Head-to-Head Model Comparison

Devstral Small vs GPT-5.1 Codex mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

साझा करें

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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

Devstral SmallProfile

GPT-5.1 Codex miniProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Mistral AI

Devstral Small

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

Mistral AI का Devstral Small ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 95 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.15/$0.45 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 45/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रद

Intelligence Index45 / 100

Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.45 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

42%

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

Devstral Small is 3.1x 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 95 tok/s.
GPT-5.1 Codex mini leads on SWE-bench coding (55.5% vs 42.0%).

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

Feature	Devstral Small	GPT-5.1 Codex mini
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	45	47
Provider	Mistral AI	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$0.15 / 1M	$0.25 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.45 / 1M	$2.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.11 / 1M	$0.27 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	16K	128K
Throughput Speed Tokens generated per second	95 tok/s	180 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	42%	55.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	50%	66.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.05 / 1M	$0.03 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-5.1 Codex mini

+13.5% SWE-bench lead

Cost

Devstral Small

3.1x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-5.1 Codex mini

+89% 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 SmallGPT-5.1 Codex mini

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

42%vs55.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

50%vs66.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs79%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1270ptsvs1320pts

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.

36.5%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.

60%vs84.5%

Long-Context Reasoning

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

70%vs69%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 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 Small0.42s

GPT-5.1 Codex mini0.72s

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

Devstral Small5.68s

GPT-5.1 Codex mini3.50s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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 Small Monthly API Bill

$0.71 / month

$0.15/1M in · $0.45/1M out

GPT-5.1 Codex mini Monthly API Bill

$2.21 / month

$0.25/1M in · $2/1M out

Devstral Small saves approximately $1.51 / month (68%) under this workload.3.1x Savings

Devstral Small · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 50%)
95 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 420ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (24B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
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.

Metric	Devstral Small	GPT-5.1 Codex mini
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.14	$0.33
Output Tokens / Task Tokens generated per task	30K	48K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	23K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Devstral Small	GPT-5.1 Codex mini
Official API Model ID (SDK)	devstral-small-latest	gpt-5-1-codex-mini
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-07	2025-11
Knowledge Cutoff	May 2025	October 2024
Architecture	Code-Optimized Autoregressive Transformer	Compact code-specialised reasoning model
Parameters	24B	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.15/1M in) across full 128K window	Flat rate ($0.25/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.05/1M tokens	Automatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee)
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 tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
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) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 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)	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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 Small vs GPT-5.1 Codex mini: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

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

GPT-5.1 Codex mini is more intelligent. It scores 47 compared with 45 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.1 Codex mini is faster, generating 180 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 $0.27 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Devstral Small has lower latency, with a time to first token of 0.42s 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 Small (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: GPT-5.1 Codex mini जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5.1 Codex mini तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Devstral Small बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-5.1 Codex mini आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

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

Devstral Small की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.15 / $0.45 प्रति 1M टोकन है और GPT-5.1 Codex mini की $0.25 / $2.00 है। समग्र लागत में Devstral Small अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Devstral Small 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।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

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 Small vs GPT-5.1 Codex mini

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Devstral Small

GPT-5.1 Codex mini

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Devstral Small · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

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

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

Related reading