GPT-4.1 Nano vs Qwen3.5-9B: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

OpenAI: GPT-4.1 Nano बनाम Qwen: Qwen3.5-9B

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: GPT-4.1 Nano ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) और Qwen: Qwen3.5-9B ($0.60 / 1M टोकन (≈ ₹56.25)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	OpenAI: GPT-4.1 Nano	Qwen: Qwen3.5-9B
प्रोवाइडर	OpenAI	Qwen
इनपुट	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)	$0.60 / 1M टोकन (≈ ₹56.25)
आउटपुट	$1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35)	$0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)
कैश रीड	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)	-
वेब सर्च	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)	-
संदर्भ विंडो	10,47,576	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	9,42,818	2,35,929
इनपुट	image, text, file	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	14 अप्रैल 2025	10 मार्च 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT-4.1 Nano इनपुट tokens पर 41% सस्ता है।
Qwen: Qwen3.5-9B आउटपुट tokens पर 38% सस्ता है।
OpenAI: GPT-4.1 Nano 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (10,47,576 tokens)।
सिर्फ Qwen: Qwen3.5-9B 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 Qwen: Qwen3.5-9B के साथ $0.00103 है।

विस्तार से

OpenAI: GPT-4.1 Nano को OpenAI बनाता है, और Qwen: Qwen3.5-9B को Qwen बनाता है। दोनों टेक्स्ट मॉडल हैं जो इनपुट लेते हैं और टेक्स्ट लौटाते हैं, और दोनों api14 के ज़रिए एक ही OpenAI-compatible interface से सर्व किए जाते हैं। व्यावहारिक अंतर इससे शुरू होता है कि उन्हें किसने बनाया और हर एक को किस चीज़ के लिए ट्यून किया गया: एक OpenAI की GPT-4.1 लाइन से आता है, दूसरा Qwen3.5 परिवार से।

सबसे साफ़ फ़र्क़ context और modalities में है। GPT-4.1 Nano का context window बहुत बड़ा है, दस लाख tokens से ऊपर, जबकि Qwen3.5-9B 262144 tokens पर है। यह तब मायने रखता है जब आप एक ही request में लंबे दस्तावेज़, बड़े codebases या लंबी transcripts डाल रहे हों। इनपुट प्रकारों पर, GPT-4.1 Nano image, text और file इनपुट स्वीकार करता है, जबकि Qwen3.5-9B text, image और video स्वीकार करता है। इसलिए अगर आपकी pipeline में video शामिल है, तो Qwen ही है जो उसे देख सकता है; अगर उसमें मनमानी files शामिल हैं, तो GPT-4.1 Nano ही है जो उन्हें ले सकता है। केवल Qwen3.5-9B reasoning controls उजागर करता है, इसलिए जिन कामों को स्पष्ट reasoning parameters से फ़ायदा होता है, वे Qwen की ओर इशारा करते हैं। दोनों tools और structured outputs का समर्थन करते हैं, इसलिए वहाँ किसी का बढ़त नहीं है।

रोज़मर्रा के काम के लिए, किसी सामान्य विजेता के बजाय request के स्वरूप के आधार पर चुनें। अगर आप बहुत लंबे टेक्स्ट का सारांश बना रहे हैं या उस पर query कर रहे हैं, या आपको prompt के साथ files भेजनी हैं, तो GPT-4.1 Nano स्वाभाविक चुनाव है क्योंकि उसका context बड़ा है और वह file इनपुट लेता है। अगर आप video के साथ काम कर रहे हैं, या आप reasoning से जुड़े parameters और top_k, min_p, repetition_penalty और logprobs जैसे ज़्यादा sampling controls चाहते हैं, तो Qwen3.5-9B बेहतर बैठता है। Qwen output पर सस्ता विकल्प भी है, जबकि GPT-4.1 Nano input पर सस्ता है, इसलिए लागत का संतुलन इस पर निर्भर करता है कि आपका workload input heavy है या output heavy। असली आँकड़ों के लिए live price table देखें।

api14 के ज़रिए किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है। आप OpenAI-compatible endpoint पर request भेजते हैं और केवल model id बदलते हैं: GPT-4.1 Nano के लिए "openai/gpt-4.1-nano" और Qwen3.5-9B के लिए "qwen/qwen3.5-9b" इस्तेमाल करें। request और response के स्वरूप वही रहते हैं, इसलिए आप उस string को बदलकर मॉडल स्विच कर सकते हैं, और अगर आप अलग अलग काम अलग अलग मॉडलों पर भेजना चाहते हैं तो दोनों ids configuration में रख सकते हैं। जो parameters केवल एक मॉडल समर्थन करता है, जैसे Qwen पर reasoning controls, उन्हें केवल तभी भेजें जब आप उस मॉडल को कॉल कर रहे हों।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ दूसरा मॉडल जीतता है। अगर आपका काम output heavy और लागत के प्रति संवेदनशील है, तो Qwen3.5-9B output पर सस्ता पक्ष है, भले ही GPT-4.1 Nano input पर सस्ता हो। और अगर आपको reasoning parameters चाहिए, तो GPT-4.1 Nano उन्हें उजागर नहीं करता, इसलिए context size की परवाह किए बिना Qwen3.5-9B बेहतर चुनाव बना रहता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/gpt-4.1-nano" से "qwen/qwen3.5-9b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

OpenAI: GPT-4.1 Nano विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen3.5-9B विवरण और प्लेग्राउंड →

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);

OpenAI: GPT-4.1 Nano बनाम Qwen: Qwen3.5-9B

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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