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GPT-4.1 Nano vs Qwen3.5-9B: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

OpenAI: GPT-4.1 Nano contro Qwen: Qwen3.5-9B

Un confronto fianco a fianco tra OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)) e Qwen: Qwen3.5-9B (0,60 USD / 1M token (≈ 0,53 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	OpenAI: GPT-4.1 Nano	Qwen: Qwen3.5-9B
Fornitore	OpenAI	Qwen
Ingresso	0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)	0,60 USD / 1M token (≈ 0,53 €)
Uscita	1,40 USD / 1M token (≈ 1,25 €)	0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €)
Lettura cache	0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)	-
Ricerca web	35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,17 €)	-
Finestra di contesto	1.047.576	262.144
Output massimo	942.818	235.929
Ingresso	image, text, file	text, image, video
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	14 apr 2025	10 mar 2026

Differenze principali

OpenAI: GPT-4.1 Nano costa il 41% in meno sui token di input.
Qwen: Qwen3.5-9B costa il 38% in meno sui token di output.
OpenAI: GPT-4.1 Nano legge 4.0× più contesto (1.047.576 token).
Solo Qwen: Qwen3.5-9B supporta controllo del livello di ragionamento.
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00105 USD con OpenAI: GPT-4.1 Nano e 0,00103 USD con Qwen: Qwen3.5-9B.

Nel dettaglio

OpenAI: GPT-4.1 Nano è realizzato da OpenAI, e Qwen: Qwen3.5-9B è realizzato da Qwen. Entrambi sono modelli di testo che ricevono input e restituiscono testo, ed entrambi sono serviti tramite api14 sotto la stessa interfaccia compatibile con OpenAI. La differenza pratica inizia da chi li ha costruiti e da ciò per cui ciascuno è stato ottimizzato: uno proviene dalla linea GPT-4.1 di OpenAI, l'altro dalla famiglia Qwen3.5.

La separazione più netta riguarda contesto e modalità. GPT-4.1 Nano ha una finestra di contesto molto più ampia, oltre un milione di token, mentre Qwen3.5-9B si ferma a 262144 token. Questo conta se si inviano documenti lunghi, grandi basi di codice o trascrizioni lunghe in una singola richiesta. Sui tipi di input, GPT-4.1 Nano accetta input immagine, testo e file, mentre Qwen3.5-9B accetta testo, immagine e video. Quindi se la tua pipeline include video, Qwen è quello che può vederlo; se include file arbitrari, GPT-4.1 Nano è quello che può riceverli. Solo Qwen3.5-9B espone controlli di reasoning, quindi i compiti che traggono vantaggio da parametri di reasoning espliciti indicano Qwen. Entrambi supportano tools e output strutturati, quindi nessuno dei due ha un vantaggio su questo punto.

Per il lavoro quotidiano, scegli in base alla forma della richiesta piuttosto che a un vincitore generale. Se riassumi o interroghi testi molto lunghi, o devi passare file insieme al prompt, GPT-4.1 Nano è la scelta naturale per via del suo contesto più ampio e dell'input file. Se lavori con video, o vuoi parametri legati al reasoning e un insieme più ampio di controlli di campionamento come top_k, min_p, repetition_penalty e logprobs, Qwen3.5-9B si adatta meglio. Qwen è anche l'opzione più economica sull'output, mentre GPT-4.1 Nano è più economico sull'input, quindi l'equilibrio dei costi dipende dal fatto che il tuo carico di lavoro sia pesante sull'input o sull'output. Controlla la tabella dei prezzi aggiornata per i numeri effettivi.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo. Invii una richiesta all'endpoint compatibile con OpenAI e cambi solo l'id del modello: usa "openai/gpt-4.1-nano" per GPT-4.1 Nano e "qwen/qwen3.5-9b" per Qwen3.5-9B. Le forme della richiesta e della risposta restano le stesse, quindi puoi cambiare modello sostituendo quella stringa, e puoi mantenere entrambi gli id nella configurazione se vuoi indirizzare lavori diversi a modelli diversi. I parametri supportati da un solo modello, come i controlli di reasoning su Qwen, dovrebbero essere inviati solo quando chiami quel modello.

Ci sono comunque casi in cui vince l'altro modello. Se il tuo compito è pesante sull'output e sensibile ai costi, Qwen3.5-9B è il lato più economico sull'output, anche se GPT-4.1 Nano è più economico sull'input. E se hai bisogno di parametri di reasoning, GPT-4.1 Nano non li espone, quindi Qwen3.5-9B resta la scelta migliore indipendentemente dalla dimensione del contesto.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "openai/gpt-4.1-nano" a "qwen/qwen3.5-9b", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

OpenAI: GPT-4.1 Nano: dettagli e banco di prova →Qwen: Qwen3.5-9B: 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": "qwen/qwen3.5-9b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

OpenAI: GPT-4.1 Nano contro Qwen: Qwen3.5-9B

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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