GPT-5.2 Codex vs Devstral 2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAI의 GPT-5.2 Codex와 Mistral AI의 Devstral 2는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. GPT-5.2 Codex는 400K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $1.75/$14.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Devstral 2는 262.1K 토큰 컨텍스트와 $1.50/$4.50의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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GPT-5.2 Codex
자율 에이전트 및 도구 호출 특화OpenAI의 GPT-5.2 Codex 모델은 자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화에 최적화된 AI 모델로, 400K 컨텍스트 윈도우, 초당 118 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 66/100점(1M 토큰당 입력 $1.75 / 출력 $14)을 제공합니다.
$1.75 / 1M
$14.00 / 1M
400K tokens
78.1%
Devstral 2
자율 에이전트 및 도구 호출 특화Mistral 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.
$1.50 / 1M
$4.50 / 1M
262.1K tokens
58.2%
한눈에 보는 핵심 차이점
- Devstral 2 is 2.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.2 Codex has a larger context window (400K vs 262K tokens).
- GPT-5.2 Codex is faster at 118 tok/s vs 70 tok/s.
- GPT-5.2 Codex leads on SWE-bench coding (78.1% vs 58.2%).
| Feature | GPT-5.2 Codex | Devstral 2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 66 | 56 |
Provider | OpenAI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $1.75 / 1M | $1.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $14.00 / 1M | $4.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.87 / 1M | $0.99 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 118 tok/s | 70 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 78.1% | 58.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 78.2% | 66.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.17 / 1M | $0.35 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 벤치마크 점수 비교
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.2 Codex · Strengths & Key Advantages
- 400K 컨텍스트 윈도우 및 최대 128K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 78.1% · GPQA Diamond 78.2%)
- 초당 118 토큰의 빠른 처리 속도와 1280ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $1.75 / 출력 $14)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
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.2 Codex | Devstral 2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.20 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 60K | 42K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 34K | 20K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.2 Codex | Devstral 2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-2-codex | devstral-2-latest |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-12 | 2025-12 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | October 2025 |
| Architecture | Code-specialised long-horizon reasoning model | Advanced Agentic Code Transformer |
| Parameters | Confidential | 123B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.75/1M in) across full 400K window | Flat rate ($1.5/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.175/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.35/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| 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 | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 264 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.2 Codex vs Devstral 2: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.2 Codex or Devstral 2?
GPT-5.2 Codex is more intelligent. It scores 66 compared with 56 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.2 Codex is faster, generating 118 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 $1.87 (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 1.28s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.2 Codex has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 262.1K tokens.
종합 평가
GPT-5.2 Codex(자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Devstral 2(자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 GPT-5.2 Codex가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GPT-5.2 Codex가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Devstral 2가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 GPT-5.2 Codex와 Devstral 2 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 GPT-5.2 Codex가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
GPT-5.2 Codex와 Devstral 2의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
GPT-5.2 Codex는 100만 토큰당 입력 $1.75 / 출력 $14.00이며, Devstral 2는 입력 $1.50 / 출력 $4.50입니다. 혼합 비용 기준으로는 Devstral 2가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 GPT-5.2 Codex가 400K 토큰, Devstral 2가 262.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GPT-5.2 Codex가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: OpenAI 및 Mistral AI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).