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Llama 3.1 70B Instruct vs Saba: API 가격, 컨텍스트, 기능 비교 · api14

Meta: Llama 3.1 70B Instruct 대 Mistral: Saba

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Meta: Llama 3.1 70B Instruct(US$2.52 / 100만 토큰 (≈ ₩3,419))와(과) Mistral: Saba(US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩950))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

	Meta: Llama 3.1 70B Instruct	Mistral: Saba
제공업체	Meta	Mistral
입력	US$2.52 / 100만 토큰 (≈ ₩3,419)	US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩950)
출력	US$2.52 / 100만 토큰 (≈ ₩3,419)	US$2.10 / 100만 토큰 (≈ ₩2,849)
캐시 읽기	-	US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩95)
컨텍스트 윈도우	131,072	32,768
최대 출력	8,192	26,214
입력	text	text, file
출력	text	text
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일	2024. 7. 23.	2025. 2. 17.

주요 차이점

Mistral: Saba의 입력 토큰 가격이 72% 더 저렴합니다.
Mistral: Saba의 출력 토큰 가격이 17% 더 저렴합니다.
Meta: Llama 3.1 70B Instruct는(은) 4.0배 더 긴 컨텍스트(131,072 토큰)를 읽습니다.
도구 호출은(는) Mistral: Saba만 지원합니다.
구조화된 JSON 출력은(는) Mistral: Saba만 지원합니다.
입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Meta: Llama 3.1 70B Instruct에서 US$0.00378, Mistral: Saba에서 US$0.00175입니다.

자세히 보기

Meta: Llama 3.1 70B Instruct는 Meta의 텍스트 모델로, 2024-07-23에 출시되었습니다. Mistral: Saba는 Mistral의 텍스트 모델로, 2025-02-17에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 채팅 완성 모델로 제공되며, 둘 다 텍스트 프롬프트를 받아 텍스트를 반환합니다. 주요 구조적 차이는 Saba가 파일 입력도 받는다는 점입니다. 따라서 문서 내용을 메시지에 붙여 넣는 대신 프롬프트와 함께 문서를 전달할 수 있습니다.

두 모델은 컨텍스트 윈도우와 모달리티에서 가장 뚜렷하게 갈립니다. Llama 3.1 70B Instruct의 컨텍스트 길이는 131072 토큰이고 Saba는 32768 토큰이므로, Llama는 긴 입력을 위한 공간을 약 네 배 더 제공합니다. Saba는 둘 중 유일하게 파일 입력을 받습니다. Llama 3.1 70B Instruct는 텍스트 입력, 텍스트 출력입니다. 매개변수 측면에서 Llama는 logit_bias, min_p, repetition_penalty, top_k를 포함해 더 넓은 집합을 노출하며, Saba는 이를 나열하지 않습니다. 둘 다 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens를 지원하므로 함수 호출과 JSON 스타일 출력은 어느 쪽에서나 사용할 수 있습니다. 가격 측면에서 Saba는 입력에서 더 저렴한 옵션이고, Llama 3.1 70B Instruct는 출력에서 더 저렴한 옵션이므로, 더 나은 거래는 보내는 양과 생성하는 양에 따라 달라집니다.

실용적인 선택을 위해서는 프롬프트나 대화가 길 때, logit_bias, min_p, repetition_penalty, top_k 같은 추가 샘플링 제어가 필요할 때, 또는 워크로드가 출력 중심이라 더 저렴한 출력 요율이 더 중요할 때 Llama 3.1 70B Instruct를 선택하세요. 텍스트를 직접 추출하는 대신 모델에 파일을 바로 넘기고 싶을 때, 입력이 32768 토큰 안에 여유 있게 들어갈 때, 또는 워크로드가 입력 중심이라 더 저렴한 입력 요율이 더 중요할 때 Mistral: Saba를 선택하세요. 확실하지 않다면 보통 컨텍스트 윈도우가 결정적 요인입니다. 32768 토큰을 초과할 작업은 Llama로 가야 합니다.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 API가 OpenAI 호환 방식이므로 동일하게 작동합니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고 키를 보낸 뒤, model 필드를 원하는 id로 설정합니다. 모델을 전환하려면 "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct"와 "mistralai/mistral-saba" 사이에서 그 문자열만 바꾸면 됩니다. 요청 형태, messages 배열, 응답 파싱은 동일하게 유지되므로, 한 줄만 편집해 호출을 한 모델에서 다른 모델로 옮기거나, 입력 길이나 파일 첨부 여부에 따라 런타임에 둘 사이를 라우팅할 수 있습니다.

선택한 뒤에도 다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 파일 입력과 더 저렴한 입력 요율 때문에 Saba로 시작했지만 요청이 32768 토큰을 넘어가거나 logit_bias, min_p, repetition_penalty, top_k가 필요해지면, 이를 처리할 수 있는 것은 Llama 3.1 70B Instruct입니다. 긴 컨텍스트와 더 저렴한 출력 때문에 Llama로 시작했지만 문서 텍스트를 붙여 넣는 대신 파일로 전달하고 싶다면 Saba가 이를 처리합니다. 어느 모델도 엄밀히 더 낫지는 않습니다. 선택은 입력 크기, 파일 입력 필요 여부, 의존하는 샘플링 매개변수, 그리고 토큰 지출이 입력 쪽으로 기우는지 출력 쪽으로 기우는지에 따릅니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct"에서 "mistralai/mistral-saba"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

Meta: Llama 3.1 70B Instruct 상세 정보 및 플레이그라운드 →Mistral: Saba 상세 정보 및 플레이그라운드 →

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 대 Mistral: Saba

사양

주요 차이점

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