Täglicher gemischter Preis ($/1 Mio.) – wird jeden Tag aufgezeichnet und bildet im Laufe der Zeit einen Trend.
Typischer 3:1-Output-to-Input-Mix pro 1 Mio. Token
Preis ab 2026-04-28 · Quelle: legacy_model_catalog
Codegenerierung, Refactoring und Überprüfung sowie Entwickler-Tooling-Workloads mit großem Kontext.
Devstral Small 1.1 is a 24B parameter open-weight language model for software engineering agents, developed by Mistral AI in collaboration with All Hands AI. Finetuned from Mistral Small 3.1 and...
devstral-small ist ein Code-Modell von Mistral AI (US). HotON.ai verfolgt es bei $0.10 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $0.30 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit einem 131K-Token-Kontextfenster. Sein zusammengesetzter Effizienzwert beträgt 89/100 bei einem geschätzten $0.000 pro erfolgreicher Aufgabe.
devstral-small wird bei $0.10 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $0.30 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens verfolgt. Eine typische 3:1-Ausgabe-zu-Eingabe-Arbeitslast ergibt ungefähr $0.25 pro 1 Mio. Token. Bei den Zahlen handelt es sich um illustrative Demodaten.
Codegenerierung, Refactoring und Überprüfung sowie Entwickler-Tooling-Workloads mit großem Kontext.
devstral-small unterstützt bis zu einem 131K-Token-Kontextfenster – groß genug für lange Dokumente und längere Konversationen in einer einzigen Anfrage.
Innerhalb des von HotON.ai erfassten Bestands ist devstral-small beim Eingabepreis günstiger als 78% der Modelle und liegt nach Gesamteffizienz auf Platz 151 von 521.
Ja – qwen3-coder-30b-a3b-instruct ist eine kostengünstigere Option bei $0.27 pro 1 Million Ausgabe-Tokens, deckt aber dennoch ähnliche Code-Anwendungsfälle ab. Vergleichen Sie sie nebeneinander auf HotON.ai.
Die Preise sind real (über den TestKey-Katalog, täglich aktualisiert). Qualität (Arena Elo) ist real, wenn das Modell auf der LMArena-Rangliste steht. Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und Effizienz sind modellierte Schätzungen.