Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Devstral 2 от Mistral AI и Claude Sonnet 5.5 от Anthropic — две ключевые модели ИИ в своём классе. Devstral 2 предлагает контекстное окно 262.1K токенов по цене $1.50/$4.50 за 1 млн токенов, а Claude Sonnet 5.5 — контекст 1M токенов по цене $2.00/$10.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Devstral 2
Автономная агентная модельDevstral 2 от Mistral AI — специализированная ИИ-модель для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 70 ток/с и индекс интеллекта 56/100 (по цене $1.5/$4.5 за
$1.50 / 1M
$4.50 / 1M
262.1K tokens
58.2%
Claude Sonnet 5.5
Флагманская передовая модельClaude Sonnet 5.5 от Anthropic — специализированная ИИ-модель для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, обеспечивающая контекстное окно 1M, скорость 105 ток/с и индекс интеллекта 78/100 (по цене $
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
82.9%
Ключевые отличия кратко
- 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 |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Devstral 2 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 262K и генерация до 66K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%)
- Высокая скорость генерации 70 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 520 мс
- Открытые веса модели (123B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 1M и генерация до 128K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 82.9% · GPQA Diamond 79.4%)
- Высокая скорость генерации 105 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 550 мс
- Выгодная тарификация API (по цене $2/$10 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
- Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
- При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат
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 |
Технические характеристики
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: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И Devstral 2 (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Claude Sonnet 5.5 (Оптимально для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Claude Sonnet 5.5 лидирует в сложных тестах логики и кода, Claude Sonnet 5.5 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Devstral 2 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Devstral 2 или Claude Sonnet 5.5?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Claude Sonnet 5.5. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Devstral 2 или Claude Sonnet 5.5?+
Тариф Devstral 2 составляет $1.50 / $4.50 за 1 млн входных/выходных токенов, а Claude Sonnet 5.5 — $2.00 / $10.00. По смешанной стоимости выгоднее Devstral 2.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Devstral 2 поддерживает контекст 262.1K токенов против 1M токенов у Claude Sonnet 5.5, а по скорости генерации токенов лидирует Claude Sonnet 5.5.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Claude Sonnet 5.5 против DeepSeek V4 Pro: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Claude Sonnet 5.5 против Gemini 4 Argon: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Claude Sonnet 5 против Claude Sonnet 5.5: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Devstral 2 против Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- GPT-5.1 Codex Max против Claude Sonnet 5.5: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- GPT-5.1 Codex Max против Devstral 2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Mistral AI и Anthropic, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).