Devstral Small vs Codestral
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Devstral Small da Mistral AI e Codestral da Mistral AI são dois modelos de IA de destaque. O Devstral Small oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.15/$0.45 por milhão de tokens, enquanto o Codestral oferece 256K tokens de contexto a $0.20/$0.60 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
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Devstral Small
IA Agêntica e Uso de FerramentasO Devstral Small da Mistral AI é um modelo de IA projetado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 95 tokens/s, índice de inteligência de 45/100 e
$0.15 / 1M
$0.45 / 1M
128K tokens
42%
Codestral
Especialista Aberto em CódigoO Codestral da Mistral AI é um modelo de IA projetado para desenvolvimento de software e geração de código com pesos abertos auto-hospedáveis, oferecendo janela de contexto de 256K, velocidade de 110 tokens/s, índice de inteligência de 40/1
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
28%
Principais Diferenças em Resumo
- Devstral Small is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Codestral has a larger context window (256K vs 128K tokens).
- Codestral is faster at 110 tok/s vs 95 tok/s.
- Devstral Small leads on SWE-bench coding (42.0% vs 28.0%).
| Feature | Devstral Small | Codestral |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 45 | 40 |
Provider | Mistral AI | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.45 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.14 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 28% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 50% | 42% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.05 / 1M |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Devstral Small · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 16K tokens (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 50%)
- Taxa de transferência rápida de 95 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 420 ms
- Pesos abertos (24B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Codestral · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 256K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 28% · GPQA Diamond 42%)
- Taxa de transferência rápida de 110 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 350 ms
- Pesos abertos (22B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Devstral Small | Codestral |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.14 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 30K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Devstral Small | Codestral |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | devstral-small-latest | codestral-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-07 | 2024-05 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | May 2024 |
| Architecture | Code-Optimized Autoregressive Transformer | Code-Optimized Transformer with 32K Window |
| Parameters | 24B | 22B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 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 ($0.15/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.2/1M in) across full 256K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.05/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| 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) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 14 GB VRAM (4-bit Quantized) · 47 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
Devstral Small vs Codestral: Respostas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Devstral Small or Codestral?
Devstral Small is more intelligent. It scores 45 compared with 40 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Codestral is faster, generating 110 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 $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Codestral has lower latency, with a time to first token of 0.35s compared with 0.42s.
Which model has a larger context window?
Codestral has a larger context window, supporting 256K tokens compared with 128K tokens.
Veredito
Tanto Devstral Small (Indicado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Codestral (Indicado para desenvolvimento de software e geração de código com pesos abertos auto-hospedáveis, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Devstral Small lidera em inteligência geral e programação, Codestral oferece geração mais rápida e Devstral Small apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Devstral Small ou Codestral?+
Nas avaliações de inteligência e código, Devstral Small leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Devstral Small ou Codestral?+
O Devstral Small custa $0.15 / $0.45 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Codestral custa $0.20 / $0.60. No custo combinado, Devstral Small é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Devstral Small suporta 128K tokens de contexto contra 256K tokens do Codestral, enquanto Codestral entrega maior velocidade de geração.
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Mistral AI e Mistral AI e benchmarks independentes (2026).