Google : Gemma 4 31B est un modèle de texte de Google, répertorié sur api14 sous l'identifiant de modèle google/gemma-4-31b-it. OpenAI : GPT-4.1 Nano est un modèle de texte d'OpenAI, répertorié sous l'identifiant de modèle openai/gpt-4.1-nano. Les deux sont servis via le même point de terminaison compatible OpenAI, donc le choix entre eux dépend surtout de celui qui correspond à la forme de votre tâche plutôt que de celui auquel vous pouvez techniquement accéder.
Les deux diffèrent principalement par le contexte et les modalités. GPT-4.1 Nano dispose d'une fenêtre de contexte bien plus grande, plus d'un million de tokens, tandis que Gemma 4 31B se situe à environ un quart de cela. Gemma 4 31B accepte l'image, le texte et la vidéo en entrée, alors que GPT-4.1 Nano accepte l'image, le texte et les fichiers en entrée. Aucun des deux modèles ne produit autre chose que du texte. Côté prix, GPT-4.1 Nano est le moins cher des deux pour l'entrée, et les deux sont à peu près au même prix pour la sortie. Gemma 4 31B est le seul de la paire à exposer des contrôles de raisonnement, ainsi qu'un ensemble plus large de paramètres d'échantillonnage tels que top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias et logprobs. La surface de paramètres de GPT-4.1 Nano est plus étroite, couvrant l'essentiel comme temperature, top_p, seed, tools et les sorties structurées.
Pour le travail pratique, privilégiez GPT-4.1 Nano lorsque la tâche est longue. Les grands ensembles de documents, les grosses bases de code, les transcriptions volumineuses ou tout ce où vous voulez conserver beaucoup de matière dans une seule requête correspond à son contexte plus large. C'est aussi l'option d'entrée la moins chère, ce qui compte lorsque vous envoyez beaucoup de tokens par appel. Privilégiez Gemma 4 31B lorsque vous avez besoin d'une entrée vidéo, lorsque vous voulez des contrôles de raisonnement ou les paramètres plus larges d'échantillonnage et de scoring, ou lorsque vous voulez ajuster plus finement le comportement de génération avec top_k, min_p ou les pénalités de répétition. Les deux prennent en charge les tools et les sorties structurées, donc l'appel de fonctions et les réponses au format JSON sont disponibles des deux côtés.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. Vous pointez votre client vers l'URL de base compatible OpenAI, envoyez une requête de complétions de chat, et définissez le champ model sur google/gemma-4-31b-it ou openai/gpt-4.1-nano. Tout le reste dans le corps de la requête suit le schéma OpenAI que vous utilisez déjà. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur cet identifiant de modèle, donc vous pouvez développer contre l'un et comparer avec l'autre sans réécrire votre intégration.
Il reste des cas où l'autre modèle l'emporte. Si votre entrée est de la vidéo, GPT-4.1 Nano n'est pas le bon choix, puisque Gemma 4 31B est celui qui liste la vidéo parmi ses modalités d'entrée. Si vous voulez une sortie de raisonnement ou les paramètres d'échantillonnage supplémentaires, la même chose s'applique. Inversement, si votre prompt est énorme ou votre volume d'entrée est élevé, Gemma 4 31B convient moins bien, parce que GPT-4.1 Nano vous donne le contexte plus large et l'entrée moins chère. Faites correspondre le modèle au type d'entrée, à la longueur de la requête et aux contrôles dont vous avez besoin, et la décision se prend généralement d'elle-même.