OpenAI: GPT-4.1 Nano बनाम Z.ai: GLM 4.7 Flash
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: GPT-4.1 Nano ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) और Z.ai: GLM 4.7 Flash ($0.21 / 1M टोकन (≈ ₹20.02)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Z.ai: GLM 4.7 Flash | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | OpenAI | Z.ai |
| इनपुट | $0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09) | $0.21 / 1M टोकन (≈ ₹20.02) |
| आउटपुट | $1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35) | $1.40 / 1M टोकन (≈ ₹132.35) |
| कैश रीड | $0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93) | - |
| वेब सर्च | $35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80) | - |
| संदर्भ विंडो | 10,47,576 | 2,00,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 9,42,818 | 1,17,964 |
| इनपुट | image, text, file | text |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 14 अप्रैल 2025 | 19 जन॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- Z.ai: GLM 4.7 Flash इनपुट tokens पर 40% सस्ता है।
- OpenAI: GPT-4.1 Nano 5.2× ज़्यादा context पढ़ता है (10,47,576 tokens)।
- सिर्फ Z.ai: GLM 4.7 Flash 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 Z.ai: GLM 4.7 Flash के साथ $0.000912 है।
विस्तार से
OpenAI: GPT-4.1 Nano को OpenAI बनाता है, और Z.ai: GLM 4.7 Flash को Z.ai बनाता है। दोनों टेक्स्ट जनरेशन मॉडल हैं, इसलिए वे एक ही व्यापक श्रेणी में आते हैं और एक ही तरह के काम के लिए लक्षित हैं: चैट पूर्णता, निष्कर्षण, वर्गीकरण, सारांश और टूल आधारित प्रवाह। मुख्य व्यावहारिक अंतर यह है कि प्रत्येक कहां से आता है और प्रत्येक प्रदाता किस चीज के लिए अनुकूलन करता है, OpenAI का मॉडल GPT-4.1 परिवार की विरासत पर झुकता है और Z.ai का मॉडल GLM श्रृंखला पर झुकता है।
सबसे बड़ा संरचनात्मक अंतर कॉन्टेक्स्ट विंडो है। GPT-4.1 Nano अधिकतम 1,047,576 टोकन स्वीकार करता है, जो लगभग पांच गुना है जो GLM 4.7 Flash 200,000 टोकन पर स्वीकार करता है। यह मायने रखता है यदि आप एक ही कॉल में लंबे दस्तावेज़, बड़े कोडबेस या लंबे बातचीत इतिहास फीड कर रहे हैं। मोडलिटीज भी भिन्न हैं: GPT-4.1 Nano इमेज, टेक्स्ट और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है, जबकि GLM 4.7 Flash केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। यदि आपके इनपुट में इमेज या फ़ाइलें शामिल हैं, तो इन दोनों में से केवल एक ही सीधे काम करेगा। रीजनिंग पर, GLM 4.7 Flash वह है जो रीजनिंग व्यवहार को उजागर करता है, और इसकी पैरामीटर सूची में reasoning और include_reasoning शामिल हैं, जो GPT-4.1 Nano सूचीबद्ध नहीं करता है। कीमत पर, GLM 4.7 Flash इनपुट के लिए सस्ता विकल्प है, जबकि आउटपुट मूल्य निर्धारण दोनों के लिए लगभग समान है। वर्तमान संख्याओं के लिए इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें।
अधिकांश दिन प्रतिदिन के कार्यों के लिए, चुनाव इनपुट आकार और कॉन्टेक्स्ट आकार पर निर्भर करता है। यदि आप स्क्रीनशॉट, PDF या अन्य फ़ाइलें भेज रहे हैं, या यदि आपका प्रॉम्प्ट नियमित रूप से सैकड़ों हजारों टोकन तक चलता है, तो GPT-4.1 Nano स्वाभाविक विकल्प है क्योंकि यह दोनों में से एकमात्र है जो उन मोडलिटीज को स्वीकार करता है और एकमात्र है जिसके पास बड़ी विंडो है। यदि आपका इनपुट सादा टेक्स्ट है और 200,000 टोकन के भीतर आराम से फिट बैठता है, तो GLM 4.7 Flash एक उचित डिफ़ॉल्ट है, खासकर जब आप रीजनिंग आउटपुट या इसके द्वारा उजागर किए गए अतिरिक्त सैंपलिंग नियंत्रण चाहते हैं, जैसे top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias और logprobs। दोनों tools, tool_choice, structured_outputs और response_format का समर्थन करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON आकार का आउटपुट किसी भी तरफ उपलब्ध है।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी api14 कुंजी का उपयोग करते हैं, और model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। उनके बीच स्विच करना एक पंक्ति का परिवर्तन है: OpenAI मॉडल के लिए openai/gpt-4.1-nano का उपयोग करें, या Z.ai मॉडल के लिए z-ai/glm-4.7-flash का उपयोग करें। अनुरोध और प्रतिक्रिया आकार समान रहते हैं, इसलिए मौजूदा कोड जो choices[0].message.content पढ़ता है, काम करता रहता है। ध्यान देने वाली एक बात पैरामीटर हैं: GPT-4.1 Nano max_completion_tokens का उपयोग करता है, जबकि GLM 4.7 Flash max_tokens का उपयोग करता है, इसलिए यदि आप टोकन सीमा सेट करते हैं तो स्विच करते समय उस फ़ील्ड को समायोजित करें।
अभी भी ऐसे मामले हैं जहां दूसरा मॉडल जीतता है। यदि आपको रीजनिंग ट्रेस या बारीक सैंपलिंग नियंत्रण की आवश्यकता है, तो GLM 4.7 Flash बेहतर फिट है, भले ही आपका टेक्स्ट इसकी विंडो में फिट बैठता हो। यदि आपको इमेज या फ़ाइल इनपुट, या बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता है, तो GPT-4.1 Nano बेहतर फिट है, भले ही इसका इनपुट मूल्य निर्धारण अधिक हो। जो इनपुट आपके पास वास्तव में है और जो आउटपुट व्यवहार आपको वास्तव में चाहिए, उसके आधार पर चुनें, फिर किसी भी शेष टाई को लाइव मूल्य तालिका से तय होने दें।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/gpt-4.1-nano" से "z-ai/glm-4.7-flash" 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": "z-ai/glm-4.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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