OpenAI: GPT-4.1 Nano contro Z.ai: GLM 4.7 Flash
Un confronto fianco a fianco tra OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)) e Z.ai: GLM 4.7 Flash (0,21 USD / 1M token (≈ 0,19 €)) 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 | Z.ai: GLM 4.7 Flash | |
|---|---|---|
| Fornitore | OpenAI | Z.ai |
| Ingresso | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) | 0,21 USD / 1M token (≈ 0,19 €) |
| 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 (≈ 31,36 €) | - |
| Finestra di contesto | 1.047.576 | 200.000 |
| Output massimo | 942.818 | 117.964 |
| Ingresso | image, text, file | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 14 apr 2025 | 19 gen 2026 |
Differenze principali
- Z.ai: GLM 4.7 Flash costa il 40% in meno sui token di input.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano legge 5.2× più contesto (1.047.576 token).
- Solo Z.ai: GLM 4.7 Flash 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 0,000912 USD con Z.ai: GLM 4.7 Flash.
Nel dettaglio
OpenAI: GPT-4.1 Nano è realizzato da OpenAI, e Z.ai: GLM 4.7 Flash è realizzato da Z.ai. Entrambi sono modelli di generazione di testo, quindi rientrano nella stessa ampia categoria e sono pensati per lo stesso tipo di lavoro: chat completions, estrazione, classificazione, riassunto e flussi guidati da strumenti. La principale differenza pratica è da dove proviene ciascuno e su cosa ottimizza ciascun provider, con il modello di OpenAI che si appoggia alla discendenza della famiglia GPT-4.1 e il modello di Z.ai che si appoggia alla linea GLM.
La differenza strutturale più grande è la finestra di contesto. GPT-4.1 Nano accetta fino a 1.047.576 token, che è all'incirca cinque volte quanto accetta GLM 4.7 Flash, ovvero 200.000 token. Questo conta se inserisci documenti lunghi, grandi basi di codice o lunghe cronologie di conversazione in una singola chiamata. Anche le modalità differiscono: GPT-4.1 Nano accetta input di immagini, testo e file e restituisce testo, mentre GLM 4.7 Flash accetta solo testo e restituisce testo. Se il tuo input include immagini o file, solo uno di questi due funzionerà direttamente. Sul ragionamento, GLM 4.7 Flash è quello che espone un comportamento di ragionamento, e la sua lista di parametri include reasoning e include_reasoning, che GPT-4.1 Nano non elenca. Sul prezzo, GLM 4.7 Flash è l'opzione più economica per l'input, mentre il prezzo dell'output è più o meno lo stesso per entrambi. Controlla la tabella dei prezzi live su questa pagina per i numeri attuali.
Per la maggior parte delle attività quotidiane, la scelta si riduce alla forma dell'input e alla dimensione del contesto. Se invii screenshot, PDF o altri file, o se il tuo prompt arriva regolarmente a centinaia di migliaia di token, GPT-4.1 Nano è la scelta naturale perché è l'unico dei due che accetta quelle modalità e l'unico con la finestra più grande. Se il tuo input è testo semplice e rientra comodamente in 200.000 token, GLM 4.7 Flash è un default ragionevole, specialmente quando vuoi output di ragionamento o i controlli di campionamento extra che espone, come top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias e logprobs. Entrambi supportano tools, tool_choice, structured_outputs e response_format, quindi il function calling e l'output in formato JSON sono disponibili su entrambi i lati.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, usi la tua chiave api14 e imposti il campo model all'id che vuoi. Passare da uno all'altro è un cambiamento di una riga: usa openai/gpt-4.1-nano per il modello OpenAI, oppure z-ai/glm-4.7-flash per il modello Z.ai. Le forme di richiesta e risposta restano le stesse, quindi il codice esistente che legge choices[0].message.content continua a funzionare. L'unica cosa a cui fare attenzione sono i parametri: GPT-4.1 Nano usa max_completion_tokens, mentre GLM 4.7 Flash usa max_tokens, quindi regola quel campo quando passi da uno all'altro se imposti un limite di token.
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 "z-ai/glm-4.7-flash", 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": "z-ai/glm-4.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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