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Gemma 4 31B vs GPT-4.1 Nano: precio de la API, contexto y funciones · api14

Google: Gemma 4 31B contra OpenAI: GPT-4.1 Nano

Una comparativa lado a lado de Google: Gemma 4 31B (0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €)) y OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.

Especificaciones

	Google: Gemma 4 31B	OpenAI: GPT-4.1 Nano
Proveedor	Google	OpenAI
Entrada	0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €)	0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)
Salida	1,40 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,25 €)	1,40 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,25 €)
Lectura de caché	-	0,11 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,09 €)
Búsqueda web	-	35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,17 €)
Ventana de contexto	262.144	1.047.576
Salida máxima	16.384	942.818
Entrada	image, text, video	image, text, file
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	2 abr 2026	14 abr 2025

Diferencias clave

OpenAI: GPT-4.1 Nano es 50% más barato en tokens de entrada.
OpenAI: GPT-4.1 Nano lee 4.0× más contexto (1.047.576 tokens).
Solo Google: Gemma 4 31B admite control del esfuerzo de razonamiento.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00140 US$ con Google: Gemma 4 31B y 0,00105 US$ con OpenAI: GPT-4.1 Nano.

En detalle

Google: Gemma 4 31B es un modelo de texto de Google, listado en api14 bajo el id de modelo google/gemma-4-31b-it. OpenAI: GPT-4.1 Nano es un modelo de texto de OpenAI, listado bajo el id de modelo openai/gpt-4.1-nano. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI, por lo que la elección entre ellos se trata principalmente de cuál se ajusta a la forma de tu tarea en lugar de a cuál puedes acceder técnicamente.

Los dos difieren más en contexto y modalidades. GPT-4.1 Nano lleva una ventana de contexto mucho más grande, de más de un millón de tokens, mientras que Gemma 4 31B se sitúa en aproximadamente una cuarta parte de eso. Gemma 4 31B acepta imagen, texto y video como entrada, mientras que GPT-4.1 Nano acepta imagen, texto y archivo como entrada. Ninguno de los modelos produce algo que no sea texto. En cuanto al precio, GPT-4.1 Nano es el más barato de los dos para entrada, y los dos tienen aproximadamente el mismo precio para salida. Gemma 4 31B es el único del par que expone controles de razonamiento, junto con un conjunto más amplio de parámetros de muestreo como top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias y logprobs. La superficie de parámetros de GPT-4.1 Nano es más estrecha, cubriendo lo esencial como temperature, top_p, seed, tools y salidas estructuradas.

Para trabajo práctico, recurre a GPT-4.1 Nano cuando el trabajo sea largo. Grandes conjuntos de documentos, bases de código extensas, transcripciones largas o cualquier cosa donde quieras mantener mucho material en una sola solicitud encaja con su contexto más grande. También es la opción de entrada más barata, lo que importa cuando envías muchos tokens por llamada. Recurre a Gemma 4 31B cuando necesites entrada de video, cuando quieras controles de razonamiento o los parámetros más amplios de muestreo y puntuación, o cuando quieras ajustar el comportamiento de generación con más fineza con top_k, min_p o penalizaciones por repetición. Ambos admiten tools y salidas estructuradas, por lo que el llamado a funciones y las respuestas con forma de JSON están disponibles en cualquiera de los dos lados.

Llamar a cualquiera de los modelos a través de api14 funciona de la misma manera. Apuntas tu cliente a la URL base compatible con OpenAI, envías una solicitud de chat completions y estableces el campo model en google/gemma-4-31b-it o openai/gpt-4.1-nano. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud sigue el esquema de OpenAI que ya usas. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea en ese id de modelo, así que puedes construir contra uno y comparar contra el otro sin reescribir tu integración.

Todavía hay casos en los que el otro modelo gana. Si tu entrada es video, GPT-4.1 Nano no es la elección, ya que Gemma 4 31B es el que lista video entre sus modalidades de entrada. Si quieres salida de razonamiento o los parámetros de muestreo adicionales, aplica lo mismo. A la inversa, si tu prompt es enorme o tu volumen de entrada es alto, Gemma 4 31B es el que encaja peor, porque GPT-4.1 Nano te da el contexto más grande y la entrada más barata. Haz coincidir el modelo con el tipo de entrada, la longitud de la solicitud y los controles que necesitas, y la decisión normalmente se toma por sí sola.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "google/gemma-4-31b-it" a "openai/gpt-4.1-nano": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Google: Gemma 4 31B →Detalles y entorno de pruebas de OpenAI: GPT-4.1 Nano →

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": "openai/gpt-4.1-nano",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Google: Gemma 4 31B contra OpenAI: GPT-4.1 Nano

Especificaciones

Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

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