Meta: Llama 3.1 70B Instruct tegen Mistral: Saba
Een vergelijking naast elkaar van Meta: Llama 3.1 70B Instruct (US$ 2,52 / 1M tekstdelen (≈ € 2,26)) en Mistral: Saba (US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,63)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Meta: Llama 3.1 70B Instruct | Mistral: Saba | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Meta | Mistral |
| Invoer | US$ 2,52 / 1M tekstdelen (≈ € 2,26) | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,63) |
| Uitvoer | US$ 2,52 / 1M tekstdelen (≈ € 2,26) | US$ 2,10 / 1M tekstdelen (≈ € 1,88) |
| Cache lezen | - | US$ 0,07 / 1M tekstdelen (≈ € 0,06) |
| Contextvenster | 131.072 | 32.768 |
| Maximale output | 8.192 | 26.214 |
| Invoer | text | text, file |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 23 jul 2024 | 17 feb 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Mistral: Saba is 72% goedkoper op inputtokens.
- Mistral: Saba is 17% goedkoper op outputtokens.
- Meta: Llama 3.1 70B Instruct leest 4.0× meer context (131.072 tokens).
- Alleen Mistral: Saba ondersteunt tool-aanroepen.
- Alleen Mistral: Saba ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00378 met Meta: Llama 3.1 70B Instruct en US$ 0,00175 met Mistral: Saba.
In detail
Meta: Llama 3.1 70B Instruct is een tekstmodel van Meta, uitgebracht op 2024-07-23. Mistral: Saba is een tekstmodel van Mistral, uitgebracht op 2025-02-17. Beide worden aangeboden via api14 als chat completions-modellen, en beide accepteren tekstprompts en retourneren tekst. Het belangrijkste structurele verschil is dat Saba ook bestandsinvoer accepteert, zodat je een document kunt meegeven naast je prompt in plaats van de inhoud ervan in het bericht te plakken.
De twee modellen verschillen het duidelijkst op contextvenster en modaliteiten. Llama 3.1 70B Instruct heeft een contextlengte van 131072 tokens, terwijl Saba 32768 tokens heeft, dus Llama geeft je ongeveer vier keer zoveel ruimte voor lange invoer. Saba is de enige van de twee die bestandsinvoer accepteert; Llama 3.1 70B Instruct is tekst in, tekst uit. Qua parameters biedt Llama een bredere set, waaronder logit_bias, min_p, repetition_penalty en top_k, die Saba niet vermeldt. Beide ondersteunen tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty en max_tokens, dus function calling en JSON-achtige uitvoer zijn aan beide kanten beschikbaar. Qua prijs is Saba de goedkopere optie voor invoer, terwijl Llama 3.1 70B Instruct de goedkopere optie is voor uitvoer, dus de betere deal hangt af van hoeveel je verstuurt versus hoeveel je genereert.
Voor praktische selectie kies je Llama 3.1 70B Instruct wanneer je prompt of gesprek lang is, wanneer je de extra sampling-besturing nodig hebt zoals logit_bias, min_p, repetition_penalty of top_k, of wanneer je workload uitvoerzwaar is en het goedkopere uitvoertarief zwaarder weegt. Kies Mistral: Saba wanneer je een bestand rechtstreeks aan het model wilt geven in plaats van de tekst zelf te extraheren, wanneer je invoer comfortabel binnen 32768 tokens past, of wanneer je workload invoerzwaar is en het goedkopere invoertarief zwaarder weegt. Als je twijfelt, is het contextvenster meestal de beslissende factor: alles wat 32768 tokens zou overschrijden, moet naar Llama.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt hetzelfde omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je bestaande OpenAI-client op de api14 base URL, stuurt je sleutel mee en stelt het model-veld in op de id die je wilt. Om van model te wisselen verander je alleen die string, tussen "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" en "mistralai/mistral-saba". De vorm van het verzoek, de messages-array en het parsen van de respons blijven identiek, dus je kunt een aanroep van het ene model naar het andere verplaatsen door een enkele regel te bewerken, of tijdens runtime tussen hen routeren op basis van invoerlengte of of er een bestand is bijgevoegd.
Er zijn gevallen waarin het andere model toch de betere keuze is, zelfs nadat je hebt gekozen. Als je begint met Saba vanwege de bestandsinvoer en het goedkopere invoertarief, maar een verzoek groeit voorbij 32768 tokens of je hebt logit_bias, min_p, repetition_penalty of top_k nodig, dan is Llama 3.1 70B Instruct degene die het kan bedienen. Als je begint met Llama vanwege de lange context en goedkopere uitvoer, maar je geeft liever een document als bestand mee dan de tekst te plakken, dan dekt Saba dat. Geen van beide modellen is strikt beter; de keuze volgt je invoergrootte, of je bestandsinvoer nodig hebt, op welke sampling-parameters je vertrouwt, en of je tokenverbruik neigt naar invoer of uitvoer.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" naar "mistralai/mistral-saba", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4