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GPT-4.1 Nano vs Qwen3.5-9B：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

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

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、OpenAI: GPT-4.1 Nano（$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)）とQwen: Qwen3.5-9B（$0.60 / 100万トークン (≈ ￥94)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	OpenAI: GPT-4.1 Nano	Qwen: Qwen3.5-9B
プロバイダー	OpenAI	Qwen
入力	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)	$0.60 / 100万トークン (≈ ￥94)
出力	$1.40 / 100万トークン (≈ ￥221)	$0.88 / 100万トークン (≈ ￥138)
キャッシュ読み取り	$0.11 / 100万トークン (≈ ￥17)	-
ウェブ検索	$35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524)	-
コンテキストウィンドウ	1,047,576	262,144
最大出力	942,818	235,929
入力	image, text, file	text, image, video
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2025/04/14	2026/03/10

主な違い

OpenAI: GPT-4.1 Nanoは入力トークンが41%安くなっています。
Qwen: Qwen3.5-9Bは出力トークンが38%安くなっています。
OpenAI: GPT-4.1 Nanoは4.0倍長いコンテキスト（1,047,576トークン）を読み取れます。
推論の強度の調整に対応しているのはQwen: Qwen3.5-9Bだけです。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、OpenAI: GPT-4.1 Nanoで$0.00105、Qwen: Qwen3.5-9Bで$0.00103です。

詳しく見る

OpenAI: GPT-4.1 Nano は OpenAI によって作られており、Qwen: Qwen3.5-9B は Qwen によって作られています。どちらも入力を受け取ってテキストを返すテキストモデルであり、どちらも同じ OpenAI 互換インターフェースの下で api14 を通じて提供されています。実用的な違いは、誰がそれらを作ったか、そしてそれぞれが何に合わせて調整されたかから始まります。一方は OpenAI の GPT-4.1 ラインから来ており、もう一方は Qwen3.5 ファミリーから来ています。

最も明確な分かれ目はコンテキストとモダリティです。GPT-4.1 Nano ははるかに大きなコンテキストウィンドウを持ち、100万トークンを超えますが、Qwen3.5-9B は 262144 トークンです。これは、長い文書、大規模なコードベース、または長い文字起こしを単一のリクエストで投入する場合に重要です。入力タイプについて、GPT-4.1 Nano は画像、テキスト、ファイル入力を受け付けますが、Qwen3.5-9B はテキスト、画像、動画を受け付けます。したがって、あなたのパイプラインに動画が含まれるなら、それを見ることができるのは Qwen です。任意のファイルが含まれるなら、それを受け取ることができるのは GPT-4.1 Nano です。推論コントロールを公開しているのは Qwen3.5-9B だけなので、明示的な推論パラメータから恩恵を受けるタスクは Qwen を指します。どちらもツールと構造化出力をサポートしているため、そこに優劣はありません。

日々の作業では、一般的な勝者ではなく、リクエストの形に基づいて選んでください。非常に長いテキストを要約またはクエリする場合、あるいはプロンプトと一緒にファイルを渡す必要がある場合は、より大きなコンテキストとファイル入力のため、GPT-4.1 Nano が自然な選択です。動画を扱う場合、または推論関連のパラメータや top_k、min_p、repetition_penalty、logprobs といったより広いサンプリングコントロールを望む場合は、Qwen3.5-9B の方が適しています。また、Qwen は出力でより安価な選択肢であり、GPT-4.1 Nano は入力でより安価なので、コストのバランスはあなたのワークロードが入力重視か出力重視かによって決まります。実際の数値については最新の価格表を確認してください。

どちらのモデルを api14 を通じて呼び出す場合も同じように動作します。OpenAI 互換エンドポイントにリクエストを送り、モデル id だけを変更します。GPT-4.1 Nano には "openai/gpt-4.1-nano" を、Qwen3.5-9B には "qwen/qwen3.5-9b" を使用します。リクエストとレスポンスの形は同じままなので、その文字列を入れ替えることでモデルを切り替えられ、異なるジョブを異なるモデルにルーティングしたい場合は両方の id を設定に保持できます。Qwen の推論コントロールなど、一方のモデルだけがサポートするパラメータは、そのモデルを呼び出すときだけ送信してください。

それでももう一方のモデルが勝つケースはあります。あなたのタスクが出力重視でコストに敏感な場合、GPT-4.1 Nano の方が入力で安いとしても、Qwen3.5-9B は出力でより安価な側です。そして推論パラメータが必要な場合、GPT-4.1 Nano はそれらを公開していないため、コンテキストサイズに関係なく Qwen3.5-9B がより良い選択であり続けます。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"openai/gpt-4.1-nano"から"qwen/qwen3.5-9b"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

OpenAI: GPT-4.1 Nanoの詳細とプレイグラウンド →Qwen: Qwen3.5-9Bの詳細とプレイグラウンド →

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 対 Qwen: Qwen3.5-9B

仕様

主な違い

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