Head-to-Head Model Comparison

Devstral Small vs Codestral

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 Small vs Codestral: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI tarafından geliştirilen Devstral Small ve Mistral AI tarafından sunulan Codestral, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Devstral Small, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.15/$0.45 fiyat sunarken; Codestral, 256K token bağlam penceresi ve $0.20/$0.60 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 Small

Otonom Ajan ve Araç Modeli

Mistral AI tarafından geliştirilen Devstral Small; otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 95 token/sn hız, 45/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.15/$0.45

Intelligence Index45 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.45 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

42%

Mistral AI

Codestral

Açık Ağırlıklı Kodlama Uzmanı

Mistral AI tarafından geliştirilen Codestral; kendi sunucunuzda barındırılabilir açık ağırlıklı yazılım geliştirme ve kod üretimi için tasarlanmış olup 256K bağlam penceresi, 110 token/sn hız, 40/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.2/$0.

Intelligence Index40 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

28%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDevstral SmallCodestral
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4540
Provider
Mistral AIMistral 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 text256K tokens~384 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
95 tok/s110 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

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding
Devstral Small
+14.0% SWE-bench lead
Cost
Devstral Small
1.3x cheaper monthly runtime
Speed
Codestral
+16% faster generation
Context
Codestral
256K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Devstral SmallCodestral
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

42%vs28%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

50%vs42%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs70%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1270ptsvs1240pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

36.5%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

60%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

70%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs110 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 Small0.42s
Codestral0.35s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Devstral Small5.68s
Codestral4.90s

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 Small Monthly API Bill
$0.71 / month
$0.15/1M in · $0.45/1M out
Codestral Monthly API Bill
$0.92 / month
$0.2/1M in · $0.6/1M out
Devstral Small saves approximately $0.21 / month (23%) under this workload.1.3x Savings

Devstral Small · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 50%)
  • Sadece 420 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 95 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (24B)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Codestral · Strengths & Key Advantages

  • 256K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 28% · GPQA Diamond 42%)
  • Sadece 350 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 110 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (22B)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • 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 SmallCodestral
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.14$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
30K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDevstral SmallCodestral
Official API Model ID (SDK)devstral-small-latestcodestral-latest
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-072024-05
Knowledge CutoffMay 2025May 2024
ArchitectureCode-Optimized Autoregressive TransformerCode-Optimized Transformer with 32K Window
Parameters24B22B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 windowFlat rate ($0.2/1M in) across full 256K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.05/1M tokensCached input at $0.05/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 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 toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Devstral Small vs Codestral: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Devstral Small (otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Codestral (kendi sunucunuzda barındırılabilir açık ağırlıklı yazılım geliştirme ve kod üretimi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Devstral Small karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Codestral daha yüksek üretim hızı sağlar; Devstral Small ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Devstral Small mi yoksa Codestral mi daha iyi?+

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

Devstral Small ve Codestral API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Devstral Small 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.15 / $0.45 ücretlendirilirken, Codestral $0.20 / $0.60 seviyesindedir. Karma maliyette Devstral Small daha avantajlıdır.

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

Devstral Small 128K token bağlam penceresi sunarken Codestral 256K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Codestral 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 Mistral AI resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).