来源：OpenRouter API（scraper 采集，2026-06-30）
Mistral Nemo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 于 2024 年 7 月联合发布的 12B 级开源语言模型，定位为「小尺寸、大上下文」的通用指令模型。它采用标准的 Dense Transformer 架构（40 层、5120 维隐藏层、32 头注意力并配备 GQA），以 Apache-2.0 协议完全开源，可自由商用与本地部署。其核心差异化能力在于将 128K 超长上下文窗口下放到 12B 参数量级，使消费级硬件也能处理长文档、大规模代码库与多轮对话。此外，模型搭载了专为 100 种以上语言训练的 Tekken 分词器，对欧洲语言与源代码的压缩效率相比前代 SentencePiece 有显著提升，从而在多语言任务与代码场景中表现突出。 在实际应用中，Mistral Nemo 最适合需要长文本理解、多语言交互或私有化部署的场景，例如企业知识库问答、长文档摘要、多语言客服与编程辅助。得益于 FP8 量化与高效的推理优化，该模型可在 8 GB 显存的消费级 GPU 上流畅运行，是希望在本地获得「大上下文」能力的开发者的性价比之选。不过，它并非多模态模型，也不具备前沿大模型在极端复杂推理上的绝对性能，选择时需根据任务复杂度与硬件预算权衡。
OpenRouter Provider 比价
共 4 家 provider（2026-06-30 采集），按输入价升序：
| Provider | 输入(USD/1M) | 输出(USD/1M) | 量化 | 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| DekaLLM | 0.02 | 0.03 | fp8 | 131072 |
| DeepInfra | 0.02 | 0.04 | fp8 | 131072 |
| Novita | 0.04 | 0.17 | fp8 | 60288 |
| Mistral | 0.15 | 0.15 | unknown | 131072 |
代表价（满血最低）：Mistral 输入 0.15 / 输出 0.15 USD/1M。按 provider 选择可进一步降本。