GPT-5.1 Codex Max vs Devstral 2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
GPT-5.1 Codex Max von OpenAI und Devstral 2 von Mistral AI gehören zu den führenden KI-Modellen. GPT-5.1 Codex Max bietet ein Kontextfenster von 400K Tokens bei API-Preisen von $1.75/$14.00 pro 1M Tokens, während Devstral 2 262.1K Tokens Kontext zu $1.50/$4.50 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
Beliebige Modelle wechseln & vergleichen
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GPT-5.1 Codex Max
Frontier-Flaggschiff-ModellGPT-5.1 Codex Max von OpenAI ist ein KI-Modell für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows mit 400K Kontextfenster, 95 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 62/100 und $1.75/$14 pro 1M
$1.75 / 1M
$14.00 / 1M
400K tokens
78.2%
Devstral 2
Autonomes Agenten-ModellDevstral 2 von Mistral AI ist ein KI-Modell für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung mit 262K Kontextfenster, 70 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 56/100 und $1.5/$4.5 pro 1M To
$1.50 / 1M
$4.50 / 1M
262.1K tokens
58.2%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Devstral 2 is 2.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.1 Codex Max has a larger context window (400K vs 262K tokens).
- GPT-5.1 Codex Max is faster at 95 tok/s vs 70 tok/s.
- GPT-5.1 Codex Max leads on SWE-bench coding (78.2% vs 58.2%).
| Feature | GPT-5.1 Codex Max | Devstral 2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 62 | 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 | 95 tok/s | 70 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 78.2% | 58.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 80% | 66.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.17 / 1M | $0.35 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.1 Codex Max · Strengths & Key Advantages
- 400K Kontextfenster und bis zu 128K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 78.2% · GPQA Diamond 80%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 95 Token/Sekunde bei nur 1700 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($1.75/$14 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Devstral 2 · Strengths & Key Advantages
- 262K Kontextfenster und bis zu 66K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 70 Token/Sekunde bei nur 520 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (123B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.1 Codex Max | Devstral 2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.40 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 62K | 42K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 36K | 20K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.1 Codex Max | Devstral 2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-1-codex-max | devstral-2-latest |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-11 | 2025-12 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | October 2025 |
| Architecture | Maximum-capability code-specialised reasoning model | Advanced Agentic Code Transformer |
| Parameters | Confidential | 123B |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.75/1M in) across full 400K window | Flat rate ($1.5/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.175/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.35/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| 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 | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 264 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.1 Codex Max vs Devstral 2: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.1 Codex Max or Devstral 2?
GPT-5.1 Codex Max is more intelligent. It scores 62 compared with 56 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.1 Codex Max is faster, generating 95 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 1.70s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.1 Codex Max has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 262.1K tokens.
Fazit
Sowohl GPT-5.1 Codex Max (Optimal für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Devstral 2 (Optimal für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GPT-5.1 Codex Max führt bei komplexem Reasoning und Coding, GPT-5.1 Codex Max liefert den höheren Token-Durchsatz und Devstral 2 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GPT-5.1 Codex Max oder Devstral 2?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt GPT-5.1 Codex Max vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von GPT-5.1 Codex Max und Devstral 2?+
GPT-5.1 Codex Max kostet $1.75 / $14.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Devstral 2 liegt bei $1.50 / $4.50. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Devstral 2 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
GPT-5.1 Codex Max bietet 400K Tokens Kontext gegenüber 262.1K Tokens bei Devstral 2. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt GPT-5.1 Codex Max vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Devstral 2 vs. Claude Sonnet 5.5: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- Devstral 2 vs. Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- GPT-5.1 Codex Max vs. Claude Opus 5.5: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- GPT-5.1 Codex Max vs. Claude Sonnet 5.5: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- GPT-5.1 Codex vs. Devstral 2: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
- GPT-5.2 Codex vs. Devstral 2: Benchmarks, API-Preise & Geschwindigkeit im Vergleich (2026)Vergleich
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.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von OpenAI und Mistral AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).