Google: Gemini 2.5 Flash Lite contro OpenAI: GPT-4.1 Nano
Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemini 2.5 Flash Lite (0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)) e OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Google: Gemini 2.5 Flash Lite | OpenAI: GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
| Fornitore | OpenAI | |
| Ingresso | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) |
| Uscita | 1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €) | 1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €) |
| Lettura cache | 0,04 USD / 1M token (≈ 0,03 €) | 0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €) |
| Scrittura cache | 0,29 USD / 1M token (≈ 0,26 €) | - |
| Ragionamento | 1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €) | - |
| Input audio | 1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €) | - |
| Immagine | 0,000000 USD / immagine (≈ 0,000000312 €) | - |
| Ricerca web | 49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,63 €) | 35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,17 €) |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 1.047.576 |
| Output massimo | 65.535 | 942.818 |
| Ingresso | text, image, file, audio, video | image, text, file |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 22 lug 2025 | 14 apr 2025 |
Differenze principali
- Entrambi hanno all’incirca lo stesso prezzo di input.
- Solo Google: Gemini 2.5 Flash Lite supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00105 USD con Google: Gemini 2.5 Flash Lite e 0,00105 USD con OpenAI: GPT-4.1 Nano.
Nel dettaglio
Google: Gemini 2.5 Flash Lite è prodotto da Google, e OpenAI: GPT-4.1 Nano è prodotto da OpenAI. Entrambi sono modelli di output testuale nel tier leggero delle rispettive famiglie, ed entrambi sono serviti tramite api14 sotto la stessa interfaccia compatibile con OpenAI. I due si collocano nella stessa fascia di prezzo approssimativa, con prezzi di input e output più o meno uguali su entrambi i lati, quindi il costo non è il fattore decisivo tra loro.
La divisione più chiara è in ciò che accettano come input. Gemini 2.5 Flash Lite accetta testo, immagine, file, audio e video, mentre GPT-4.1 Nano accetta immagine, testo e file. Se la tua pipeline deve passare a un modello audio o video direttamente, Gemini 2.5 Flash Lite è quello che può farlo. La lunghezza del contesto è praticamente equivalente: Gemini 2.5 Flash Lite elenca 1048576 token e GPT-4.1 Nano elenca 1047576, una differenza di circa mille token che non avrà importanza nella pratica. Sui parametri, Gemini 2.5 Flash Lite espone controlli di reasoning (include_reasoning e reasoning) che GPT-4.1 Nano non ha, quindi è l'unico dei due in cui puoi attivare o disattivare il comportamento di reasoning. Entrambi supportano tools, tool choice, structured outputs, response format, seed, temperature e top p, quindi il function calling e l'output vincolato da schema sono disponibili in entrambi i casi.
Per il lavoro quotidiano, la scelta di solito si riduce al tipo di input e al reasoning. Se stai riassumendo documenti, classificando testo, estraendo campi strutturati o eseguendo tool call su testo semplice e immagini, entrambi i modelli faranno il lavoro e puoi scegliere in base alla latenza o a ciò che hai già testato. Rivolgiti a Gemini 2.5 Flash Lite quando l'input include audio o video, o quando vuoi l'opzione del reasoning su un prompt più difficile senza passare a un modello più grande. Rivolgiti a GPT-4.1 Nano quando il tuo carico di lavoro è solo testo e immagini e preferisci il set di parametri che già usi altrove nella famiglia OpenAI, dato che usa max_completion_tokens invece di max_tokens.
Chiamare uno dei due tramite api14 funziona allo stesso modo. Punta il tuo client all'URL di base di api14, invia una richiesta standard di chat completions e imposta il campo model su google/gemini-2.5-flash-lite o openai/gpt-4.1-nano. Nient'altro nella forma della richiesta cambia, quindi puoi mantenere un unico percorso di codice e scambiare l'id del modello per confrontare gli output, eseguire un test A/B o passare da uno all'altro. L'unica cosa a cui fare attenzione quando si scambiano è il nome del parametro del limite di token, perché Gemini 2.5 Flash Lite accetta max_tokens e GPT-4.1 Nano si aspetta max_completion_tokens.
Ci sono ancora casi in cui vince l'altro modello. Se hai bisogno di controlli di reasoning, GPT-4.1 Nano non è la scelta, perché solo Gemini 2.5 Flash Lite li espone qui. Se vuoi il modello con il track record più lungo nel tuo tooling esistente basato su OpenAI e non invii mai audio o video, GPT-4.1 Nano mantiene quel percorso invariato. Altrimenti i due sono abbastanza vicini che un rapido test sui tuoi prompt ti dirà più di quanto faccia la scheda tecnica.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemini-2.5-flash-lite" a "openai/gpt-4.1-nano", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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": "openai/gpt-4.1-nano",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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