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Head-to-Head Model Comparison

Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI का Devstral Medium और OpenAI का GPT-5.1 Codex mini दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Devstral Medium में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.80/$2.40 प्रति 1M टोकन है, जबकि GPT-5.1 Codex mini में 400K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.25/$2.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Mistral AI

Devstral Medium

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

Mistral AI का Devstral Medium ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.8/$2.4 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 52/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदा

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$0.80 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

51.5%

OpenAI

GPT-5.1 Codex mini

हल्का और किफायती मॉडल

OpenAI का GPT-5.1 Codex mini किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 180 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.25/$2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 47/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index47 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

55.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • GPT-5.1 Codex mini is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5.1 Codex mini has a larger context window (400K vs 128K tokens).
  • GPT-5.1 Codex mini is faster at 180 tok/s vs 75 tok/s.
  • GPT-5.1 Codex mini leads on SWE-bench coding (55.5% vs 51.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDevstral MediumGPT-5.1 Codex mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5247
Provider
Mistral AIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.80 / 1M$0.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$2.40 / 1M$2.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.54 / 1M$0.27 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s180 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
51.5%55.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
62%66.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.20 / 1M$0.03 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5.1 Codex mini
+4.0% SWE-bench lead
Cost
GPT-5.1 Codex mini
1.7x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5.1 Codex mini
+140% faster generation
Context
GPT-5.1 Codex mini
400K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Devstral MediumGPT-5.1 Codex mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

51.5%vs55.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

62%vs66.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

80.5%vs79%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1330ptsvs1320pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs9.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

45%vs32%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs33%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs58%
AIME (Advanced Math Competition)

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

72%vs84.5%
Long-Context Reasoning

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

78%vs69%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs180 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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 Medium0.50s
GPT-5.1 Codex mini0.72s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Devstral Medium7.17s
GPT-5.1 Codex mini3.50s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Devstral Medium Monthly API Bill
$3.66 / month
$0.8/1M in · $2.4/1M out
GPT-5.1 Codex mini Monthly API Bill
$2.21 / month
$0.25/1M in · $2/1M out
GPT-5.1 Codex mini saves approximately $1.45 / month (40%) under this workload.1.7x Savings

Devstral Medium · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 51.5% · GPQA Diamond 62%)
  • 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 500ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.8/$2.4 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages

  • 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 55.5% · GPQA Diamond 66.5%)
  • 180 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 720ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.25/$2 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricDevstral MediumGPT-5.1 Codex mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.55$0.33
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
38K48K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
18K23K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDevstral MediumGPT-5.1 Codex mini
Official API Model ID (SDK)devstral-medium-latestgpt-5-1-codex-mini
API ProtocolMistral AI REST API (OpenAI-Compatible)OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-072025-11
Knowledge CutoffMay 2025October 2024
ArchitectureHigh-Capacity Agentic Code TransformerCompact code-specialised reasoning model
ParametersConfidential (~70B)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.2/1M tokensAutomatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationMistral AI Production Safety & Alignment VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Devstral Medium or GPT-5.1 Codex mini?

Devstral Medium is more intelligent. It scores 52 compared with 47 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.1 Codex mini is faster, generating 180 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.1 Codex mini is cheaper at $0.27 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Devstral Medium has lower latency, with a time to first token of 0.50s compared with 0.72s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.1 Codex mini has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 128K tokens.

निष्कर्ष

Devstral Medium (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-5.1 Codex mini (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Devstral Medium जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5.1 Codex mini तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-5.1 Codex mini बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Devstral Medium या GPT-5.1 Codex mini में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Devstral Medium आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Devstral Medium और GPT-5.1 Codex mini में किसका API सस्ता है?+

Devstral Medium की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.80 / $2.40 प्रति 1M टोकन है और GPT-5.1 Codex mini की $0.25 / $2.00 है। समग्र लागत में GPT-5.1 Codex mini अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Devstral Medium में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-5.1 Codex mini में 400K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5.1 Codex mini तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Mistral AI और OpenAI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।