Meta: Llama 3.1 70B Instruct contra Mistral: Saba
Uma comparação lado a lado entre Meta: Llama 3.1 70B Instruct (US$ 2,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 13,87)) e Mistral: Saba (US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,85)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Meta: Llama 3.1 70B Instruct | Mistral: Saba | |
|---|---|---|
| Provedor | Meta | Mistral |
| Entrada | US$ 2,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 13,87) | US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,85) |
| Saída | US$ 2,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 13,87) | US$ 2,10 / 1M fragmentos (≈ R$ 11,56) |
| Leitura de cache | - | US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,39) |
| Janela de contexto | 131.072 | 32.768 |
| Saída máxima | 8.192 | 26.214 |
| Entrada | text | text, file |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 23 de jul. de 2024 | 17 de fev. de 2025 |
Principais diferenças
- Mistral: Saba é 72% mais barato nos tokens de entrada.
- Mistral: Saba é 17% mais barato nos tokens de saída.
- Meta: Llama 3.1 70B Instruct lê 4.0× mais contexto (131.072 tokens).
- Só o Mistral: Saba suporta chamada de ferramentas.
- Só o Mistral: Saba suporta saída JSON estruturada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00378 com Meta: Llama 3.1 70B Instruct e US$ 0,00175 com Mistral: Saba.
Em detalhe
Meta: Llama 3.1 70B Instruct é um modelo de texto da Meta, lançado em 2024-07-23. Mistral: Saba é um modelo de texto da Mistral, lançado em 2025-02-17. Ambos são servidos através da api14 como modelos de chat completions, e ambos aceitam prompts de texto e retornam texto. A principal diferença estrutural é que Saba também aceita entradas de ficheiro, pelo que pode passar um documento juntamente com o seu prompt em vez de colar o seu conteúdo na mensagem.
Os dois modelos divergem mais claramente na janela de contexto e nas modalidades. Llama 3.1 70B Instruct tem um comprimento de contexto de 131072 tokens, enquanto Saba tem 32768 tokens, pelo que Llama lhe dá aproximadamente quatro vezes mais espaço para entradas longas. Saba é o único dos dois que aceita entradas de ficheiro; Llama 3.1 70B Instruct é texto a entrar, texto a sair. Nos parâmetros, Llama expõe um conjunto mais amplo, incluindo logit_bias, min_p, repetition_penalty e top_k, que Saba não lista. Ambos suportam tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed, stop, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty e max_tokens, pelo que a chamada de funções e a saída em estilo JSON estão disponíveis em qualquer dos lados. No preço, Saba é a opção mais barata para entrada, enquanto Llama 3.1 70B Instruct é a opção mais barata para saída, pelo que o melhor negócio depende de quanto envia versus quanto gera.
Para seleção prática, recorra a Llama 3.1 70B Instruct quando o seu prompt ou conversa for longa, quando precisar dos controlos de amostragem extra como logit_bias, min_p, repetition_penalty ou top_k, ou quando a sua carga de trabalho for pesada em saída e a taxa de saída mais barata importar mais. Recorra a Mistral: Saba quando quiser entregar um ficheiro diretamente ao modelo em vez de extrair o seu texto, quando as suas entradas couberem confortavelmente dentro de 32768 tokens, ou quando a sua carga de trabalho for pesada em entrada e a taxa de entrada mais barata importar mais. Se estiver inseguro, a janela de contexto é normalmente o fator decisivo: qualquer coisa que exceda 32768 tokens tem de ir para Llama.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente OpenAI existente para o URL base da api14, envia a sua chave e define o campo model para o id que pretende. Para trocar de modelo, altera apenas essa string, entre "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" e "mistralai/mistral-saba". A forma do pedido, o array messages e a análise da resposta mantêm-se idênticos, pelo que pode mover uma chamada de um modelo para o outro editando uma única linha, ou encaminhar entre eles em tempo de execução com base no comprimento da entrada ou se um ficheiro está anexado.
Há casos em que o outro modelo continua a ser a melhor escolha mesmo depois de ter escolhido. Se começar em Saba pela sua entrada de ficheiro e taxa de entrada mais barata, mas um pedido crescer além de 32768 tokens ou precisar de logit_bias, min_p, repetition_penalty ou top_k, Llama 3.1 70B Instruct é o que o pode servir. Se começar em Llama pelo seu contexto longo e saída mais barata, mas preferir passar um documento como ficheiro em vez de colar o seu texto, Saba cobre isso. Nenhum dos modelos é estritamente melhor; a escolha segue o tamanho da sua entrada, se precisa de entradas de ficheiro, em que parâmetros de amostragem confia, e se o seu gasto de tokens se inclina para entrada ou saída.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" para "mistralai/mistral-saba", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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);
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