Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Devstral 2 من Mistral AI وClaude Sonnet 5.5 من Anthropic من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Devstral 2 نافذة سياق بحجم 262.1K رمز بسعر $1.50/$4.50 لكل مليون رمز، بينما يوفر Claude Sonnet 5.5 سياقًا بحجم 1M رمز بسعر $2.00/$10.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Devstral 2
نموذج وكيل مستقل وأدواتنموذج Devstral 2 من Mistral AI مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 70 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 56/100 (بتكلفة $1.5/$4.5 لكل مليون رمز).
$1.50 / 1M
$4.50 / 1M
262.1K tokens
58.2%
Claude Sonnet 5.5
نموذج رائد متقدمنموذج Claude Sonnet 5.5 من Anthropic مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 105 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 78/100 (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز).
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
82.9%
أهم الفروقات في لمحة
- Devstral 2 is 1.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude Sonnet 5.5 has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- Claude Sonnet 5.5 is faster at 105 tok/s vs 70 tok/s.
- Claude Sonnet 5.5 leads on SWE-bench coding (82.9% vs 58.2%).
| Feature | Devstral 2 | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 56 | 78 |
Provider | Mistral AI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $1.50 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $4.50 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.99 / 1M | $1.54 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 105 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 58.2% | 82.9% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66.5% | 79.4% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.35 / 1M | $0.20 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Devstral 2 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 66K رمز (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 70 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 520 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (123B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 82.9% · GPQA Diamond 79.4%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 105 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 550 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
- نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
- في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Devstral 2 | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $3.29 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 42K | 72K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 37K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Devstral 2 | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | devstral-2-latest | claude-sonnet-5-5-20260901 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-12 | 2026-09 |
| Knowledge Cutoff | October 2025 | June 2026 |
| Architecture | Advanced Agentic Code Transformer | Adaptive Frontier Multimodal Transformer |
| Parameters | 123B | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.5/1M in) across full 262K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.35/1M tokens | $0.2/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 264 GB VRAM (Native BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Devstral 2 or Claude Sonnet 5.5?
Claude Sonnet 5.5 is more intelligent. It scores 78 compared with 56 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude Sonnet 5.5 is faster, generating 105 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Devstral 2 is cheaper at $0.99 per 1M tokens blended, compared with $1.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Devstral 2 has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.55s.
Which model has a larger context window?
Claude Sonnet 5.5 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Devstral 2 (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وClaude Sonnet 5.5 (مثالي لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Claude Sonnet 5.5 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Claude Sonnet 5.5 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Devstral 2 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Devstral 2 أم Claude Sonnet 5.5؟+
يتصدر Claude Sonnet 5.5 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Devstral 2 وClaude Sonnet 5.5؟+
يبلغ سعر Devstral 2 نحو $1.50 / $4.50 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Claude Sonnet 5.5 نحو $2.00 / $10.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Devstral 2 الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Devstral 2 سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 1M رمز لنموذج Claude Sonnet 5.5، بينما يتفوق Claude Sonnet 5.5 في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Claude Sonnet 5.5 ضد DeepSeek V4 Pro: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Claude Sonnet 5.5 ضد Gemini 4 Argon: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Claude Sonnet 5 ضد Claude Sonnet 5.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Devstral 2 ضد Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GPT-5.1 Codex Max ضد Claude Sonnet 5.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GPT-5.1 Codex Max ضد Devstral 2: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Mistral AI وAnthropic وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).