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Head-to-Head Model Comparison

Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI의 Devstral 2와 Anthropic의 Claude Sonnet 5.5는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Devstral 2는 262.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $1.50/$4.50(입력/출력)의 요금을 제공하며, Claude Sonnet 5.5는 1M 토큰 컨텍스트와 $2.00/$10.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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

Devstral 2

자율 에이전트 및 도구 호출 특화

Mistral AI의 Devstral 2 모델은 자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화에 최적화된 AI 모델로, 262K 컨텍스트 윈도우, 초당 70 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 56/100점(1M 토큰당 입력 $1.5 / 출력 $4.5)을 제공합니다.

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

플래그십 프론티어 모델

Anthropic의 Claude Sonnet 5.5 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 105 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 78/100점(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10)을 제공합니다.

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.9%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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 →
FeatureDevstral 2Claude Sonnet 5.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5678
Provider
Mistral AIAnthropic
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 text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
70 tok/s105 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

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Claude Sonnet 5.5
+24.7% SWE-bench lead
Cost
Devstral 2
1.8x cheaper monthly runtime
Speed
Claude Sonnet 5.5
+50% faster generation
Context
Claude Sonnet 5.5
1M tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 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

  • 262K 컨텍스트 윈도우 및 최대 66K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%)
  • 초당 70 토큰의 빠른 처리 속도와 520ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (123B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages

  • 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 128K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 82.9% · GPQA Diamond 79.4%)
  • 초당 105 토큰의 빠른 처리 속도와 550ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Token Use & Task Economics

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

MetricDevstral 2Claude Sonnet 5.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.65$3.29
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
42K72K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
20K37K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDevstral 2Claude Sonnet 5.5
Official API Model ID (SDK)devstral-2-latestclaude-sonnet-5-5-20260901
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2025-122026-09
Knowledge CutoffOctober 2025June 2026
ArchitectureAdvanced Agentic Code TransformerAdaptive Frontier Multimodal Transformer
Parameters123BConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud4,000 – 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 windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.35/1M tokens$0.2/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
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 Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Devstral 2(자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Claude Sonnet 5.5(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Claude Sonnet 5.5가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Claude Sonnet 5.5가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Devstral 2가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Devstral 2와 Claude Sonnet 5.5 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Claude Sonnet 5.5가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Devstral 2와 Claude Sonnet 5.5의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Devstral 2는 100만 토큰당 입력 $1.50 / 출력 $4.50이며, Claude Sonnet 5.5는 입력 $2.00 / 출력 $10.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Devstral 2가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Devstral 2가 262.1K 토큰, Claude Sonnet 5.5가 1M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Claude Sonnet 5.5가 더 빠릅니다.

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공식 출처: Mistral AI 및 Anthropic 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).