GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Devstral Small vs GPT-5.1 Codex mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Devstral Small vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Devstral Small من Mistral AI وGPT-5.1 Codex mini من OpenAI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Devstral Small نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $0.15/$0.45 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.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Mistral AI

Devstral Small

نموذج وكيل مستقل وأدوات

نموذج Devstral Small من Mistral AI مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 95 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 45/100 (بتكلفة $0.15/$0.45 لكل مليون رمز).

Intelligence Index45 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.45 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

42%

OpenAI

GPT-5.1 Codex mini

نموذج خفيف وعالي الكفاءة

نموذج 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).

Intelligence Index47 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

55.5%

أهم الفروقات في لمحة

  • Devstral Small is 3.1x 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 95 tok/s.
  • GPT-5.1 Codex mini leads on SWE-bench coding (55.5% vs 42.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDevstral SmallGPT-5.1 Codex mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4547
Provider
Mistral AIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.15 / 1M$0.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.45 / 1M$2.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.11 / 1M$0.27 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
95 tok/s180 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
42%55.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
50%66.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.05 / 1M$0.03 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5.1 Codex mini
+13.5% SWE-bench lead
Cost
Devstral Small
3.1x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5.1 Codex mini
+89% faster generation
Context
GPT-5.1 Codex mini
400K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Devstral SmallGPT-5.1 Codex mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

42%vs55.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

50%vs66.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

74%vs79%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1270ptsvs1320pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs9.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

36.5%vs32%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs33%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs58%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

60%vs84.5%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

70%vs69%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs180 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Devstral Small0.42s
GPT-5.1 Codex mini0.72s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Devstral Small5.68s
GPT-5.1 Codex mini3.50s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Devstral Small Monthly API Bill
$0.71 / month
$0.15/1M in · $0.45/1M out
GPT-5.1 Codex mini Monthly API Bill
$2.21 / month
$0.25/1M in · $2/1M out
Devstral Small saves approximately $1.51 / month (68%) under this workload.3.1x Savings

Devstral Small · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 50%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 95 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 420 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (24B) 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

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.

MetricDevstral SmallGPT-5.1 Codex mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.14$0.33
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
30K48K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K23K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDevstral SmallGPT-5.1 Codex mini
Official API Model ID (SDK)devstral-small-latestgpt-5-1-codex-mini
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-072025-11
Knowledge CutoffMay 2025October 2024
ArchitectureCode-Optimized Autoregressive TransformerCompact code-specialised reasoning model
Parameters24BConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.15/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.05/1M tokensAutomatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 GB VRAM (Native BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Devstral Small vs GPT-5.1 Codex mini: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Devstral Small or GPT-5.1 Codex mini?

GPT-5.1 Codex mini is more intelligent. It scores 47 compared with 45 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.1 Codex mini is faster, generating 180 tokens per second compared with 95 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Devstral Small is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $0.27 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Devstral Small has lower latency, with a time to first token of 0.42s 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 Small (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 GPT-5.1 Codex mini في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GPT-5.1 Codex mini سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Devstral Small الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Devstral Small أم GPT-5.1 Codex mini؟+

يتصدر GPT-5.1 Codex mini في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Devstral Small وGPT-5.1 Codex mini؟+

يبلغ سعر Devstral Small نحو $0.15 / $0.45 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GPT-5.1 Codex mini نحو $0.25 / $2.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Devstral Small الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Devstral Small سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 400K رمز لنموذج GPT-5.1 Codex mini، بينما يتفوق GPT-5.1 Codex mini في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

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).