OpenAI: GPT-4.1 Nano contra Z.ai: GLM 4.7 Flash
Una comparativa lado a lado de OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) y Z.ai: GLM 4.7 Flash (0,21 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,19 €)) 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 | Z.ai: GLM 4.7 Flash | |
|---|---|---|
| Proveedor | OpenAI | Z.ai |
| Entrada | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) | 0,21 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,19 €) |
| 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 (≈ 31,36 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.047.576 | 200.000 |
| Salida máxima | 942.818 | 117.964 |
| Entrada | image, text, file | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 14 abr 2025 | 19 ene 2026 |
Diferencias clave
- Z.ai: GLM 4.7 Flash es 40% más barato en tokens de entrada.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano lee 5.2× más contexto (1.047.576 tokens).
- Solo Z.ai: GLM 4.7 Flash 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 0,000912 US$ con Z.ai: GLM 4.7 Flash.
En detalle
OpenAI: GPT-4.1 Nano está hecho por OpenAI, y Z.ai: GLM 4.7 Flash está hecho por Z.ai. Ambos son modelos de generación de texto, así que se sitúan en la misma categoría amplia y están orientados al mismo tipo de trabajo: chat completions, extracción, clasificación, resumen y flujos impulsados por herramientas. La principal diferencia práctica es de dónde viene cada uno y para qué optimiza cada proveedor, con el modelo de OpenAI apoyándose en el linaje de la familia GPT-4.1 y el modelo de Z.ai apoyándose en la línea GLM.
La mayor diferencia estructural es la ventana de contexto. GPT-4.1 Nano acepta hasta 1,047,576 tokens, que es aproximadamente cinco veces lo que acepta GLM 4.7 Flash con 200,000 tokens. Eso importa si estás introduciendo documentos largos, bases de código grandes o historiales de conversación largos en una sola llamada. Las modalidades también difieren: GPT-4.1 Nano acepta entrada de imagen, texto y archivo y devuelve texto, mientras que GLM 4.7 Flash acepta solo texto y devuelve texto. Si tu entrada incluye imágenes o archivos, solo uno de estos dos funcionará directamente. En razonamiento, GLM 4.7 Flash es el que expone comportamiento de razonamiento, y su lista de parámetros incluye reasoning e include_reasoning, que GPT-4.1 Nano no lista. En precio, GLM 4.7 Flash es la opción más barata para entrada, mientras que el precio de salida es aproximadamente el mismo para ambos. Consulta la tabla de precios en vivo en esta página para los números actuales.
Para la mayoría de las tareas diarias, la elección se reduce a la forma de la entrada y el tamaño del contexto. Si estás enviando capturas de pantalla, PDFs u otros archivos, o si tu prompt llega regularmente a cientos de miles de tokens, GPT-4.1 Nano es la elección natural porque es el único de los dos que acepta esas modalidades y el único con la ventana más grande. Si tu entrada es texto plano y cabe cómodamente dentro de 200,000 tokens, GLM 4.7 Flash es un valor predeterminado razonable, especialmente cuando quieres salida de razonamiento o los controles de muestreo adicionales que expone, como top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias y logprobs. Ambos admiten tools, tool_choice, structured_outputs y response_format, así que el function calling y la salida con forma JSON están disponibles en cualquiera de los dos lados.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, usas tu clave de api14 y estableces el campo model al id que quieres. Cambiar entre ellos es un cambio de una línea: usa openai/gpt-4.1-nano para el modelo de OpenAI, o z-ai/glm-4.7-flash para el modelo de Z.ai. Las formas de solicitud y respuesta siguen siendo las mismas, así que el código existente que lee choices[0].message.content sigue funcionando. Lo único a tener en cuenta son los parámetros: GPT-4.1 Nano usa max_completion_tokens, mientras que GLM 4.7 Flash usa max_tokens, así que ajusta ese campo cuando cambies si estableces un límite de tokens.
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 "z-ai/glm-4.7-flash": 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": "z-ai/glm-4.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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