devstral-small vs gpt-5-nano

MISTRALAI vs OPENAI. devstral-small в 1.3x раз дешевле по стоимости. Контекст: 128 000 vs 400 000 токенов. Возможности: 11 vs 8 параметров. Все цены в рублях, доступ без VPN.

2:2
Модели равны — выбор зависит от задачи
дешевле ввод · дешевле вывод · размер контекста · количество возможностей

devstral-small и gpt-5-nano: ключевые отличия

devstral-small и gpt-5-nano — модели от разных провайдеров (MISTRALAI и OPENAI), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости devstral-small в 1.3x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.1x раз — gpt-5-nano принимает до 400 000 токенов.

devstral-smalldevstral-small от MISTRALAI — с function calling, с большим контекстом 128 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 13.44 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у gpt-5-nano: Freq. Penalty, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top P.

gpt-5-nanogpt-5-nano от OPENAI — с поддержкой reasoning, мультимодальная, с function calling, с большим контекстом 400 000 токенов, с низкой стоимостью. Стоимость ввода 9.60 ₽/1M токенов, контекст 400 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у devstral-small: Reasoning.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Response Format, Seed, Structured Output, Function Calling. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 5 из 11 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость devstral-small и gpt-5-nano в рублях

Интересная ситуация: gpt-5-nano дешевле по вводу, но devstral-small — по выводу. Оптимальный выбор зависит от соотношения входных и выходных токенов в ваших запросах. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Ввод (1M токенов)
devstral-small
13.44
gpt-5-nano
9.6
Вывод (1M токенов)
devstral-small
53.76
gpt-5-nano
76.8
Cache Read (1M)
devstral-small
0
gpt-5-nano
0.9
Web Search (запрос)
devstral-small
0
gpt-5-nano
1.8

Анализ цен: devstral-small обходится дешевле в совокупности — ввод дороже на 3.84 ₽ (40%), вывод дешевле на 23.04 ₽ (30%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст devstral-small vs gpt-5-nano

gpt-5-nano принимает до 400 000 токенов — это в 3.1x больше, чем 128 000 у devstral-small. Большое контекстное окно критично для RAG-систем и работы с документацией.

Контекстное окно (вход)
devstral-small128 000
gpt-5-nano400 000
Макс. вывод (токены)
devstral-small0
gpt-5-nano128 000

gpt-5-nano может генерировать до 128 000 токенов за запрос.

Модальности devstral-small и gpt-5-nano

gpt-5-nano — мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, файлы. devstral-small работает только с текстом.

devstral-small
Принимает на вход
💬 Текст
Генерирует
💬 Текст
gpt-5-nano
Принимает на вход
💬 Текст🖼️ Изображения📁 Файлы
Генерирует
💬 Текст

gpt-5-nano может анализировать изображения (vision), тогда как devstral-small работает только с текстом.

Возможности devstral-small и gpt-5-nano

У каждой модели есть уникальные функции: devstral-small имеет Freq. Penalty, Pres. Penalty, Stop Sequences, Temperature, Top P, а gpt-5-nano — Reasoning. Общие: Seed, Structured Output, Function Calling.

Seed
Детерминированная генерация для воспроизводимых результатов
devstral-small
gpt-5-nano
Structured Output
Генерация JSON по заданной схеме для автоматической обработки
devstral-small
gpt-5-nano
Function Calling
Позволяет модели вызывать внешние функции и API для выполнения задач
devstral-small
gpt-5-nano
Reasoning
Расширенная цепочка рассуждений для сложных логических задач
devstral-small
gpt-5-nano

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры devstral-small и gpt-5-nano в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Характеристикаdevstral-smallgpt-5-nano
Провайдер
MISTRALAI
OPENAI
Цена ввода (1M)13.449.6
Цена вывода (1M)53.7676.8
Контекст128 000 токенов400 000 токенов
Макс. вывод128 000 токенов
Модальности вводаТекстТекст, Изображения, Файлы
Модальности выводаТекстТекст
КешированиеНетДа (90% скидка)
Онлайн поискНетНет
Генерация изображенийНетНет
ТокенизаторMistralGPT
Freq. Penalty
Max Tokens
Pres. Penalty
Response Format
Seed
Stop Sequences
Structured Output
Temperature
Function Calling
Top P
Reasoning

Как выбрать: devstral-small или gpt-5-nano?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

  • Бюджет: Если бюджет ограничен, devstral-small обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
  • Размер документов: Для длинных документов лучше подходит gpt-5-nano — контекст 400 000 токенов.
  • Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит gpt-5-nano с поддержкой reasoning.
  • Работа с изображениями: Для работы с изображениями нужен gpt-5-nano — он поддерживает vision.
  • Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать devstral-small

devstral-small от MISTRALAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

  • Когда важна экономия на выводе — devstral-small дешевле на 23.04 ₽ (30%) за 1M токенов
  • Для задач, оптимизированных под экосистему MISTRALAI

Когда использовать gpt-5-nano

gpt-5-nano от OPENAI — лучший выбор для следующих задач:

  • Когда важна экономия на вводе — gpt-5-nano дешевле на 3.84 ₽ (29%) за 1M токенов
  • Для работы с длинными документами — контекст 400 000 vs 128 000 токенов
  • При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 90%
  • Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
  • Для анализа изображений, скриншотов и документов (vision)
  • Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Подключение devstral-small и gpt-5-nano

devstral-small (MISTRALAI) и gpt-5-nano (OPENAI) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 11 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "devstral-small" или "gpt-5-nano"
response = client.chat.completions.create(
    model="devstral-small",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между devstral-small и gpt-5-nano — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Что лучше: devstral-small или gpt-5-nano?
Можно ли использовать devstral-small и gpt-5-nano в одном проекте?
devstral-small или gpt-5-nano — какая модель быстрее?
Сколько стоит 1000 запросов к devstral-small?
Что такое reasoning и зачем оно нужно?
Как отправить изображение в модель?
Как начать использовать devstral-small через AITUNNEL?

Итог: devstral-small vs gpt-5-nano (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует devstral-small (ввод 13.44 ₽, вывод 53.76 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте gpt-5-nano с контекстом 400 000. devstral-small уникален Freq. Penalty и Pres. Penalty; gpt-5-nano — Reasoning.

Попробуйте обе модели через AITUNNEL

Тестируйте и сравнивайте модели через единый API. Переключайтесь между моделями без изменения кода.

Единый API50+ моделейОплата в рублях
Начать работуРегистрация за 1 минуту