Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Devstral 2 de Mistral AI y Claude Sonnet 5.5 de Anthropic compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Devstral 2 ofrece una ventana de contexto de 262.1K tokens a $1.50/$4.50 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Claude Sonnet 5.5 ofrece 1M tokens de contexto a $2.00/$10.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Devstral 2
IA Agéntica y Uso de HerramientasDevstral 2 de Mistral AI es un modelo de IA diseñado para flujos de trabajo agénticos autónomos, llamada a herramientas y automatización compleja, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 70 tokens/s, índice de inteligencia de 56/100 y
$1.50 / 1M
$4.50 / 1M
262.1K tokens
58.2%
Claude Sonnet 5.5
Modelo Insignia de FronteraClaude Sonnet 5.5 de Anthropic es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 1M, velocidad de 105 tokens/s, índice de inteligencia de 78/100 y
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
82.9%
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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%).
| Característica | 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 |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Devstral 2 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 262K con hasta 66K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%)
- Rendimiento ágil de 70 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 520 ms
- Pesos abiertos (123B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1M con hasta 128K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 82.9% · GPQA Diamond 79.4%)
- Rendimiento ágil de 105 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 550 ms
- Economía de API competitiva ($2/$10 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
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 |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | 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: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto Devstral 2 (Ideal para flujos de trabajo agénticos autónomos, llamada a herramientas y automatización compleja, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Claude Sonnet 5.5 (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Claude Sonnet 5.5 lidera en inteligencia general y programación, Claude Sonnet 5.5 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Devstral 2 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Devstral 2 o Claude Sonnet 5.5?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Claude Sonnet 5.5 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Devstral 2 frente a Claude Sonnet 5.5?+
Devstral 2 cuesta $1.50 / $4.50 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Claude Sonnet 5.5 cuesta $2.00 / $10.00. En costo combinado, Devstral 2 es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Devstral 2 cuenta con 262.1K tokens de contexto frente a 1M tokens de Claude Sonnet 5.5. En velocidad de inferencia, Claude Sonnet 5.5 ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de Mistral AI y Anthropic, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).