OpenAI: GPT-4.1 Nano مقابل Z.ai: GLM 4.7 Flash
مقارنة جنبًا إلى جنب بين OpenAI: GPT-4.1 Nano (0.35 US$ / مليون رمز (≈ 1.31 ر.س.)) وZ.ai: GLM 4.7 Flash (0.21 US$ / مليون رمز (≈ 0.79 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Z.ai: GLM 4.7 Flash | |
|---|---|---|
| المزوّد | OpenAI | Z.ai |
| الإدخال | 0.35 US$ / مليون رمز (≈ 1.31 ر.س.) | 0.21 US$ / مليون رمز (≈ 0.79 ر.س.) |
| الإخراج | 1.40 US$ / مليون رمز (≈ 5.25 ر.س.) | 1.40 US$ / مليون رمز (≈ 5.25 ر.س.) |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.11 US$ / مليون رمز (≈ 0.39 ر.س.) | - |
| بحث الويب | 35.00 US$ / 1000 عملية بحث (≈ 131.25 ر.س.) | - |
| نافذة السياق | 1,047,576 | 200,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 942,818 | 117,964 |
| الإدخال | image, text, file | text |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 14/04/2025 | 19/01/2026 |
أبرز الفروق
- Z.ai: GLM 4.7 Flash أرخص بنسبة 40% في رموز الإدخال.
- يقرأ OpenAI: GPT-4.1 Nano سياقًا أكبر بمقدار 5.2× (1,047,576 رمز).
- Z.ai: GLM 4.7 Flash وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.00105 US$ مع OpenAI: GPT-4.1 Nano و0.000912 US$ مع Z.ai: GLM 4.7 Flash.
بالتفصيل
OpenAI: GPT-4.1 Nano من إنتاج OpenAI، و Z.ai: GLM 4.7 Flash من إنتاج Z.ai. كلاهما نموذج توليد نص، لذا يقعان في الفئة العريضة نفسها ويستهدفان النوع نفسه من العمل: إكمال المحادثات، والاستخراج، والتصنيف، والتلخيص، والتدفقات المعتمدة على الأدوات. الفرق العملي الرئيسي هو من أين يأتي كل منهما وما الذي يحسّنه كل مزوّد، إذ يستند نموذج OpenAI إلى سلالة عائلة GPT-4.1 ويستند نموذج Z.ai إلى خط GLM.
أكبر فرق بنيوي هو نافذة السياق. يقبل GPT-4.1 Nano حتى 1,047,576 رمزًا، وهو نحو خمسة أضعاف ما يقبله GLM 4.7 Flash عند 200,000 رمز. وهذا مهم إذا كنت تُدخل مستندات طويلة أو قواعد برمجية كبيرة أو سجلات محادثات طويلة في نداء واحد. تختلف أيضًا الأنماط: يقبل GPT-4.1 Nano إدخال الصور والنصوص والملفات ويعيد نصًا، بينما يقبل GLM 4.7 Flash النص فقط ويعيد نصًا. إذا كان إدخالك يتضمن صورًا أو ملفات، فسيعمل أحد هذين النموذجين فقط مباشرة. أما بالنسبة للاستدلال، فإن GLM 4.7 Flash هو الذي يُظهر سلوك الاستدلال، وتتضمن قائمة معاملاته reasoning و include_reasoning، وهو ما لا يدرجه GPT-4.1 Nano. أما بالنسبة للسعر، فإن GLM 4.7 Flash هو الخيار الأرخص للإدخال، بينما سعر الإخراج متقارب تقريبًا لكليهما. راجع جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة للحصول على الأرقام الحالية.
بالنسبة لمعظم المهام اليومية، يتوقف الاختيار على شكل الإدخال وحجم السياق. إذا كنت ترسل لقطات شاشة أو ملفات PDF أو ملفات أخرى، أو إذا كان طلبك يصل بانتظام إلى مئات الآلاف من الرموز، فإن GPT-4.1 Nano هو الخيار الطبيعي لأنه الوحيد بين الاثنين الذي يقبل تلك الأنماط والوحيد الذي يملك النافذة الأكبر. إذا كان إدخالك نصًا عاديًا ويتسع بسهولة داخل 200,000 رمز، فإن GLM 4.7 Flash هو خيار افتراضي معقول، خصوصًا عندما تريد مخرجات استدلال أو عناصر التحكم الإضافية في أخذ العينات التي يُظهرها، مثل top_k و min_p و repetition_penalty و logit_bias و logprobs. كلاهما يدعم tools و tool_choice و structured_outputs و response_format، لذا فإن استدعاء الدوال والمخرجات بصيغة JSON متاحة على أي من الجانبين.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها لأن الواجهة متوافقة مع OpenAI. توجّه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وتستخدم مفتاح api14 الخاص بك، وتضبط حقل model على المعرّف الذي تريده. التبديل بينهما تغيير من سطر واحد: استخدم openai/gpt-4.1-nano لنموذج OpenAI، أو z-ai/glm-4.7-flash لنموذج Z.ai. تبقى أشكال الطلب والاستجابة كما هي، لذا يستمر الكود الحالي الذي يقرأ choices[0].message.content في العمل. الشيء الوحيد الذي يجب الانتباه إليه هو المعاملات: يستخدم GPT-4.1 Nano المعامل max_completion_tokens، بينما يستخدم GLM 4.7 Flash المعامل max_tokens، لذا عدّل ذلك الحقل عند التبديل إذا كنت تضبط حدًا للرموز.
لا تزال هناك حالات يفوز فيها النموذج الآخر. إذا كنت تحتاج إلى آثار الاستدلال أو تحكم دقيق في أخذ العينات، فإن GLM 4.7 Flash هو الأنسب حتى عندما يتسع نصك داخل نافذته. وإذا كنت تحتاج إلى إدخال صور أو ملفات، أو سياق كبير جدًا، فإن GPT-4.1 Nano هو الأنسب حتى مع أن سعر إدخاله أعلى. اختر بناءً على الإدخال الذي لديك فعليًا وسلوك الإخراج الذي تحتاجه فعليًا، ثم دع جدول الأسعار المباشر يحسم أي تعادل متبقٍ.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "openai/gpt-4.1-nano" إلى "z-ai/glm-4.7-flash"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "z-ai/glm-4.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
مقارنات أخرى
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview مقابل Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha مقابل Tencent: Hy4