Devstral 2 2512 (Mistral AI): preços da API ao vivo, janela de contexto e as melhores alternativas de código aberto, monitoradas diariamente pelo OpenSourceAI.tech.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados a cada hora em relação aos preços da lista do fornecedor.
Pontuações de benchmark independentes para Devstral 2 2512, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor.
Devstral 2 2512 é um modelo de IA de peso aberto da Mistral AI. Você pode baixá-lo e hospedá-lo gratuitamente; os preços abaixo são preços de lista de API hospedada, rastreados por hora, para quando você prefere conveniência em vez de auto-hospedagem.
Devstral 2 2512 é um modelo de linguagem de IA da Mistral AI. Ele é de peso aberto: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 19.2 no índice de inteligência Artificial Analysis.
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode auto-hospedar o Devstral 2 2512 e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços são $0.4 por milhão de tokens de entrada e $2 por milhão de tokens de saída.
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele GPQA 59.4%, MMLU-Pro 76.2%, Humanity's Last Exam 3.6%, Long Context Reasoning 30%, LiveCodeBench 44.8%, SciCode 33.1%, AIME 2025 36.7%, IFBench 38.1%, τ²-Bench 24.9%, τ-Bench Banking 10.3%, Terminal-Bench 30.3%, Terminal-Bench Hard 18.9%. É particularmente usado para geração de código.
Ele gera cerca de 54.7 tokens por segundo, com uma mediana 0.68s de atraso antes do primeiro token. Medido independentemente pela Artificial Analysis.
Sim. O Devstral 2 2512 tem pesos abertos, então você pode baixá-lo e executá-lo em sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.
Dependendo da sua carga de trabalho, um modelo de peso aberto que você pode auto-hospedar pode reduzir os custos drasticamente ou eliminar completamente a cobrança por token. Nossas páginas de comparação colocam este modelo lado a lado com os concorrentes de código aberto mais fortes.