GPT-5 nano vs Devstral Small 1.1，先看什么最有效？
先看你的任务结构。如果输入内容很长、RAG 上下文很多，优先看 GPT-5 nano 的输入价格；如果回复很长、输出占比高，先看 Devstral Small 1.1 的输出价格。
🇺🇸 vs 🇫🇷
GPT-5 nano vs Devstral Small 1.1：价格、上下文和适用场景对比
比较 GPT-5 nano 和 Devstral Small 1.1 的输入价格、输出价格、上下文长度、能力范围和适用团队。
一句话结论
GPT-5 nano 更适合输入占比高的任务，Devstral Small 1.1 更适合长输出任务，这组对比的关键不是谁绝对更便宜，而是你的工作量结构。
先看什么
这组模型的主要分歧在输入成本，长 prompt、RAG 检索和多轮上下文会显著放大差距。
能力差异
GPT-5 nano 的上下文优势足够明显，长文档、多文件代码库和复杂代理场景要优先看它。
如何判断
这组对比跨了两个供应商，除了价格，还要考虑 SDK、生态工具、区域可用性和团队已有基础设施。
GPT-5 nano 的输入价格明显更低，大约只有 Devstral Small 1.1 的 5 成左右，更适合高频请求、长 prompt 或 RAG 场景。
Devstral Small 1.1 的输出价格略低，但这组对比更像是综合权衡，不是单纯拼生成单价。
GPT-5 nano 的上下文窗口大约是 Devstral Small 1.1 的 3.1 倍，更适合长文档、长代码库和复杂代理链路。
GPT-5 nano 支持图像输入，而 Devstral Small 1.1 更偏向纯文本能力。
GPT-5 nano 更适合谁
GPT-5 nano 更适合偏向 长上下文 的任务结构。
GPT-5 nano 的输入成本更低，适合高频请求、长 prompt 或批量调用。
GPT-5 nano 在长输出任务里需要更关注预算，尤其是回复偏长的工作流。
Devstral Small 1.1 更适合谁
Devstral Small 1.1 更适合偏向 常规上下文 的任务结构。
Devstral Small 1.1 的输出成本更友好，适合长生成、报告、代码解释等结果较长的任务。
Devstral Small 1.1 如果要胜出，通常要靠上下文、模态或供应商生态，而不是单纯的输入单价。
核心参数对比
| 维度 | GPT-5 nano | Devstral Small 1.1 |
|---|---|---|
| 供应商 | OpenAI | Mistral |
| 输入价格（/百万 tokens） | $0.05 | $0.10 |
| 输出价格（/百万 tokens） | $0.40 | $0.30 |
| 上下文窗口 | 400,000 tokens | 128,000 tokens |
| 最大输出 | 128,000 tokens | 8,192 tokens |
| 模态能力 | 文本 / 图像 | 文本 |
自动生成的选型说明
GPT-5 nano 的输入价格更低，约为 $0.05/百万 tokens，更适合高频调用或成本敏感的生产场景。
GPT-5 nano 提供更大的上下文窗口，达到 400,000 tokens，更适合长文档分析、代码库问答和复杂代理流程。
GPT-5 nano 来自 OpenAI，Devstral Small 1.1 来自 Mistral，如果你的选型重点是稳定生态、成本控制或上下文能力，这个对比页可以作为第一轮判断依据。
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下一步怎么选
GPT-5 nano 的上下文窗口更大，适合处理更长的文档或更复杂的代理链路；Devstral Small 1.1 则更适合结构更清晰的常规任务。
GPT-5 nano 在缓存命中场景下更值得关注，如果你的系统提示和固定上下文重复率高，这一项会直接影响长期成本。
如果你已经确定只看成本，优先保留 GPT-5 nano 和 Devstral Small 1.1；如果你还在看综合表现，就继续进入单模型页核对具体参数和价格页做 token 试算。
这类对比页怎么用
这组对比里，谁更适合长上下文任务？
GPT-5 nano 的上下文窗口更大，所以更适合长文档、多文件代码库和复杂代理链路。是否值得为这个能力付费，还要结合你的真实任务长度判断。
这组模型更应该看价格，还是看供应商和生态？
这组对比跨了两个供应商，除了价格，还要看 SDK、区域可用性、部署限制和团队已有基础设施。
这组模型需要特别关注多模态能力吗？
GPT-5 nano 支持图像输入，而另一方更偏向纯文本。如果你的任务没有图像需求，就不要为多模态能力额外付费。
看到这里之后下一步做什么？
下一步应该进入 GPT-5 nano 或 Devstral Small 1.1 的单模型页，核对更细的参数、相关模型和供应商信息，再决定是否进入实际测试。