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GPT-4.1 Nano vs Qwen3.5-9B: API 가격, 컨텍스트, 기능 비교 · api14

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

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 OpenAI: GPT-4.1 Nano(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472))와(과) Qwen: Qwen3.5-9B(US$0.60 / 100만 토큰 (≈ ₩802))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

	OpenAI: GPT-4.1 Nano	Qwen: Qwen3.5-9B
제공업체	OpenAI	Qwen
입력	US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472)	US$0.60 / 100만 토큰 (≈ ₩802)
출력	US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,887)	US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179)
캐시 읽기	US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142)	-
웹 검색	US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169)	-
컨텍스트 윈도우	1,047,576	262,144
최대 출력	942,818	235,929
입력	image, text, file	text, image, video
출력	text	text
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일	2025. 4. 14.	2026. 3. 10.

주요 차이점

OpenAI: GPT-4.1 Nano의 입력 토큰 가격이 41% 더 저렴합니다.
Qwen: Qwen3.5-9B의 출력 토큰 가격이 38% 더 저렴합니다.
OpenAI: GPT-4.1 Nano는(은) 4.0배 더 긴 컨텍스트(1,047,576 토큰)를 읽습니다.
추론 강도 조절은(는) Qwen: Qwen3.5-9B만 지원합니다.
입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 OpenAI: GPT-4.1 Nano에서 US$0.00105, Qwen: Qwen3.5-9B에서 US$0.00103입니다.

자세히 보기

OpenAI: GPT-4.1 Nano는 OpenAI가 만들었고, Qwen: Qwen3.5-9B는 Qwen이 만들었습니다. 둘 다 입력을 받아 텍스트를 반환하는 텍스트 모델이며, 둘 다 동일한 OpenAI 호환 인터페이스 아래 api14를 통해 제공됩니다. 실질적인 차이는 누가 만들었고 각각 무엇에 맞춰 튜닝되었는지에서 시작합니다. 하나는 OpenAI의 GPT-4.1 라인에서 나왔고, 다른 하나는 Qwen3.5 제품군에서 나왔습니다.

가장 명확한 구분은 컨텍스트와 모달리티입니다. GPT-4.1 Nano는 훨씬 더 큰 컨텍스트 윈도우를 가지며 100만 토큰이 넘고, Qwen3.5-9B는 262144 토큰입니다. 이는 긴 문서, 대규모 코드베이스 또는 긴 트랜스크립트를 단일 요청에 넣는 경우 중요합니다. 입력 유형에서 GPT-4.1 Nano는 이미지, 텍스트 및 파일 입력을 받는 반면, Qwen3.5-9B는 텍스트, 이미지 및 비디오를 받습니다. 따라서 파이프라인에 비디오가 포함된다면 Qwen이 그것을 볼 수 있는 쪽이고, 임의의 파일이 포함된다면 GPT-4.1 Nano가 그것을 받을 수 있는 쪽입니다. Qwen3.5-9B만 추론 제어를 노출하므로, 명시적 추론 파라미터가 도움이 되는 작업은 Qwen을 가리킵니다. 둘 다 도구와 구조화된 출력을 지원하므로 그 부분에서는 어느 쪽도 우위가 없습니다.

일상적인 작업에서는 일반적인 승자를 기준으로 고르기보다 요청의 형태를 기준으로 고르십시오. 매우 긴 텍스트를 요약하거나 질의하거나, 프롬프트와 함께 파일을 전달해야 한다면 GPT-4.1 Nano가 더 큰 컨텍스트와 파일 입력 때문에 자연스러운 선택입니다. 비디오를 다루거나, 추론 관련 파라미터와 top_k, min_p, repetition_penalty 및 logprobs 같은 더 넓은 샘플링 제어를 원한다면 Qwen3.5-9B가 더 잘 맞습니다. Qwen은 출력에서 더 저렴한 옵션이고, GPT-4.1 Nano는 입력에서 더 저렴하므로 비용 균형은 워크로드가 입력 중심인지 출력 중심인지에 달려 있습니다. 실제 숫자는 실시간 가격표를 확인하십시오.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. OpenAI 호환 엔드포인트로 요청을 보내고 모델 id만 바꾸면 됩니다. GPT-4.1 Nano에는 "openai/gpt-4.1-nano"를 사용하고 Qwen3.5-9B에는 "qwen/qwen3.5-9b"를 사용하십시오. 요청과 응답 형태는 그대로 유지되므로 그 문자열을 바꿔 모델을 전환할 수 있고, 서로 다른 작업을 서로 다른 모델로 라우팅하려면 구성에 두 id를 모두 유지할 수 있습니다. Qwen의 추론 제어처럼 한 모델만 지원하는 파라미터는 해당 모델을 호출할 때만 보내야 합니다.

다른 모델이 더 나은 경우도 여전히 있습니다. 작업이 출력 중심이고 비용에 민감하다면, GPT-4.1 Nano가 입력에서 더 저렴하더라도 Qwen3.5-9B가 출력에서 더 저렴한 쪽입니다. 그리고 추론 파라미터가 필요하다면 GPT-4.1 Nano는 그것을 노출하지 않으므로, 컨텍스트 크기와 관계없이 Qwen3.5-9B가 더 나은 선택으로 남습니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openai/gpt-4.1-nano"에서 "qwen/qwen3.5-9b"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

OpenAI: GPT-4.1 Nano 상세 정보 및 플레이그라운드 →Qwen: Qwen3.5-9B 상세 정보 및 플레이그라운드 →

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 대 Qwen: Qwen3.5-9B

사양

주요 차이점

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