Head-to-Head Model Comparison

Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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Devstral 2Profile

Claude Sonnet 5.5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Mistral AI

Devstral 2

IA Agentique et Outils Autonomes

Devstral 2 de Mistral AI est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 70 tokens/s, un indice d’intelligence

Intelligence Index56 / 100

Input Token:

$1.50 / 1M

Output Token:

$4.50 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

58.2%

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Modèle Phare de Pointe

Claude Sonnet 5.5 de Anthropic est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 105 tokens/s, un indice d’intelligence d

Intelligence Index78 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.9%

Différences Clés en un Coup d’Œil

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%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	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

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Claude Sonnet 5.5

+24.7% SWE-bench lead

Coût

Devstral 2

1.8x cheaper monthly runtime

Vitesse

Claude Sonnet 5.5

+50% faster generation

Contexte

Claude Sonnet 5.5

1M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Devstral 2Claude Sonnet 5.5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

58.2%vs82.9%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

66.5%vs79.4%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83.5%vs90.1%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1365ptsvs1490pts

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

52%vs58.9%

AIME (Advanced Math Competition)

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

78%vsN/A

Long-Context Reasoning

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

82%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs105 tok/s

Latence et Temps de Réponse

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 20.52s

Claude Sonnet 5.50.55s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Devstral 27.66s

Claude Sonnet 5.55.31s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Devstral 2 Monthly API Bill

$6.82 / month

$1.5/1M in · $4.5/1M out

Claude Sonnet 5.5 Monthly API Bill

$12.30 / month

$2/1M in · $10/1M out

Devstral 2 saves approximately $5.48 / month (45%) under this workload.1.8x Savings

Devstral 2 · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%)
Débit rapide de 70 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 520 ms
Poids ouverts (123B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 82.9% · GPQA Diamond 79.4%)
Débit rapide de 105 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 550 ms
Tarification API optimisée ($2/$10 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

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

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	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: Réponses Rapides (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.

Verdict

Devstral 2 (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Claude Sonnet 5.5 (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Claude Sonnet 5.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Claude Sonnet 5.5 assure un débit supérieur et Devstral 2 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Devstral 2 ou Claude Sonnet 5.5 ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Claude Sonnet 5.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre Devstral 2 et Claude Sonnet 5.5 ?+

Devstral 2 est facturé $1.50 / $4.50 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $10.00 pour Claude Sonnet 5.5. En coût pondéré, Devstral 2 est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Devstral 2 prend en charge 262.1K tokens contre 1M tokens pour Claude Sonnet 5.5. Côté vitesse de génération, Claude Sonnet 5.5 est le plus rapide.

AI Terminology & Guide

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

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5

Changez et Comparez les Modèles

Devstral 2

Claude Sonnet 5.5

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Devstral 2 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

Questions fréquentes

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