OpenAI: GPT-4.1 Nano contre Qwen: Qwen3.5-9B
Un comparatif côte à côte de OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) et Qwen: Qwen3.5-9B (0,60 $US / 1M jetons (≈ 0,53 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Qwen: Qwen3.5-9B | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | Qwen |
| Entrée | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) | 0,60 $US / 1M jetons (≈ 0,53 €) |
| Sortie | 1,40 $US / 1M jetons (≈ 1,25 €) | 0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €) |
| Lecture du cache | 0,11 $US / 1M jetons (≈ 0,09 €) | - |
| Recherche web | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 047 576 | 262 144 |
| Sortie max. | 942 818 | 235 929 |
| Entrée | image, text, file | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 14 avr. 2025 | 10 mars 2026 |
Principales différences
- OpenAI: GPT-4.1 Nano est 41% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Qwen: Qwen3.5-9B est 38% moins cher sur les tokens de sortie.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano lit 4.0× plus de contexte (1 047 576 tokens).
- Seul Qwen: Qwen3.5-9B prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00105 $US avec OpenAI: GPT-4.1 Nano et 0,00103 $US avec Qwen: Qwen3.5-9B.
En détail
OpenAI : GPT-4.1 Nano est créé par OpenAI, et Qwen : Qwen3.5-9B est créé par Qwen. Les deux sont des modèles texte qui prennent une entrée et renvoient du texte, et les deux sont servis via api14 sous la même interface compatible OpenAI. La différence pratique commence par qui les a construits et sur quoi chacun a été ajusté : l'un vient de la ligne GPT-4.1 d'OpenAI, l'autre de la famille Qwen3.5.
La séparation la plus nette concerne le contexte et les modalités. GPT-4.1 Nano a une fenêtre de contexte beaucoup plus grande, plus d'un million de tokens, tandis que Qwen3.5-9B se situe à 262144 tokens. Cela compte si vous envoyez de longs documents, de grandes bases de code ou de longues transcriptions dans une seule requête. Concernant les types d'entrée, GPT-4.1 Nano accepte les entrées image, texte et fichier, tandis que Qwen3.5-9B accepte le texte, l'image et la vidéo. Donc si votre pipeline inclut de la vidéo, Qwen est celui qui peut la voir ; s'il inclut des fichiers arbitraires, GPT-4.1 Nano est celui qui peut les prendre. Seul Qwen3.5-9B expose des contrôles de raisonnement, donc les tâches qui bénéficient de paramètres de raisonnement explicites pointent vers Qwen. Les deux prennent en charge les outils et les sorties structurées, donc aucun n'a d'avantage sur ce point.
Pour le travail quotidien, choisissez en fonction de la forme de la requête plutôt qu'un gagnant général. Si vous résumez ou interrogez du texte très long, ou si vous devez transmettre des fichiers en plus du prompt, GPT-4.1 Nano est le choix naturel en raison de son contexte plus grand et de son entrée fichier. Si vous travaillez avec de la vidéo, ou si vous voulez des paramètres liés au raisonnement et un ensemble plus large de contrôles d'échantillonnage tels que top_k, min_p, repetition_penalty et logprobs, Qwen3.5-9B convient mieux. Qwen est aussi l'option la moins chère en sortie, tandis que GPT-4.1 Nano est moins cher en entrée, donc l'équilibre des coûts dépend de si votre charge de travail est intensive en entrée ou en sortie. Consultez le tableau des prix en direct pour les chiffres réels.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. Vous envoyez une requête au point de terminaison compatible OpenAI et changez uniquement l'identifiant du modèle : utilisez "openai/gpt-4.1-nano" pour GPT-4.1 Nano et "qwen/qwen3.5-9b" pour Qwen3.5-9B. Les formes de requête et de réponse restent les mêmes, donc vous pouvez changer de modèle en échangeant cette chaîne, et vous pouvez conserver les deux identifiants dans la configuration si vous voulez router différentes tâches vers différents modèles. Les paramètres qu'un seul modèle prend en charge, tels que les contrôles de raisonnement sur Qwen, ne doivent être envoyés que lorsque vous appelez ce modèle.
Il reste des cas où l'autre modèle gagne. Si votre tâche est intensive en sortie et sensible aux coûts, Qwen3.5-9B est le moins cher en sortie, même si GPT-4.1 Nano est moins cher en entrée. Et si vous avez besoin de paramètres de raisonnement, GPT-4.1 Nano ne les expose pas, donc Qwen3.5-9B reste le meilleur choix quelle que soit la taille du contexte.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "openai/gpt-4.1-nano" par "qwen/qwen3.5-9b" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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