OpenAI: GPT-4.1 Nano contre Z.ai: GLM 4.7 Flash
Un comparatif côte à côte de OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) et Z.ai: GLM 4.7 Flash (0,21 $US / 1M jetons (≈ 0,19 €)) 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 | Z.ai: GLM 4.7 Flash | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | Z.ai |
| Entrée | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) | 0,21 $US / 1M jetons (≈ 0,19 €) |
| Sortie | 1,40 $US / 1M jetons (≈ 1,25 €) | 1,40 $US / 1M jetons (≈ 1,25 €) |
| 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 | 200 000 |
| Sortie max. | 942 818 | 117 964 |
| Entrée | image, text, file | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 14 avr. 2025 | 19 janv. 2026 |
Principales différences
- Z.ai: GLM 4.7 Flash est 40% moins cher sur les tokens d’entrée.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano lit 5.2× plus de contexte (1 047 576 tokens).
- Seul Z.ai: GLM 4.7 Flash 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 0,000912 $US avec Z.ai: GLM 4.7 Flash.
En détail
OpenAI : GPT-4.1 Nano est créé par OpenAI, et Z.ai : GLM 4.7 Flash est créé par Z.ai. Tous deux sont des modèles de génération de texte, ils se situent donc dans la même grande catégorie et visent le même type de travail : complétions de chat, extraction, classification, résumé et flux pilotés par outils. La principale différence pratique réside dans leur origine et dans ce pour quoi chaque fournisseur optimise, le modèle d'OpenAI s'appuyant sur la lignée de la famille GPT-4.1 et celui de Z.ai sur la gamme GLM.
La différence structurelle la plus importante est la fenêtre de contexte. GPT-4.1 Nano accepte jusqu'à 1 047 576 jetons, soit environ cinq fois ce que GLM 4.7 Flash accepte, à savoir 200 000 jetons. Cela compte si vous injectez de longs documents, de grandes bases de code ou de longs historiques de conversation en un seul appel. Les modalités diffèrent également : GPT-4.1 Nano accepte les entrées image, texte et fichier et renvoie du texte, tandis que GLM 4.7 Flash accepte uniquement le texte et renvoie du texte. Si votre entrée comprend des images ou des fichiers, un seul de ces deux modèles fonctionnera directement. Concernant le raisonnement, GLM 4.7 Flash est celui qui expose un comportement de raisonnement, et sa liste de paramètres inclut reasoning et include_reasoning, ce que GPT-4.1 Nano ne liste pas. Concernant le prix, GLM 4.7 Flash est l'option la moins chère pour l'entrée, tandis que le prix de sortie est à peu près le même pour les deux. Consultez le tableau des prix en direct sur cette page pour les chiffres actuels.
Pour la plupart des tâches quotidiennes, le choix se résume à la forme de l'entrée et à la taille du contexte. Si vous envoyez des captures d'écran, des PDF ou d'autres fichiers, ou si votre prompt atteint régulièrement des centaines de milliers de jetons, GPT-4.1 Nano est le choix naturel car c'est le seul des deux à accepter ces modalités et le seul à disposer de la fenêtre la plus large. Si votre entrée est du texte brut et tient confortablement dans 200 000 jetons, GLM 4.7 Flash est un choix par défaut raisonnable, surtout lorsque vous voulez une sortie de raisonnement ou les contrôles d'échantillonnage supplémentaires qu'il expose, tels que top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias et logprobs. Les deux prennent en charge tools, tool_choice, structured_outputs et response_format, donc l'appel de fonctions et la sortie au format JSON sont disponibles des deux côtés.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, utilisez votre clé api14, et définissez le champ model sur l'id souhaité. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne : utilisez openai/gpt-4.1-nano pour le modèle OpenAI, ou z-ai/glm-4.7-flash pour le modèle Z.ai. Les formes de requête et de réponse restent identiques, donc le code existant qui lit choices[0].message.content continue de fonctionner. Le seul point à surveiller concerne les paramètres : GPT-4.1 Nano utilise max_completion_tokens, tandis que GLM 4.7 Flash utilise max_tokens, ajustez donc ce champ lorsque vous changez de modèle si vous définissez une limite de jetons.
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 "z-ai/glm-4.7-flash" : 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": "z-ai/glm-4.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Plus de comparatifs
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contre Tencent: Hy4