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Gemma 4 31B vs GPT-4.1 Nano: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

Google: Gemma 4 31B contro OpenAI: GPT-4.1 Nano

Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemma 4 31B (0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €)) 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: Gemma 4 31B	OpenAI: GPT-4.1 Nano
Fornitore	Google	OpenAI
Ingresso	0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €)	0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)
Uscita	1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €)	1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €)
Lettura cache	-	0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)
Ricerca web	-	35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,17 €)
Finestra di contesto	262.144	1.047.576
Output massimo	16.384	942.818
Ingresso	image, text, video	image, text, file
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	2 apr 2026	14 apr 2025

Differenze principali

OpenAI: GPT-4.1 Nano costa il 50% in meno sui token di input.
OpenAI: GPT-4.1 Nano legge 4.0× più contesto (1.047.576 token).
Solo Google: Gemma 4 31B supporta controllo del livello di ragionamento.
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00140 USD con Google: Gemma 4 31B e 0,00105 USD con OpenAI: GPT-4.1 Nano.

Nel dettaglio

Google: Gemma 4 31B è un modello testuale di Google, elencato su api14 con l'id modello google/gemma-4-31b-it. OpenAI: GPT-4.1 Nano è un modello testuale di OpenAI, elencato con l'id modello openai/gpt-4.1-nano. Entrambi sono serviti attraverso lo stesso endpoint compatibile con OpenAI, quindi la scelta tra i due riguarda principalmente quale si adatta alla forma del tuo compito piuttosto che quale puoi tecnicamente raggiungere.

I due differiscono soprattutto per contesto e modalità. GPT-4.1 Nano dispone di una finestra di contesto molto più ampia, oltre un milione di token, mentre Gemma 4 31B si ferma a circa un quarto di quella. Gemma 4 31B accetta immagini, testo e video come input, mentre GPT-4.1 Nano accetta immagini, testo e file come input. Nessuno dei due modelli produce altro che testo. Sul prezzo, GPT-4.1 Nano è il più economico dei due per l'input, e i due hanno all'incirca lo stesso prezzo per l'output. Gemma 4 31B è l'unico della coppia che espone controlli di reasoning, insieme a un insieme più ampio di parametri di campionamento come top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias e logprobs. La superficie dei parametri di GPT-4.1 Nano è più ristretta e copre gli essenziali come temperature, top_p, seed, tools e output strutturati.

Per il lavoro pratico, affidati a GPT-4.1 Nano quando il compito è lungo. Grandi insiemi di documenti, codebase estese, trascrizioni prolungate o qualsiasi cosa in cui tu voglia mantenere molto materiale in una singola richiesta si adatta al suo contesto più ampio. È anche l'opzione di input più economica, il che conta quando invii molti token per chiamata. Affidati a Gemma 4 31B quando hai bisogno di input video, quando vuoi controlli di reasoning o i parametri più ampi di campionamento e scoring, oppure quando vuoi regolare più finemente il comportamento di generazione con top_k, min_p o penalità di ripetizione. Entrambi supportano tools e output strutturati, quindi il function calling e le risposte in formato JSON sono disponibili su entrambi i lati.

Chiamare l'uno o l'altro modello attraverso api14 funziona allo stesso modo. Punti il tuo client all'URL base compatibile con OpenAI, invii una richiesta di chat completions e imposti il campo model su google/gemma-4-31b-it o openai/gpt-4.1-nano. Tutto il resto nel corpo della richiesta segue lo schema OpenAI che già usi. Passare dall'uno all'altro è un cambiamento di una riga a quell'id modello, quindi puoi sviluppare su uno e confrontare con l'altro senza riscrivere la tua integrazione.

Ci sono ancora casi in cui vince l'altro modello. Se il tuo input è video, GPT-4.1 Nano non è la scelta, dato che Gemma 4 31B è quello che elenca il video tra le sue modalità di input. Se vuoi output di reasoning o i parametri di campionamento extra, vale lo stesso. Al contrario, se il tuo prompt è enorme o il tuo volume di input è elevato, Gemma 4 31B è la scelta meno adatta, perché GPT-4.1 Nano ti offre il contesto più ampio e l'input più economico. Abbina il modello al tipo di input, alla lunghezza della richiesta e ai controlli di cui hai bisogno, e la decisione di solito si prende da sola.

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/gemma-4-31b-it" a "openai/gpt-4.1-nano", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Google: Gemma 4 31B: dettagli e banco di prova →OpenAI: GPT-4.1 Nano: dettagli e banco di prova →

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);

Google: Gemma 4 31B contro OpenAI: GPT-4.1 Nano

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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