Dapatkan email saat harga campuran model ini turun. Tidak diperlukan akun.
Satu email per tetes. Berhenti berlangganan kapan saja.
Harga campuran harian ($/1 juta) — dicatat setiap hari, menjadi tren seiring berjalannya waktu.
Campuran output-to-input 3:1, per 1 juta token
Harga pada 2026-04-28 · Sumber: legacy_model_catalog
Pembuatan kode, pemfaktoran ulang dan peninjauan, serta beban kerja peralatan pengembang dengan konteks luas.
Devstral Small 1.1 adalah model bahasa bobot terbuka parameter 24B untuk agen rekayasa perangkat lunak, yang dikembangkan oleh Mistral AI bekerja sama dengan All Hands AI. Diselesaikan dari Mistral Small 3.1 dan...
devstral-small adalah model Kode dari Mistral AI (US). HotON.ai melacaknya pada $0.10 per 1 juta token masukan dan $0.30 per 1 juta token keluaran, dengan jendela konteks token 131K. Skor efisiensi gabungannya adalah 89/100 dengan perkiraan $0.000 per tugas yang berhasil.
devstral-small dilacak pada $0.10 per 1 juta token masukan dan $0.30 per 1 juta token keluaran. Beban kerja output-to-input 3:1 rata-rata berpadu menjadi $0.25 per 1 juta token. Angka adalah ilustrasi data demo.
Pembuatan kode, pemfaktoran ulang dan peninjauan, serta beban kerja peralatan pengembang dengan konteks luas.
devstral-small mendukung hingga jendela konteks token 131K — cukup besar untuk dokumen panjang dan percakapan panjang dalam satu permintaan.
Dalam rangkaian terlacak HotON.ai, devstral-small lebih murah dibandingkan 79% model dalam hal harga input dan menempati peringkat #247 dari 535 berdasarkan efisiensi keseluruhan.
Ya — qwen3-coder-30b-a3b-instruct adalah opsi berbiaya lebih rendah di $0.27 per 1 juta token keluaran, namun tetap mencakup kasus penggunaan Kode yang serupa. Bandingkan keduanya secara berdampingan di HotON.ai.
Siap untuk ditempelkan ke dalam artikel, makalah, atau permintaan AI — harga dan tanggal diperbarui dengan data langsung.
HotON.ai — devstral-small (Mistral AI): $0.10/1M input, $0.30/1M output, as of 2026-04-28. https://hoton.ai/id/models/mistralai-devstral-smallHarga nyata (melalui katalog TestKey, diperbarui setiap hari). Kualitas (Arena Elo) nyata dimana modelnya diperingkat di LMArena. Efisiensi adalah gabungan harga riil dan konteks yang dimodelkan.