Gemma 4 31B vs Codestral 2508 comparés — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets 2026.
Codestral 2508 — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | Gemma 4 31B | Codestral 2508 | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Mistral AI | – | |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 262K tokens | 256K tokens | |
| Prix d'entrée | $0.1/M · auto-hébergement gratuit | $0.3/M | |
| Prix de sortie | $0.34/M · auto-hébergement gratuit | $0.9/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Non | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Licence Gemma | Propriétaire |
Gemma 4 31B est ~2.6× moins cher que Codestral 2508 sur les tokens de sortie ($0.34 vs $0.9 par M tokens).
| Capacité | Gemma 4 31B | Codestral 2508 |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✗ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✓ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✗ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | Gemma 4 31B | Codestral 2508 |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 5.0 |
| Fenêtre de contexte | 4.0 | 4.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 3.5 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
Gemma 4 31B Instruct est le modèle multimodal dense de 30,7 milliards de Google DeepMind, prenant en charge l'entrée de texte et d'image avec une sortie textuelle. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 256K tokens, d'un mode de réflexion/raisonnement configurable, d'une fonction native...
Le modèle de langage de pointe de Mistral pour le codage, publié fin juillet 2025. Codestral se spécialise dans les tâches à faible latence et haute fréquence telles que le remplissage au milieu (FIM), la correction de code et la génération de tests. [Article de blog](https://mistral.ai/ne
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Gemma 4 31B est open-weight et compétitive sur de nombreuses tâches, mais Codestral 2508 peut encore exceller dans les travaux de raisonnement les plus difficiles et les travaux agentiques. L'écart se réduit — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Gemma 4 31B a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Codestral 2508 est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Gemma 4 31B coûte $0.34/M en sortie contre $0.9/M pour Codestral 2508 — environ 3x moins cher via API, et gratuit si vous l'auto-hébergez.
Choisissez Gemma 4 31B si vous souhaitez l'auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par token — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Codestral 2508 si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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