GPT-4.1 vs Pareto 26.9: 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 बनाम Pareto 26.9

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: GPT-4.1 ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)) और Pareto 26.9 ($8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	OpenAI: GPT-4.1	Pareto 26.9
प्रोवाइडर	OpenAI	Unbiased
इनपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)
आउटपुट	$28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04)	$26.25 / 1M टोकन (≈ ₹2,481.60)
कैश रीड	$1.75 / 1M टोकन (≈ ₹165.44)	$0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.72)
वेब सर्च	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)	-
संदर्भ विंडो	10,47,576	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	32,768	1,31,072
इनपुट	image, text, file	text, image
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	14 अप्रैल 2025	13 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT-4.1 इनपुट tokens पर 20% सस्ता है।
Pareto 26.9 आउटपुट tokens पर 6% सस्ता है।
OpenAI: GPT-4.1 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (10,47,576 tokens)।
सिर्फ OpenAI: GPT-4.1 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत OpenAI: GPT-4.1 के साथ $0.02 और Pareto 26.9 के साथ $0.02 है।

विस्तार से

OpenAI: GPT-4.1, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-04-14 को जारी किया गया था। Pareto 26.9, Unbiased का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-10-13 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से चैट शैली के टेक्स्ट जनरेटर के रूप में उपलब्ध कराया जाता है, इसलिए इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि कौन सा आपके कार्यभार के लिए उपयुक्त है, न कि इस बात पर कि वे किस प्रकार के उत्पाद हैं।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट का है। GPT-4.1 अधिकतम 1,047,576 टोकन स्वीकार करता है, जबकि Pareto 26.9 अधिकतम 262,144 टोकन स्वीकार करता है, इसलिए जब आपको एक ही कॉल में बहुत बड़े इनपुट रखने हों तो GPT-4.1 चुनना चाहिए। इनपुट पर, GPT-4.1 इमेज, टेक्स्ट और फ़ाइल लेता है, जबकि Pareto 26.9 केवल टेक्स्ट और इमेज लेता है, इसलिए यहाँ फ़ाइल इनपुट GPT-4.1 की सुविधा है। दोनों केवल टेक्स्ट लौटाते हैं। पैरामीटर पर, GPT-4.1 सामान्य सैंपलिंग और टूल नियंत्रणों के साथ structured outputs और response format का समर्थन करता है, जबकि Pareto 26.9 response format, tools और tool choice का समर्थन करता है लेकिन structured outputs का नहीं। किसी को भी केवल tools वाला नहीं बताया गया है, और गुणात्मक नोट्स किसी को भी विशेष रूप से रीज़निंग मॉडल के रूप में चिह्नित नहीं करते, इसलिए tool calling को दोनों पर उपलब्ध मानें और रीज़निंग को निर्णायक कारक न मानें।

रोज़मर्रा के काम के लिए, अनुरोध के स्वरूप के आधार पर चुनें। यदि आप लंबे दस्तावेज़, पूरे रिपॉज़िटरी, बड़े ट्रांसक्रिप्ट या मिश्रित फ़ाइल और इमेज सामग्री एक ही प्रॉम्प्ट में डाल रहे हैं, तो GPT-4.1 स्वाभाविक रूप से उपयुक्त है, और इसका structured outputs समर्थन तब मदद करता है जब आपको उत्तर को किसी स्कीमा के अनुरूप बनाना हो। यदि आपके प्रॉम्प्ट मध्यम आकार के हैं और अधिकतर टेक्स्ट के साथ कुछ इमेज हैं, तो Pareto 26.9 उस क्षेत्र को कवर करता है, और यह आउटपुट पर सस्ता विकल्प है, जो तब मायने रखता है जब आपका कार्यभार पढ़ने की तुलना में बहुत अधिक टोकन उत्पन्न करता है। GPT-4.1 इनपुट पर सस्ता विकल्प है, इसलिए अधिक पढ़ने और कम लिखने वाले काम लागत में इसकी ओर झुकते हैं, जबकि अधिक लिखने वाले काम Pareto 26.9 की ओर झुकते हैं। चूँकि इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका में वास्तविक संख्याएँ हैं, निर्णय लेने से पहले इसे अपने इनपुट और आउटपुट अनुपात के साथ जाँचें।

किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है। api14 एक OpenAI संगत API उपलब्ध कराता है, इसलिए आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपनी कुंजी भेजें, और model फ़ील्ड सेट करें। GPT-4.1 का उपयोग करने के लिए, model id को openai/gpt-4.1 पर सेट करें। Pareto 26.9 का उपयोग करने के लिए, इसे unbiased/pareto-26.9 पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है, बस एक चेतावनी के साथ कि structured outputs केवल GPT-4.1 की ओर उपलब्ध हैं, इसलिए यदि आप उस पैरामीटर पर निर्भर हैं तो इसे openai/gpt-4.1 पर भेजे गए अनुरोधों में रखें।

ऐसे मामले भी हैं जहाँ Pareto 26.9 बेहतर विकल्प है, भले ही GPT-4.1 का विंडो बड़ा है और इनपुट समर्थन व्यापक है। यदि आपके इनपुट 262,144 टोकन के भीतर फिट होते हैं, आपको फ़ाइल इनपुट या structured outputs की आवश्यकता नहीं है, और आपका कार्यभार बड़ी मात्रा में आउटपुट टोकन उत्पन्न करता है, तो Pareto 26.9 आउटपुट मूल्य निर्धारण पर अधिक किफायती विकल्प है और उसी एंडपॉइंट के माध्यम से सीधा बदलाव है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/gpt-4.1" से "unbiased/pareto-26.9" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

OpenAI: GPT-4.1 विवरण और प्लेग्राउंड →Pareto 26.9 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": "unbiased/pareto-26.9",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

OpenAI: GPT-4.1 बनाम Pareto 26.9

स्पेसिफिकेशन

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