OpenAI: GPT-4.1 Nano बनाम OpenAI: GPT-6 Luna Pro
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: GPT-4.1 Nano ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) और OpenAI: GPT-6 Luna Pro ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | OpenAI: GPT-6 Luna Pro | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | OpenAI | OpenAI |
| इनपुट | $0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09) | $0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09) |
| आउटपुट | $1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35) | $1.75 / 1M टोकन (≈ ₹165.44) |
| कैश रीड | $0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93) | $0.04 / 1M टोकन (≈ ₹3.31) |
| वेब सर्च | $35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80) | $35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80) |
| कैश राइट | - | $0.44 / 1M टोकन (≈ ₹41.36) |
| संदर्भ विंडो | 10,47,576 | 10,50,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 9,42,818 | 1,28,000 |
| इनपुट | image, text, file | file, image, text |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 14 अप्रैल 2025 | 22 सित॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर है।
- OpenAI: GPT-4.1 Nano आउटपुट tokens पर 20% सस्ता है।
- सिर्फ OpenAI: GPT-6 Luna Pro reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत OpenAI: GPT-4.1 Nano के साथ $0.00105 और OpenAI: GPT-6 Luna Pro के साथ $0.00123 है।
विस्तार से
दोनों मॉडल OpenAI से आते हैं और दोनों api14 पर टेक्स्ट जनरेशन मॉडल के रूप में सूचीबद्ध हैं। GPT-4.1 Nano दोनों में पुराना है, अप्रैल 2025 में जारी हुआ, जबकि GPT-6 Luna Pro बाद में, सितंबर 2026 में आया। इनका प्रोवाइडर एक ही है और बुनियादी काम भी एक ही है: आप एक प्रॉम्प्ट भेजते हैं, आपको टेक्स्ट वापस मिलता है। दिलचस्प अंतर इस बात में है कि हर एक इनपुट के रूप में क्या स्वीकार करता है, कॉन्टेक्स्ट के लिए कितनी जगह है, और कौन से रिक्वेस्ट पैरामीटर समझता है।
कॉन्टेक्स्ट विंडो पर दोनों इतने करीब हैं कि इससे आपका फैसला तय नहीं होना चाहिए। GPT-4.1 Nano 1,047,576 टोकन सूचीबद्ध करता है और GPT-6 Luna Pro 1,050,000, इसलिए दोनों बहुत बड़े प्रॉम्प्ट, लंबे दस्तावेज़ या विस्तारित बातचीत इतिहास रख सकते हैं। इनपुट मोडैलिटी भी समान हैं: दोनों टेक्स्ट, इमेज और फाइल स्वीकार करते हैं, और दोनों केवल टेक्स्ट लौटाते हैं। जहां ये अलग होते हैं वह रीज़निंग है। GPT-6 Luna Pro दोनों में से अकेला है जो रीज़निंग कंट्रोल उजागर करता है, जिनमें reasoning, reasoning_effort, include_reasoning और verbosity शामिल हैं, जिसका मतलब है कि इसे जवाब देने से पहले किसी समस्या पर सोचने और उस सोच को रिपोर्ट करने के लिए कहा जा सकता है। GPT-4.1 Nano में कोई रीज़निंग पैरामीटर नहीं है। दोनों पैरामीटर सतह में भी थोड़ा अलग हैं: GPT-4.1 Nano सैंपलिंग नियंत्रण के लिए temperature और top_p का समर्थन करता है, जबकि GPT-6 Luna Pro max_completion_tokens के साथ max_tokens भी जोड़ता है। दोनों tools, tool_choice, structured_outputs, response_format और seed का समर्थन करते हैं, इसलिए फंक्शन कॉलिंग और JSON आकार का आउटपुट किसी भी एक पर उपलब्ध है।
रोज़मर्रा के काम के लिए, चुनाव आमतौर पर इस बात पर निर्भर करता है कि आपको रीज़निंग चाहिए या नहीं। अगर आप सीधा जनरेशन, एक्सट्रैक्शन, क्लासिफिकेशन, सारांश या हल्की टूल कॉलिंग कर रहे हैं, तो GPT-4.1 Nano समझदार डिफ़ॉल्ट है। यह दोनों में आउटपुट पर सस्ता है, और इनपुट कीमत दोनों तरफ लगभग समान है, इसलिए उच्च मात्रा वाले वर्कलोड के लिए जहां मॉडल ज़्यादातर आपके दिए हुए को दोहराता या रीफॉर्मेट करता है, Nano बिना लंबे कॉन्टेक्स्ट या इमेज और फाइल इनपुट छोड़े बिल कम रखता है। GPT-6 Luna Pro की ओर तब बढ़ें जब काम को सोच-समझकर की गई रीज़निंग से फायदा हो: मल्टी स्टेप विश्लेषण, मुश्किल डीबगिंग, प्लानिंग, या ऐसा कुछ भी जहां आप बेहतर जवाब के लिए ज़्यादा आउटपुट टोकन देना चाहते हैं। reasoning_effort और verbosity नॉब्स आपको उस सौदे को पूरी तरह स्वीकार करने के बजाय समायोजित करने देते हैं।
api14 के ज़रिए किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि गेटवे OpenAI chat completions फॉर्मेट बोलता है। आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी key भेजते हैं, और model फील्ड सेट करते हैं। दोनों के बीच एकमात्र बदलाव वह स्ट्रिंग है: Nano के लिए openai/gpt-4.1-nano और Luna Pro के लिए openai/gpt-6-luna-pro इस्तेमाल करें। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है, इसलिए मॉडल बदलना फिर से लिखने के बजाय एक लाइन का संपादन है। अगर आप उन्हें अपने खुद के ट्रैफिक पर तुलना करना चाहते हैं, तो वही messages और पैरामीटर रखें और बस id बदल दें।
अभी भी ऐसे मामले हैं जहां पुराना मॉडल जीतता है। चूंकि GPT-4.1 Nano आउटपुट पर सस्ता है और इनपुट पर लगभग समान कीमत पर है, कोई भी पाइपलाइन जो बड़े पैमाने पर चलती है और जिसे चरण-दर-चरण रीज़निंग की ज़रूरत नहीं है, उसके लिए Nano बेहतर है, भले ही Luna Pro कागज़ पर ज़्यादा सक्षम मॉडल हो। लेटेंसी के प्रति संवेदनशील पथ और सरल टूल लूप भी इसी श्रेणी में आते हैं। Luna Pro को उस अपग्रेड के रूप में देखें जिसकी ओर आप तब बढ़ते हैं जब काम मुश्किल हो, न कि उस डिफ़ॉल्ट के रूप में जिसके लिए आप हर कॉल पर भुगतान करते हैं।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/gpt-4.1-nano" से "openai/gpt-6-luna-pro" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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": "openai/gpt-6-luna-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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