OpenAI: GPT-4.1 Nano 대 Z.ai: GLM 4.7 Flash
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 OpenAI: GPT-4.1 Nano(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩475))와(과) Z.ai: GLM 4.7 Flash(US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩287))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Z.ai: GLM 4.7 Flash | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | Z.ai |
| 입력 | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩475) | US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩287) |
| 출력 | US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,899) | US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,899) |
| 캐시 읽기 | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) | - |
| 웹 검색 | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,484) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,047,576 | 200,000 |
| 최대 출력 | 942,818 | 117,964 |
| 입력 | image, text, file | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 4. 14. | 2026. 1. 19. |
주요 차이점
- Z.ai: GLM 4.7 Flash의 입력 토큰 가격이 40% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano는(은) 5.2배 더 긴 컨텍스트(1,047,576 토큰)를 읽습니다.
- 추론 강도 조절은(는) Z.ai: GLM 4.7 Flash만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 OpenAI: GPT-4.1 Nano에서 US$0.00105, Z.ai: GLM 4.7 Flash에서 US$0.000912입니다.
자세히 보기
OpenAI: GPT-4.1 Nano는 OpenAI가 만들었고, Z.ai: GLM 4.7 Flash는 Z.ai가 만들었습니다. 둘 다 텍스트 생성 모델이므로 같은 넓은 범주에 속하며 같은 종류의 작업, 즉 채팅 완성, 추출, 분류, 요약, 도구 기반 흐름을 목표로 합니다. 실질적인 주요 차이는 각 모델의 출처와 각 제공자가 최적화하는 대상에 있으며, OpenAI의 모델은 GPT-4.1 제품군 계보에 기대고 Z.ai의 모델은 GLM 계열에 기댑니다.
가장 큰 구조적 차이는 컨텍스트 윈도우입니다. GPT-4.1 Nano는 최대 1,047,576 토큰을 받아들이며, 이는 GLM 4.7 Flash가 받아들이는 200,000 토큰의 약 다섯 배입니다. 이는 긴 문서, 대규모 코드베이스 또는 긴 대화 기록을 단일 호출로 입력하는 경우 중요합니다. 모달리티도 다릅니다. GPT-4.1 Nano는 이미지, 텍스트, 파일 입력을 받아들이고 텍스트를 반환하는 반면, GLM 4.7 Flash는 텍스트만 받아들이고 텍스트를 반환합니다. 입력에 이미지나 파일이 포함된다면 이 둘 중 하나만 직접 작동합니다. 추론과 관련해서는 GLM 4.7 Flash가 추론 동작을 노출하는 쪽이며, 해당 파라미터 목록에는 reasoning과 include_reasoning이 포함되어 있고 GPT-4.1 Nano에는 없습니다. 가격 측면에서는 GLM 4.7 Flash가 입력에서 더 저렴한 옵션이며, 출력 가격은 둘 다 거의 같습니다. 현재 수치는 이 페이지의 실시간 가격 표를 확인하세요.
대부분의 일상적인 작업에서 선택은 입력 형태와 컨텍스트 크기에 달려 있습니다. 스크린샷, PDF 또는 기타 파일을 보내거나 프롬프트가 정기적으로 수십만 토큰에 이른다면 GPT-4.1 Nano가 자연스러운 선택입니다. 이는 둘 중 해당 모달리티를 받아들이는 유일한 모델이고 더 큰 윈도우를 가진 유일한 모델이기 때문입니다. 입력이 일반 텍스트이고 200,000 토큰 안에 여유 있게 들어간다면 GLM 4.7 Flash가 합리적인 기본값이며, 특히 추론 출력이나 top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias, logprobs 같은 추가 샘플링 제어를 원할 때 그렇습니다. 둘 다 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format을 지원하므로 함수 호출과 JSON 형태 출력은 어느 쪽에서든 사용할 수 있습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고 api14 키를 사용하며 model 필드를 원하는 id로 설정하세요. 둘 사이 전환은 한 줄 변경입니다. OpenAI 모델에는 openai/gpt-4.1-nano를 사용하고 Z.ai 모델에는 z-ai/glm-4.7-flash를 사용하세요. 요청과 응답 형태는 동일하게 유지되므로 choices[0].message.content를 읽는 기존 코드는 계속 작동합니다. 한 가지 주의할 점은 파라미터입니다. GPT-4.1 Nano는 max_completion_tokens를 사용하고 GLM 4.7 Flash는 max_tokens를 사용하므로, 토큰 제한을 설정하는 경우 전환할 때 해당 필드를 조정하세요.
다른 모델이 더 나은 경우도 여전히 있습니다. 추론 추적이나 세밀한 샘플링 제어가 필요하다면 텍스트가 해당 윈도우 안에 들어가더라도 GLM 4.7 Flash가 더 적합합니다. 이미지나 파일 입력 또는 매우 큰 컨텍스트가 필요하다면 입력 가격이 더 높더라도 GPT-4.1 Nano가 더 적합합니다. 실제로 가진 입력과 실제로 필요한 출력 동작을 기준으로 선택하고, 남은 동점은 실시간 가격 표로 정하세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openai/gpt-4.1-nano"에서 "z-ai/glm-4.7-flash"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": "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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