Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Mistral AIのDevstral 2とAnthropicのClaude Sonnet 5.5は、注目度の高い主要AIモデルです。Devstral 2は262.1K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$1.50/出力$4.50、一方のClaude Sonnet 5.5は1M トークンのコンテキストで入力$2.00/出力$10.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Devstral 2
自律型エージェント・ツール特化Mistral AI の Devstral 2 は、自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化向けに設計されたAIモデルです。262K のコンテキストウィンドウ、毎秒 70 トークンの生成速度、知能指数 56/100（1Mトークンあたり入力$1.5・出力$4.5）を実現しています。
$1.50 / 1M
$4.50 / 1M
262.1K tokens
58.2%
Claude Sonnet 5.5
フラッグシップ最先端モデルAnthropic の Claude Sonnet 5.5 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 105 トークンの生成速度、知能指数 78/100（1Mトークンあたり入力$2・出力$10）を実現しています。
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
82.9%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| Feature | 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Devstral 2 · Strengths & Key Advantages
- 262K のコンテキストウィンドウと最大 66K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%）
- 毎秒 70 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 520ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (123B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages
- 1M のコンテキストウィンドウと最大 128K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 82.9% · GPQA Diamond 79.4%）
- 毎秒 105 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 550ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$2・出力$10）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
Devstral 2（自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とClaude Sonnet 5.5（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではClaude Sonnet 5.5がリードし、応答速度とスループットではClaude Sonnet 5.5が優れ、APIコスト効率ではDevstral 2が有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Devstral 2 と Claude Sonnet 5.5 のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Claude Sonnet 5.5 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Devstral 2 と Claude Sonnet 5.5 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Devstral 2 は100万トークンあたり入力$1.50 / 出力$4.50、Claude Sonnet 5.5 は入力$2.00 / 出力$10.00です。総合的なコスト効率では Devstral 2 がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Devstral 2 が 262.1K トークン、Claude Sonnet 5.5 が 1M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Claude Sonnet 5.5 がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: Mistral AIおよびAnthropic公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。