Devstral Small vs GPT-5.1 Codex mini
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Mistral AI tarafından geliştirilen Devstral Small ve OpenAI tarafından sunulan GPT-5.1 Codex mini, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Devstral Small, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.15/$0.45 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.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Devstral Small
Otonom Ajan ve Araç ModeliMistral 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
$0.15 / 1M
$0.45 / 1M
128K tokens
42%
GPT-5.1 Codex mini
Hafif ve Ekonomik ModelOpenAI 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
$0.25 / 1M
$2.00 / 1M
400K tokens
55.5%
Bir Bakışta Temel Farklar
- Devstral Small is 3.1x 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 95 tok/s.
- GPT-5.1 Codex mini leads on SWE-bench coding (55.5% vs 42.0%).
| Feature | Devstral Small | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 45 | 47 |
Provider | Mistral AI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.45 / 1M | $2.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.27 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 400K tokens~600 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 180 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 55.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 50% | 66.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.03 / 1M |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkDoğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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
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.
| Metric | Devstral Small | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.14 | $0.33 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 30K | 48K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 23K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Devstral Small | GPT-5.1 Codex mini |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | devstral-small-latest | gpt-5-1-codex-mini |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-07 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | October 2024 |
| Architecture | Code-Optimized Autoregressive Transformer | Compact code-specialised reasoning model |
| Parameters | 24B | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.15/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 400K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee) |
| 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 tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| 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) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 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) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 Small vs GPT-5.1 Codex mini: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which is more intelligent, Devstral Small or GPT-5.1 Codex mini?
GPT-5.1 Codex mini is more intelligent. It scores 47 compared with 45 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.1 Codex mini is faster, generating 180 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 $0.27 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Devstral Small has lower latency, with a time to first token of 0.42s 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 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 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: GPT-5.1 Codex mini karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, GPT-5.1 Codex mini 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 GPT-5.1 Codex mini mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde GPT-5.1 Codex mini önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
Devstral Small ve GPT-5.1 Codex mini API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
Devstral Small 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.15 / $0.45 ücretlendirilirken, GPT-5.1 Codex mini $0.25 / $2.00 seviyesindedir. Karma maliyette Devstral Small daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
Devstral Small 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.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Devstral Medium vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Devstral Small vs Codestral: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- GPT-5.1 Codex mini vs GPT-5-Codex: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- GPT-5.1 Codex vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- North Mini Code vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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).