OpenAI: GPT-4.1 Nano vs. Qwen: Qwen3.5-9B
Ein direkter Vergleich von OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €)) und Qwen: Qwen3.5-9B (0,60 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,53 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Qwen: Qwen3.5-9B | |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | Qwen |
| Eingabe | 0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €) | 0,60 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,53 €) |
| Ausgabe | 1,40 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,25 €) | 0,88 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,78 €) |
| Cache-Lesen | 0,11 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,09 €) | - |
| Websuche | 35,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 31,17 €) | - |
| Kontextfenster | 1.047.576 | 262.144 |
| Max. Ausgabe | 942.818 | 235.929 |
| Eingabe | image, text, file | text, image, video |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 14.04.2025 | 10.03.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- OpenAI: GPT-4.1 Nano ist bei Eingabe-Tokens 41% günstiger.
- Qwen: Qwen3.5-9B ist bei Ausgabe-Tokens 38% günstiger.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano liest 4.0× mehr Kontext (1.047.576 Tokens).
- Nur Qwen: Qwen3.5-9B unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit OpenAI: GPT-4.1 Nano 0,00105 $ und mit Qwen: Qwen3.5-9B 0,00103 $.
Im Detail
OpenAI: GPT-4.1 Nano wird von OpenAI erstellt, und Qwen: Qwen3.5-9B wird von Qwen erstellt. Beide sind Textmodelle, die Eingaben entgegennehmen und Text zurückgeben, und beide werden über api14 unter derselben OpenAI-kompatiblen Schnittstelle bereitgestellt. Der praktische Unterschied beginnt damit, wer sie gebaut hat und worauf jedes abgestimmt wurde: Eines stammt aus der GPT-4.1-Reihe von OpenAI, das andere aus der Qwen3.5-Familie.
Die klarste Trennung liegt bei Kontext und Modalitäten. GPT-4.1 Nano hat ein viel größeres Kontextfenster, über eine Million Token, während Qwen3.5-9B bei 262144 Token liegt. Das ist wichtig, wenn Sie lange Dokumente, große Codebasen oder lange Transkripte in einer einzigen Anfrage einspeisen. Bei den Eingabetypen akzeptiert GPT-4.1 Nano Bild-, Text- und Dateieingabe, während Qwen3.5-9B Text, Bild und Video akzeptiert. Wenn Ihre Pipeline also Video enthält, ist Qwen das Modell, das es sehen kann; wenn sie beliebige Dateien enthält, ist GPT-4.1 Nano das Modell, das sie entgegennehmen kann. Nur Qwen3.5-9B stellt Reasoning-Steuerungen bereit, sodass Aufgaben, die von expliziten Reasoning-Parametern profitieren, auf Qwen zeigen. Beide unterstützen Tools und strukturierte Ausgaben, sodass keines dort einen Vorteil hat.
Für die tägliche Arbeit wählen Sie anhand der Form der Anfrage statt anhand eines allgemeinen Siegers. Wenn Sie sehr langen Text zusammenfassen oder abfragen oder Dateien zusammen mit dem Prompt übergeben müssen, ist GPT-4.1 Nano aufgrund seines größeren Kontexts und der Dateieingabe die natürliche Wahl. Wenn Sie mit Video arbeiten oder reasoningbezogene Parameter und eine breitere Auswahl an Sampling-Steuerungen wie top_k, min_p, repetition_penalty und logprobs wünschen, passt Qwen3.5-9B besser. Qwen ist außerdem die günstigere Option bei der Ausgabe, während GPT-4.1 Nano bei der Eingabe günstiger ist, sodass die Kostenbalance davon abhängt, ob Ihre Arbeitslast eingabelastig oder ausgabelastig ist. Prüfen Sie die aktuelle Preistabelle für die tatsächlichen Zahlen.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise. Sie senden eine Anfrage an den OpenAI-kompatiblen Endpunkt und ändern nur die Modell-ID: Verwenden Sie "openai/gpt-4.1-nano" für GPT-4.1 Nano und "qwen/qwen3.5-9b" für Qwen3.5-9B. Die Formen von Anfrage und Antwort bleiben gleich, sodass Sie Modelle wechseln können, indem Sie diese Zeichenfolge austauschen, und Sie können beide IDs in der Konfiguration behalten, wenn Sie verschiedene Aufgaben an verschiedene Modelle weiterleiten möchten. Parameter, die nur ein Modell unterstützt, wie die Reasoning-Steuerungen bei Qwen, sollten nur gesendet werden, wenn Sie dieses Modell aufrufen.
Es gibt weiterhin Fälle, in denen das andere Modell gewinnt. Wenn Ihre Aufgabe ausgabelastig und kostenempfindlich ist, ist Qwen3.5-9B bei der Ausgabe die günstigere Seite, obwohl GPT-4.1 Nano bei der Eingabe günstiger ist. Und wenn Sie Reasoning-Parameter benötigen, stellt GPT-4.1 Nano sie nicht bereit, sodass Qwen3.5-9B unabhängig von der Kontextgröße die bessere Wahl bleibt.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "openai/gpt-4.1-nano" auf "qwen/qwen3.5-9b", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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": "qwen/qwen3.5-9b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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