OpenAI: GPT-4.1 Nano contra Qwen: Qwen3.5-9B
Una comparativa lado a lado de OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) y Qwen: Qwen3.5-9B (0,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,53 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Qwen: Qwen3.5-9B | |
|---|---|---|
| Proveedor | OpenAI | Qwen |
| Entrada | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) | 0,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,53 €) |
| Salida | 1,40 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,25 €) | 0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €) |
| Lectura de caché | 0,11 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,09 €) | - |
| Búsqueda web | 35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,17 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.047.576 | 262.144 |
| Salida máxima | 942.818 | 235.929 |
| Entrada | image, text, file | text, image, video |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 14 abr 2025 | 10 mar 2026 |
Diferencias clave
- OpenAI: GPT-4.1 Nano es 41% más barato en tokens de entrada.
- Qwen: Qwen3.5-9B es 38% más barato en tokens de salida.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano lee 4.0× más contexto (1.047.576 tokens).
- Solo Qwen: Qwen3.5-9B admite control del esfuerzo de razonamiento.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00105 US$ con OpenAI: GPT-4.1 Nano y 0,00103 US$ con Qwen: Qwen3.5-9B.
En detalle
OpenAI: GPT-4.1 Nano es creado por OpenAI, y Qwen: Qwen3.5-9B es creado por Qwen. Ambos son modelos de texto que reciben entrada y devuelven texto, y ambos se sirven a través de api14 bajo la misma interfaz compatible con OpenAI. La diferencia práctica comienza con quién los construyó y para qué se ajustó cada uno: uno proviene de la línea GPT-4.1 de OpenAI, el otro de la familia Qwen3.5.
La división más clara está en el contexto y las modalidades. GPT-4.1 Nano tiene una ventana de contexto mucho más grande, de más de un millón de tokens, mientras que Qwen3.5-9B se sitúa en 262144 tokens. Eso importa si estás alimentando documentos largos, bases de código grandes o transcripciones largas en una sola solicitud. En cuanto a los tipos de entrada, GPT-4.1 Nano acepta entrada de imagen, texto y archivo, mientras que Qwen3.5-9B acepta texto, imagen y video. Así que si tu pipeline incluye video, Qwen es el que puede verlo; si incluye archivos arbitrarios, GPT-4.1 Nano es el que puede recibirlos. Solo Qwen3.5-9B expone controles de razonamiento, por lo que las tareas que se benefician de parámetros de razonamiento explícitos apuntan a Qwen. Ambos admiten herramientas y salidas estructuradas, así que ninguno tiene ventaja ahí.
Para el trabajo diario, elige según la forma de la solicitud en lugar de un ganador general. Si estás resumiendo o consultando texto muy largo, o necesitas pasar archivos junto con el prompt, GPT-4.1 Nano es la elección natural por su contexto más grande y la entrada de archivos. Si estás trabajando con video, o quieres parámetros relacionados con el razonamiento y un conjunto más amplio de controles de muestreo como top_k, min_p, repetition_penalty y logprobs, Qwen3.5-9B encaja mejor. Qwen también es la opción más barata en salida, mientras que GPT-4.1 Nano es más barato en entrada, así que el equilibrio de costos depende de si tu carga de trabajo es intensiva en entrada o en salida. Consulta la tabla de precios en vivo para ver los números reales.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera. Envías una solicitud al endpoint compatible con OpenAI y cambias solo el id del modelo: usa "openai/gpt-4.1-nano" para GPT-4.1 Nano y "qwen/qwen3.5-9b" para Qwen3.5-9B. Las formas de la solicitud y la respuesta siguen siendo las mismas, así que puedes cambiar de modelo intercambiando esa cadena, y puedes mantener ambos ids en la configuración si quieres enrutar diferentes trabajos a diferentes modelos. Los parámetros que solo admite un modelo, como los controles de razonamiento en Qwen, deben enviarse solo cuando estés llamando a ese modelo.
Todavía hay casos en los que el otro modelo gana. Si tu tarea es intensiva en salida y sensible al costo, Qwen3.5-9B es el lado más barato en salida, aunque GPT-4.1 Nano es más barato en entrada. Y si necesitas parámetros de razonamiento, GPT-4.1 Nano no los expone, así que Qwen3.5-9B sigue siendo la mejor opción independientemente del tamaño del contexto.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "openai/gpt-4.1-nano" a "qwen/qwen3.5-9b": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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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