Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Devstral Medium من Mistral AI وGPT-5.1 Codex mini من OpenAI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Devstral Medium نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $0.80/$2.40 لكل مليون رمز، بينما يوفر GPT-5.1 Codex mini سياقًا بحجم 400K رمز بسعر $0.25/$2.00 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 Medium
نموذج وكيل مستقل وأدواتنموذج Devstral Medium من Mistral AI مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 52/100 (بتكلفة $0.8/$2.4 لكل مليون رمز).
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
51.5%
GPT-5.1 Codex mini
نموذج خفيف وعالي الكفاءةنموذج GPT-5.1 Codex mini من OpenAI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 400K وسرعة 180 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 47/100 (بتكلفة $0.25/$2 لكل مليون رمز).
$0.25 / 1M
$2.00 / 1M
400K tokens
55.5%
أهم الفروقات في لمحة
- GPT-5.1 Codex mini is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.1 Codex mini has a larger context window (400K vs 128K tokens).
- GPT-5.1 Codex mini is faster at 180 tok/s vs 75 tok/s.
- GPT-5.1 Codex mini leads on SWE-bench coding (55.5% vs 51.5%).
| Feature | Devstral Medium | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 52 | 47 |
Provider | Mistral AI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.80 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.40 / 1M | $2.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.54 / 1M | $0.27 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 400K tokens~600 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 180 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 51.5% | 55.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62% | 66.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.20 / 1M | $0.03 / 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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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 Medium · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (SWE-bench Verified 51.5% · GPQA Diamond 62%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 500 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.8/$2.4 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 المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 400K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 55.5% · GPQA Diamond 66.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 180 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 720 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.25/$2 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 المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Devstral Medium | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.55 | $0.33 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 48K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 23K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Devstral Medium | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | devstral-medium-latest | gpt-5-1-codex-mini |
| API Protocol | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-07 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | October 2024 |
| Architecture | High-Capacity Agentic Code Transformer | Compact code-specialised reasoning model |
| Parameters | Confidential (~70B) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 400K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.2/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee) |
| 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 tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Mistral AI Production Safety & Alignment Verified | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Devstral Medium or GPT-5.1 Codex mini?
Devstral Medium is more intelligent. It scores 52 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.1 Codex mini is faster, generating 180 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5.1 Codex mini is cheaper at $0.27 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Devstral Medium has lower latency, with a time to first token of 0.50s compared with 0.72s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.1 Codex mini has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 128K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Devstral Medium (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGPT-5.1 Codex mini (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Devstral Medium في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GPT-5.1 Codex mini سرعة توليد أعلى، بينما يُعد GPT-5.1 Codex mini الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Devstral Medium أم GPT-5.1 Codex mini؟+
يتصدر Devstral Medium في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Devstral Medium وGPT-5.1 Codex mini؟+
يبلغ سعر Devstral Medium نحو $0.80 / $2.40 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GPT-5.1 Codex mini نحو $0.25 / $2.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد GPT-5.1 Codex mini الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Devstral Medium سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 400K رمز لنموذج GPT-5.1 Codex mini، بينما يتفوق GPT-5.1 Codex mini 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
- Devstral Small ضد GPT-5.1 Codex mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GPT-5.1 Codex mini ضد GPT-5-Codex: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GPT-5.1 Codex ضد GPT-5.1 Codex mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- North Mini Code ضد GPT-5.1 Codex mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct ضد Devstral Medium: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Qwen3 Coder Flash ضد Devstral Medium: 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 وOpenAI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).