Devstral Small vs Codestral
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Devstral Small de Mistral AI y Codestral de Mistral AI compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Devstral Small ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $0.15/$0.45 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Codestral ofrece 256K tokens de contexto a $0.20/$0.60 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Devstral Small
IA Agéntica y Uso de HerramientasDevstral Small 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 128K, velocidad de 95 tokens/s, índice de inteligencia de 45/1
$0.15 / 1M
$0.45 / 1M
128K tokens
42%
Codestral
Especialista Abierto en CódigoCodestral de Mistral AI es un modelo de IA diseñado para desarrollo de software y generación de código con pesos abiertos autoalojables, con ventana de contexto de 256K, velocidad de 110 tokens/s, índice de inteligencia de 40/100 y tarifa d
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
28%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Devstral Small is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Codestral has a larger context window (256K vs 128K tokens).
- Codestral is faster at 110 tok/s vs 95 tok/s.
- Devstral Small leads on SWE-bench coding (42.0% vs 28.0%).
| Característica | Devstral Small | Codestral |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 45 | 40 |
Provider | Mistral AI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.45 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.14 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 28% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 50% | 42% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.05 / 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 Small · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 50%)
- Rendimiento ágil de 95 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 420 ms
- Pesos abiertos (24B) 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
Codestral · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 256K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 28% · GPQA Diamond 42%)
- Rendimiento ágil de 110 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 350 ms
- Pesos abiertos (22B) 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Devstral Small | Codestral |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.14 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 30K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Devstral Small | Codestral |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | devstral-small-latest | codestral-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-07 | 2024-05 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | May 2024 |
| Architecture | Code-Optimized Autoregressive Transformer | Code-Optimized Transformer with 32K Window |
| Parameters | 24B | 22B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 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 ($0.15/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.2/1M in) across full 256K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.05/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 14 GB VRAM (4-bit Quantized) · 47 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
Devstral Small vs Codestral: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Devstral Small or Codestral?
Devstral Small is more intelligent. It scores 45 compared with 40 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Codestral is faster, generating 110 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 $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Codestral has lower latency, with a time to first token of 0.35s compared with 0.42s.
Which model has a larger context window?
Codestral has a larger context window, supporting 256K tokens compared with 128K tokens.
Veredicto
Tanto Devstral Small (Ideal para flujos de trabajo agénticos autónomos, llamada a herramientas y automatización compleja, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Codestral (Ideal para desarrollo de software y generación de código con pesos abiertos autoalojables, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Devstral Small lidera en inteligencia general y programación, Codestral ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Devstral Small resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Devstral Small o Codestral?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Devstral Small obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Devstral Small frente a Codestral?+
Devstral Small cuesta $0.15 / $0.45 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Codestral cuesta $0.20 / $0.60. En costo combinado, Devstral Small es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Devstral Small cuenta con 128K tokens de contexto frente a 256K tokens de Codestral. En velocidad de inferencia, Codestral 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 Mistral AI, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).