Head-to-Head Model Comparison

Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI tarafından geliştirilen Devstral Medium ve OpenAI tarafından sunulan GPT-5.1 Codex mini, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Devstral Medium, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.80/$2.40 fiyat sunarken; GPT-5.1 Codex mini, 400K token bağlam penceresi ve $0.25/$2.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Devstral Medium

Otonom Ajan ve Araç Modeli

Mistral AI tarafından geliştirilen Devstral Medium; otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 75 token/sn hız, 52/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.8/$2.4

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$0.80 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

51.5%

OpenAI

GPT-5.1 Codex mini

Hafif ve Ekonomik Model

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-5.1 Codex mini; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 400K bağlam penceresi, 180 token/sn hız, 47/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.25/$2 fiyatlandır

Intelligence Index47 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

55.5%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • GPT-5.1 Codex mini is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5.1 Codex mini has a larger context window (400K vs 128K tokens).
  • GPT-5.1 Codex mini is faster at 180 tok/s vs 75 tok/s.
  • GPT-5.1 Codex mini leads on SWE-bench coding (55.5% vs 51.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDevstral MediumGPT-5.1 Codex mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5247
Provider
Mistral AIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.80 / 1M$0.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$2.40 / 1M$2.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.54 / 1M$0.27 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s180 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
51.5%55.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
62%66.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.20 / 1M$0.03 / 1M

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5.1 Codex mini
+4.0% SWE-bench lead
Cost
GPT-5.1 Codex mini
1.7x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5.1 Codex mini
+140% faster generation
Context
GPT-5.1 Codex mini
400K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Devstral MediumGPT-5.1 Codex mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

51.5%vs55.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

62%vs66.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

80.5%vs79%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1330ptsvs1320pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs9.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

45%vs32%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs33%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs58%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

72%vs84.5%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

78%vs69%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs180 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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 Medium0.50s
GPT-5.1 Codex mini0.72s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Devstral Medium7.17s
GPT-5.1 Codex mini3.50s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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 Medium Monthly API Bill
$3.66 / month
$0.8/1M in · $2.4/1M out
GPT-5.1 Codex mini Monthly API Bill
$2.21 / month
$0.25/1M in · $2/1M out
GPT-5.1 Codex mini saves approximately $1.45 / month (40%) under this workload.1.7x Savings

Devstral Medium · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 33K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 51.5% · GPQA Diamond 62%)
  • Sadece 500 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 75 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.8/$2.4 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

GPT-5.1 Codex mini · Strengths & Key Advantages

  • 400K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 128K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 55.5% · GPQA Diamond 66.5%)
  • Sadece 720 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 180 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.25/$2 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Token Use & Task Economics

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

MetricDevstral MediumGPT-5.1 Codex mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.55$0.33
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
38K48K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
18K23K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDevstral MediumGPT-5.1 Codex mini
Official API Model ID (SDK)devstral-medium-latestgpt-5-1-codex-mini
API ProtocolMistral AI REST API (OpenAI-Compatible)OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-072025-11
Knowledge CutoffMay 2025October 2024
ArchitectureHigh-Capacity Agentic Code TransformerCompact code-specialised reasoning model
ParametersConfidential (~70B)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.2/1M tokensAutomatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee)
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 tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationMistral AI Production Safety & Alignment VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which is more intelligent, Devstral Medium or GPT-5.1 Codex mini?

Devstral Medium is more intelligent. It scores 52 compared with 47 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.1 Codex mini is faster, generating 180 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.1 Codex mini is cheaper at $0.27 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Devstral Medium has lower latency, with a time to first token of 0.50s compared with 0.72s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.1 Codex mini has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 128K tokens.

Sonuç

Hem Devstral Medium (otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de GPT-5.1 Codex mini (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Devstral Medium karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, GPT-5.1 Codex mini daha yüksek üretim hızı sağlar; GPT-5.1 Codex mini ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Devstral Medium mi yoksa GPT-5.1 Codex mini mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Devstral Medium önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Devstral Medium ve GPT-5.1 Codex mini API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Devstral Medium 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.80 / $2.40 ücretlendirilirken, GPT-5.1 Codex mini $0.25 / $2.00 seviyesindedir. Karma maliyette GPT-5.1 Codex mini daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Devstral Medium 128K token bağlam penceresi sunarken GPT-5.1 Codex mini 400K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise GPT-5.1 Codex mini öndedir.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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.

Resmi kaynaklar: Mistral AI ve OpenAI resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).