두 모델 모두 OpenAI가 만들었으며 api14를 통해 텍스트 모델로 제공됩니다. GPT-4.1 Nano는 둘 중 먼저 나온 모델로 2025년 4월 14일에 출시되었고, GPT-5 Nano는 2025년 8월 7일에 등장했습니다. 두 모델은 기본 형태가 같습니다. 텍스트 입력, 텍스트 출력이며, 일반 텍스트와 함께 이미지와 파일 입력도 받습니다. 실질적인 차이는 GPT-5 Nano가 더 새로운 세대에 속하며 GPT-4.1 Nano에는 없는 추론 제어 기능을 노출한다는 점입니다.
가장 명확한 구분은 컨텍스트 길이와 추론입니다. GPT-4.1 Nano는 1,047,576 토큰의 컨텍스트 윈도를 가지며, 이는 GPT-5 Nano에서 사용 가능한 400,000 토큰보다 상당히 큽니다. 프롬프트나 검색된 자료가 매우 길다면 이 차이가 중요합니다. 반면 GPT-5 Nano는 둘 중 유일하게 추론 파라미터(include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, verbosity)를 갖추고 있어 답변 전에 문제를 생각하도록 조정할 수 있습니다. 둘 다 이미지, 텍스트, 파일 입력을 받고 텍스트를 반환하므로 모달리티 지원은 여기서 결정 요인이 아닙니다. GPT-4.1 Nano는 temperature와 top_p를 지원하지만 GPT-5 Nano는 이를 나열하지 않으며, GPT-5 Nano는 max_completion_tokens와 함께 max_tokens를 추가합니다. 둘 다 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed를 지원합니다.
일상적인 작업에서 선택은 작업이 무엇을 필요로 하는지에 달려 있습니다. 긴 문서에 대해 단순한 생성, 추출, 분류 또는 도구 호출을 한다면 GPT-4.1 Nano가 자연스러운 선택입니다. 훨씬 큰 컨텍스트 윈도와 샘플링 제어 기능 때문입니다. 작업이 단계별 추론에서 이점을 얻거나 추론 노력과 verbosity를 높이거나 낮추고 싶다면 GPT-5 Nano가 더 적합합니다. 또한 입력에서 더 저렴한 옵션이며, 출력 가격은 두 모델이 거의 비슷하므로 비용이 GPT-5 Nano를 피할 강한 이유는 되지 않습니다. 합리적인 기본값은 대량의 긴 컨텍스트 작업에는 GPT-4.1 Nano로 시작하고, 답변 품질이 의도적인 추론에 달려 있을 때 GPT-5 Nano로 전환하는 것입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 평소의 messages 배열로 채팅 완성 요청을 보내며, model 필드를 원하는 id로 설정합니다. 둘 사이의 유일한 변경은 그 문자열입니다. GPT-4.1 Nano에는 "openai/gpt-4.1-nano"를, GPT-5 Nano에는 "openai/gpt-5-nano"를 사용합니다. 요청 본문, 헤더, 파싱 코드의 나머지 모든 것은 그대로 유지되므로, 통합 코드를 다시 작성하지 않고도 요청별 또는 환경별로 모델을 교체할 수 있습니다. 다만 파라미터가 완전히 호환되지는 않는다는 점을 기억하세요. temperature와 top_p는 GPT-4.1 Nano에 속하고, reasoning_effort와 verbosity는 GPT-5 Nano에 속하므로, 같은 페이로드를 둘 다로 라우팅한다면 그 필드들을 보호해야 합니다.
GPT-5 Nano가 더 새롭더라도 GPT-4.1 Nano가 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 입력이 routinely 400,000 토큰을 넘거나 출력을 형성하기 위해 temperature와 top_p에 의존한다면, GPT-5 Nano는 그 영역을 커버할 수 없고 GPT-4.1 Nano는 커버할 수 있습니다. 반대로 추론 제어가 필요하다면 GPT-5 Nano가 둘 중 유일한 옵션이며, 더 낮은 입력 가격 덕분에 출력 길이가 적당하게 유지되는 추론 중심 워크로드에 매력적입니다.