Google: Gemini 2.5 Flash Lite 대 OpenAI: GPT-4.1 Nano
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 2.5 Flash Lite(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472))와(과) OpenAI: GPT-4.1 Nano(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Gemini 2.5 Flash Lite | OpenAI: GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | |
| 입력 | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) |
| 출력 | US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,887) | US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,887) |
| 캐시 읽기 | US$0.04 / 100만 토큰 (≈ ₩47) | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) |
| 캐시 쓰기 | US$0.29 / 100만 토큰 (≈ ₩393) | - |
| 추론 | US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,887) | - |
| 오디오 입력 | US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415) | - |
| 이미지 | US$0.000000 / 이미지 (≈ ₩0.000472) | - |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,047,576 |
| 최대 출력 | 65,535 | 942,818 |
| 입력 | text, image, file, audio, video | image, text, file |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 7. 22. | 2025. 4. 14. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- 추론 강도 조절은(는) Google: Gemini 2.5 Flash Lite만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Google: Gemini 2.5 Flash Lite에서 US$0.00105, OpenAI: GPT-4.1 Nano에서 US$0.00105입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 2.5 Flash Lite는 Google이 만들었고, OpenAI: GPT-4.1 Nano는 OpenAI가 만들었습니다. 둘 다 각자의 제품군에서 경량 등급에 속하는 텍스트 출력 모델이며, 둘 다 동일한 OpenAI 호환 인터페이스를 통해 api14로 제공됩니다. 두 모델은 대략 같은 가격대에 있으며 입력과 출력 가격이 양쪽에서 거의 비슷하므로, 비용은 둘 사이를 결정하는 요인이 아닙니다.
가장 뚜렷한 차이는 입력으로 받아들이는 것에 있습니다. Gemini 2.5 Flash Lite는 텍스트, 이미지, 파일, 오디오, 비디오를 받아들이는 반면, GPT-4.1 Nano는 이미지, 텍스트, 파일을 받아들입니다. 파이프라인에서 모델에 오디오나 비디오를 직접 넘겨야 한다면, Gemini 2.5 Flash Lite가 그것을 할 수 있는 모델입니다. 컨텍스트 길이는 사실상 무승부입니다. Gemini 2.5 Flash Lite는 1048576 토큰을, GPT-4.1 Nano는 1047576을 나열하며, 약 1000 토큰 차이는 실제로 문제가 되지 않습니다. 파라미터에서는 Gemini 2.5 Flash Lite가 GPT-4.1 Nano에는 없는 추론 제어(include_reasoning와 reasoning)를 노출하므로, 둘 중 추론 동작을 켜거나 끌 수 있는 유일한 모델입니다. 둘 다 tools, tool choice, structured outputs, response format, seed, temperature, top p를 지원하므로, 함수 호출과 스키마 제약 출력은 어느 쪽이든 사용할 수 있습니다.
일상적인 작업에서 선택은 보통 입력 유형과 추론으로 귀결됩니다. 문서를 요약하거나, 텍스트를 분류하거나, 구조화된 필드를 추출하거나, 일반 텍스트와 이미지에 대해 도구 호출을 실행한다면 어느 모델이든 작업을 수행할 수 있으며 지연 시간이나 이미 테스트해 본 것을 기준으로 고를 수 있습니다. 입력에 오디오나 비디오가 포함될 때, 또는 더 어려운 프롬프트에서 더 큰 모델로 전환하지 않고 추론 옵션을 원할 때는 Gemini 2.5 Flash Lite를 선택하세요. 작업 부하가 텍스트와 이미지뿐이고 OpenAI 제품군의 다른 곳에서 이미 사용하는 파라미터 집합을 선호한다면 GPT-4.1 Nano를 선택하세요. 이 모델은 max_tokens가 아니라 max_completion_tokens를 사용하기 때문입니다.
둘 중 하나를 api14를 통해 호출하는 방식은 동일합니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 표준 chat completions 요청을 보내고, model 필드를 google/gemini-2.5-flash-lite 또는 openai/gpt-4.1-nano로 설정하세요. 요청 형태에서 달라지는 것은 없으므로, 하나의 코드 경로를 유지하고 모델 id를 바꿔 출력을 비교하거나, A/B 테스트를 실행하거나, 한쪽에서 다른 쪽으로 폴백할 수 있습니다. 교체할 때 주의할 한 가지는 토큰 제한 파라미터 이름입니다. Gemini 2.5 Flash Lite는 max_tokens를 받아들이고 GPT-4.1 Nano는 max_completion_tokens를 기대하기 때문입니다.
다른 모델이 이기는 경우도 여전히 있습니다. 추론 제어가 필요하다면 GPT-4.1 Nano는 선택지가 아닙니다. 여기서 그것을 노출하는 것은 Gemini 2.5 Flash Lite뿐이기 때문입니다. 기존 OpenAI 기반 도구에서 더 긴 실적을 가진 모델을 원하고 오디오나 비디오를 절대 보내지 않는다면, GPT-4.1 Nano가 그 경로를 그대로 유지합니다. 그렇지 않으면 둘은 충분히 비슷해서, 자신의 프롬프트로 빠르게 테스트해 보는 것이 스펙 문서보다 더 많은 것을 알려 줄 것입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-2.5-flash-lite"에서 "openai/gpt-4.1-nano"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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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