GPT-5.2 Codex vs Devstral 2
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GPT-5.2 Codex by OpenAI and Devstral 2 by Mistral AI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Devstral 2 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Devstral 2 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT-5.2 Codex provides an expanded memory horizon with 400K tokens. In latency-sensitive production environments, GPT-5.2 Codex leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GPT-5.2 Codex
দীর্ঘমেয়াদী কোড এজেন্টCodex tuned এর জন্য GPT-5.2, targeting রিপোজিটরি edits, পর্যালোচনা এবং দীর্ঘ-running সফটওয়্যার এজেন্ট.
$1.75 / 1M
$14.00 / 1M
400K tokens
78.1%
Devstral 2
কোড এজেন্ট v2Second-প্রজন্ম ওপেন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এজেন্ট সম্বলিত 262K কনটেক্সট, গভীর terminal এজেন্ট সক্ষমতা, এবং hardened patch প্রজন্ম.
$1.50 / 1M
$4.50 / 1M
262.1K tokens
58.2%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Devstral 2 is 2.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.2 Codex has a larger context window (400K vs 262K tokens).
- GPT-5.2 Codex is faster at 118 tok/s vs 70 tok/s.
- GPT-5.2 Codex leads on SWE-bench coding (78.1% vs 58.2%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.2 Codex | Devstral 2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 66 | 56 |
Provider | OpenAI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $1.75 / 1M | $1.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $14.00 / 1M | $4.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.87 / 1M | $0.99 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 118 tok/s | 70 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 78.1% | 58.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 78.2% | 66.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.17 / 1M | $0.35 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GPT-5.2 Codex · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Sustains অত্যন্ত দীর্ঘ স্বায়ত্তশাসিত কোডিং sessions
- শক্তিশালী -এ রিপোজিটরি-wide refactors এবং migrations
- সেরা-মধ্যে-line code পর্যালোচনা commentary
- Maintains কনটেক্সট জুড়ে অত্যন্ত দীর্ঘ এজেন্ট চলে
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Expensive এর জন্য routine কোড জেনারেশন
- Occasional চেয়ে বেশি-eager edits যা need পর্যালোচনা
Devstral 2 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Expanded 262K কনটেক্সট উইন্ডো প্রতি ingest entire multi-package monorepos
- অত্যাধুনিক 58.2% SWE-bench score এর জন্য ওপেন-ওয়েটস মডেল
- Hardened against regression লুপ এবং terminal syntax hallucination
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উল্লেখযোগ্য 123B প্যারামিটার মেমোরি requirement এর জন্য লোকাল এক্সিকিউশন
- API টোকেন খরচসমূহ হয় moderately উচ্চ এর জন্য intensive মাল্টি-টার্ন লুপ
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-5.2 Codex | Devstral 2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.20 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 60K | 42K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 34K | 20K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.2 Codex | Devstral 2 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-5-2-codex | devstral-2-latest |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-12 | 2025-12 |
| নলেজ কাটঅফ | August 2025 | October 2025 |
| আর্কিটেকচার | Code-specialised long-horizon reasoning model | Advanced Agentic Code Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 123B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 400K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.75/1M) | পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.5/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.175/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.35/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 264 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-5.2 Codex vs Devstral 2: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.2 Codex or Devstral 2?
GPT-5.2 Codex is more intelligent. It scores 66 compared with 56 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.2 Codex is faster, generating 118 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 $1.87 (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 1.28s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.2 Codex has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 262.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT-5.2 Codex if your priority is Autonomous software agents and large migrations. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Devstral 2 if your workflow prioritizes Whole-repository migrations, autonomous developer agents, and complex architecture refactors. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does GPT-5.2 Codex compare to Devstral 2 in API token pricing and cost per token?+
GPT-5.2 Codex costs $1.75 per 1M input tokens and $14.00 per 1M output tokens, whereas Devstral 2 costs $1.50 input and $4.50 output. Overall, Devstral 2 is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: GPT-5.2 Codex or Devstral 2?+
GPT-5.2 Codex supports a context window of 400K tokens (~300k words), while Devstral 2 supports 262K tokens (~197k words). Therefore, GPT-5.2 Codex can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-5.2 Codex or Devstral 2?+
GPT-5.2 Codex scores 78.1% on SWE-bench Verified while Devstral 2 scores 58.2%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, GPT-5.2 Codex holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-5.2 Codex and Devstral 2?+
GPT-5.2 Codex features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Devstral 2 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-5.2 Codex and Devstral 2?+
GPT-5.2 Codex generates approximately 118 tokens per second, while Devstral 2 delivers 70 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GPT-5.2 Codex provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-5.2 Codex and Devstral 2 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Devstral 2 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-5.2 Codex. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.1 Codex Max vs Devstral 2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.1 Codex vs Devstral 2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs