistral
Entrée	2,52 $US / 1M jetons (≈ 2,26 €)	0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,63 €)
Sortie	2,52 $US / 1M jetons (≈ 2,26 €)	2,10 $US / 1M jetons (≈ 1,88 €)
Lecture du cache	-	0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €)
Fenêtre de contexte	131 072	32 768
Sortie max.	8 192	26 214
Entrée	text	text, file
Sortie	text	text
Appel d’outils
Sortie structurée
Contrôle du raisonnement
Ajouté le	23 juil. 2024	17 févr. 2025

Principales différences

Mistral: Saba est 72% moins cher sur les tokens d’entrée.
Mistral: Saba est 17% moins cher sur les tokens de sortie.
Meta: Llama 3.1 70B Instruct lit 4.0× plus de contexte (131 072 tokens).
Seul Mistral: Saba prend en charge l’appel d’outils.
Seul Mistral: Saba prend en charge la sortie JSON structurée.
Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00378 $US avec Meta: Llama 3.1 70B Instruct et 0,00175 $US avec Mistral: Saba.

En détail

Meta : Llama 3.1 70B Instruct est un modèle texte de Meta, publié le 2024-07-23. Mistral : Saba est un modèle texte de Mistral, publié le 2025-02-17. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de complétion de chat, et tous deux acceptent des invites texte et renvoient du texte. La principale différence structurelle est que Saba accepte aussi des entrées fichier, ce qui permet de transmettre un document en plus de votre invite plutôt que de coller son contenu dans le message.

Les deux modèles divergent le plus nettement sur la fenêtre de contexte et les modalités. Llama 3.1 70B Instruct a une longueur de contexte de 131072 tokens, tandis que Saba a 32768 tokens, donc Llama offre environ quatre fois plus de place pour les entrées longues. Saba est le seul des deux à accepter des entrées fichier ; Llama 3.1 70B Instruct fonctionne en texte entrant, texte sortant. Côté paramètres, Llama expose un ensemble plus large, incluant logit_bias, min_p, repetition_penalty et top_k, que Saba ne liste pas. Les deux prennent en charge tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty et max_tokens, donc l'appel de fonctions et la sortie de style JSON sont disponibles des deux côtés. Côté prix, Saba est l'option la moins chère pour l'entrée, tandis que Llama 3.1 70B Instruct est l'option la moins chère pour la sortie, donc la meilleure affaire dépend de la quantité que vous envoyez par rapport à celle que vous générez.

Pour la sélection pratique, privilégiez Llama 3.1 70B Instruct lorsque votre invite ou conversation est longue, lorsque vous avez besoin des contrôles d'échantillonnage supplémentaires tels que logit_bias, min_p, repetition_penalty ou top_k, ou lorsque votre charge de travail est orientée sortie et que le tarif de sortie moins cher compte davantage. Privilégiez Mistral : Saba lorsque vous voulez transmettre un fichier directement au modèle au lieu d'en extraire le texte vous-même, lorsque vos entrées tiennent confortablement dans 32768 tokens, ou lorsque votre charge de travail est orientée entrée et que le tarif d'entrée moins cher compte davantage. En cas de doute, la fenêtre de contexte est généralement le facteur décisif : tout ce qui dépasserait 32768 tokens doit aller vers Llama.

Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client OpenAI existant vers l'URL de base api14, envoyez votre clé, et définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour changer de modèle, vous modifiez uniquement cette chaîne, entre "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" et "mistralai/mistral-saba". La forme de la requête, le tableau messages et l'analyse de la réponse restent identiques, donc vous pouvez déplacer un appel d'un modèle à l'autre en modifiant une seule ligne, ou router entre eux à l'exécution selon la longueur de l'entrée ou la présence d'un fichier joint.

Il existe des cas où l'autre modèle reste le meilleur choix même après avoir choisi. Si vous commencez sur Saba pour son entrée fichier et son tarif d'entrée moins cher, mais qu'une requête dépasse 32768 tokens ou que vous avez besoin de logit_bias, min_p, repetition_penalty ou top_k, Llama 3.1 70B Instruct est celui qui peut la servir. Si vous commencez sur Llama pour son contexte long et sa sortie moins chère, mais que vous préférez transmettre un document sous forme de fichier plutôt que de coller son texte, Saba couvre ce cas. Aucun des deux modèles n'est strictement meilleur ; le choix dépend de la taille de votre entrée, de votre besoin d'entrées fichier, des paramètres d'échantillonnage sur lesquels vous vous appuyez, et de l'orientation de votre consommation de tokens vers l'entrée ou la sortie.

Changer de modèle en une chaîne

Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" par "mistralai/mistral-saba" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.

Meta: Llama 3.1 70B Instruct : détails et bac à sable →Mistral: Saba : détails et bac à sable →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "mistralai/mistral-saba",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Llama 3.1 70B Instruct contre Mistral: Saba

Caractéristiques

Principales différences

En détail

Changer de modèle en une chaîne

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