OpenAI: GPT-4.1 Nano lawan Qwen: Qwen3.5-9B
Perbandingan berdampingan OpenAI: GPT-4.1 Nano (US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328)) dan Qwen: Qwen3.5-9B (US$0,60 / 1 jt token (≈ Rp 10.758)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Qwen: Qwen3.5-9B | |
|---|---|---|
| Penyedia | OpenAI | Qwen |
| Masukan | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) | US$0,60 / 1 jt token (≈ Rp 10.758) |
| Keluaran | US$1,40 / 1 jt token (≈ Rp 25.312) | US$0,88 / 1 jt token (≈ Rp 15.820) |
| Baca cache | US$0,11 / 1 jt token (≈ Rp 1.898) | - |
| Pencarian web | US$35,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 632.800) | - |
| Jendela konteks | 1.047.576 | 262.144 |
| Output maks. | 942.818 | 235.929 |
| Masukan | image, text, file | text, image, video |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 14 Apr 2025 | 10 Mar 2026 |
Perbedaan utama
- OpenAI: GPT-4.1 Nano 41% lebih murah untuk token input.
- Qwen: Qwen3.5-9B 38% lebih murah untuk token output.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano membaca konteks 4.0× lebih banyak (1.047.576 token).
- Hanya Qwen: Qwen3.5-9B yang mendukung pengaturan tingkat penalaran.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00105 dengan OpenAI: GPT-4.1 Nano dan US$0,00103 dengan Qwen: Qwen3.5-9B.
Lebih mendalam
OpenAI: GPT-4.1 Nano dibuat oleh OpenAI, dan Qwen: Qwen3.5-9B dibuat oleh Qwen. Keduanya adalah model teks yang menerima input dan mengembalikan teks, dan keduanya dilayani melalui api14 di bawah antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI yang sama. Perbedaan praktisnya dimulai dari siapa yang membangunnya dan untuk apa masing-masing disetel: yang satu berasal dari lini GPT-4.1 OpenAI, yang lain dari keluarga Qwen3.5.
Pemisahan yang paling jelas adalah konteks dan modalitas. GPT-4.1 Nano memiliki jendela konteks yang jauh lebih besar, lebih dari satu juta token, sementara Qwen3.5-9B berada di 262144 token. Itu penting jika Anda memasukkan dokumen panjang, basis kode besar atau transkrip panjang dalam satu permintaan. Pada jenis input, GPT-4.1 Nano menerima input gambar, teks dan file, sedangkan Qwen3.5-9B menerima teks, gambar dan video. Jadi jika pipeline Anda mencakup video, Qwen adalah yang dapat melihatnya; jika mencakup file arbitrer, GPT-4.1 Nano adalah yang dapat menerimanya. Hanya Qwen3.5-9B yang mengekspos kontrol penalaran, jadi tugas yang mendapat manfaat dari parameter penalaran eksplisit mengarah ke Qwen. Keduanya mendukung tools dan output terstruktur, jadi tidak ada yang unggul di sana.
Untuk pekerjaan sehari-hari, pilih berdasarkan bentuk permintaan daripada pemenang secara umum. Jika Anda meringkas atau menanyakan teks yang sangat panjang, atau Anda perlu meneruskan file bersama prompt, GPT-4.1 Nano adalah pilihan alami karena konteksnya yang lebih besar dan input file. Jika Anda bekerja dengan video, atau Anda ingin parameter terkait penalaran dan kumpulan kontrol sampling yang lebih luas seperti top_k, min_p, repetition_penalty dan logprobs, Qwen3.5-9B lebih cocok. Qwen juga merupakan opsi yang lebih murah pada output, sedangkan GPT-4.1 Nano lebih murah pada input, jadi keseimbangan biaya bergantung pada apakah beban kerja Anda berat input atau berat output. Periksa tabel harga langsung untuk angka sebenarnya.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama. Anda mengirim permintaan ke endpoint yang kompatibel dengan OpenAI dan hanya mengubah model id: gunakan "openai/gpt-4.1-nano" untuk GPT-4.1 Nano dan "qwen/qwen3.5-9b" untuk Qwen3.5-9B. Bentuk permintaan dan respons tetap sama, jadi Anda dapat mengganti model dengan menukar string tersebut, dan Anda dapat menyimpan kedua id dalam konfigurasi jika Anda ingin merutekan pekerjaan yang berbeda ke model yang berbeda. Parameter yang hanya didukung oleh satu model, seperti kontrol penalaran pada Qwen, harus dikirim hanya ketika Anda memanggil model tersebut.
Masih ada kasus di mana model lain menang. Jika tugas Anda berat output dan sensitif biaya, Qwen3.5-9B adalah sisi yang lebih murah pada output, meskipun GPT-4.1 Nano lebih murah pada input. Dan jika Anda memerlukan parameter penalaran, GPT-4.1 Nano tidak mengeksposnya, jadi Qwen3.5-9B tetap menjadi pilihan yang lebih baik terlepas dari ukuran konteks.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "openai/gpt-4.1-nano" ke "qwen/qwen3.5-9b", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4