横並び比較
価格、プロバイダー、コンテキスト、機能、レイテンシー、ソース基準を比較します。
| Model | Provider | Input | Output | Context | Capabilities | Best for | Latency | Status | Source |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Meta: Llama 4 Maverickmeta-llama/llama-4-maverick | Meta | $0.15 / 1M tokens | $0.6 / 1M tokens | 1M | JSON modeLong contextStreamingLow cost | open-model workflows, cost-sensitive long context | 950-2800ms | Catalog | OpenRouter if available |
| Mistral: Mistral Small 3.2 24Bmistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct | Mistral AI | $0.1 / 1M tokens | $0.3 / 1M tokens | 128k | Tool callingJSON modeStreamingLow cost | translation, classification | 700-2300ms | Catalog | OpenRouter if available |
FAQ
Mistral: Mistral Small 3.2 24B のほうが Meta: Llama 4 Maverick より安価です（$0.1 / 1M tokens input / $0.3 / 1M tokens output 対 $0.15 / 1M tokens input / $0.6 / 1M tokens output）。実際のコストは input と output token の比率に左右されるため、実トラフィックを前提に料金計算ツールで見積もるのが安全です。
Meta: Llama 4 Maverick のほうが大きい context window を持ちます（1M tokens）。もう一方は 128k tokens です。
Low cost には両方とも適しています。コスト優先なら Mistral: Mistral Small 3.2 24B、より大きい context window が必要なら Meta: Llama 4 Maverick を選んでください。本番トラフィックを流す前に、実際の prompts で両方を試すのがおすすめです。