OpenAI: GPT-4.1 Nano lawan Z.ai: GLM 4.7 Flash
Perbandingan berdampingan OpenAI: GPT-4.1 Nano (US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328)) dan Z.ai: GLM 4.7 Flash (US$0,21 / 1 jt token (≈ Rp 3.828)) 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 | Z.ai: GLM 4.7 Flash | |
|---|---|---|
| Penyedia | OpenAI | Z.ai |
| Masukan | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) | US$0,21 / 1 jt token (≈ Rp 3.828) |
| Keluaran | US$1,40 / 1 jt token (≈ Rp 25.312) | US$1,40 / 1 jt token (≈ Rp 25.312) |
| 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 | 200.000 |
| Output maks. | 942.818 | 117.964 |
| Masukan | image, text, file | text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 14 Apr 2025 | 19 Jan 2026 |
Perbedaan utama
- Z.ai: GLM 4.7 Flash 40% lebih murah untuk token input.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano membaca konteks 5.2× lebih banyak (1.047.576 token).
- Hanya Z.ai: GLM 4.7 Flash 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$0,000912 dengan Z.ai: GLM 4.7 Flash.
Lebih mendalam
OpenAI: GPT-4.1 Nano dibuat oleh OpenAI, dan Z.ai: GLM 4.7 Flash dibuat oleh Z.ai. Keduanya adalah model generasi teks, jadi keduanya berada dalam kategori besar yang sama dan ditujukan untuk jenis pekerjaan yang sama: chat completions, ekstraksi, klasifikasi, peringkasan dan alur yang digerakkan oleh tool. Perbedaan praktis utamanya adalah dari mana masing-masing berasal dan apa yang dioptimalkan oleh tiap provider, dengan model OpenAI bersandar pada garis keturunan keluarga GPT-4.1 dan model Z.ai bersandar pada lini GLM.
Perbedaan struktural terbesar adalah context window. GPT-4.1 Nano menerima hingga 1.047.576 token, yang kira-kira lima kali lipat dari yang diterima GLM 4.7 Flash pada 200.000 token. Itu penting jika Anda memasukkan dokumen panjang, basis kode besar atau riwayat percakapan panjang dalam satu panggilan. Modalitas juga berbeda: GPT-4.1 Nano menerima input gambar, teks dan file serta mengembalikan teks, sedangkan GLM 4.7 Flash hanya menerima teks dan mengembalikan teks. Jika input Anda mencakup gambar atau file, hanya salah satu dari keduanya yang akan bekerja secara langsung. Pada reasoning, GLM 4.7 Flash adalah yang mengekspos perilaku reasoning, dan daftar parameternya mencakup reasoning dan include_reasoning, yang tidak dicantumkan oleh GPT-4.1 Nano. Pada harga, GLM 4.7 Flash adalah opsi yang lebih murah untuk input, sedangkan harga output kurang lebih sama untuk keduanya. Periksa tabel harga langsung di halaman ini untuk angka terkini.
Untuk sebagian besar tugas sehari-hari, pilihannya bermuara pada bentuk input dan ukuran context. Jika Anda mengirim screenshot, PDF atau file lain, atau jika prompt Anda secara rutin mencapai ratusan ribu token, GPT-4.1 Nano adalah pilihan alaminya karena hanya model ini dari keduanya yang menerima modalitas tersebut dan satu-satunya dengan window yang lebih besar. Jika input Anda adalah teks biasa dan muat dengan nyaman di dalam 200.000 token, GLM 4.7 Flash adalah default yang wajar, terutama ketika Anda menginginkan output reasoning atau kontrol sampling tambahan yang dieksposnya, seperti top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias dan logprobs. Keduanya mendukung tools, tool_choice, structured_outputs dan response_format, jadi function calling dan output berbentuk JSON tersedia di kedua sisi.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda arahkan klien Anda ke base URL api14, gunakan kunci api14 Anda, dan setel field model ke id yang Anda inginkan. Berpindah di antara keduanya adalah perubahan satu baris: gunakan openai/gpt-4.1-nano untuk model OpenAI, atau z-ai/glm-4.7-flash untuk model Z.ai. Bentuk request dan response tetap sama, sehingga kode yang sudah ada yang membaca choices[0].message.content tetap berfungsi. Satu hal yang perlu diperhatikan adalah parameter: GPT-4.1 Nano menggunakan max_completion_tokens, sedangkan GLM 4.7 Flash menggunakan max_tokens, jadi sesuaikan field itu saat Anda berpindah jika Anda menetapkan batas token.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "openai/gpt-4.1-nano" ke "z-ai/glm-4.7-flash", 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": "z-ai/glm-4.7-flash",
"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