Beide modellen zijn gemaakt door OpenAI en worden via api14 aangeboden als tekstmodellen. GPT-4.1 Nano is de vroegste van de twee, uitgebracht op 14 april 2025, terwijl GPT-5 Nano op 7 augustus 2025 verscheen. Ze delen dezelfde basisvorm: tekst in, tekst uit, waarbij beeld- en bestandsinvoer naast platte tekst wordt geaccepteerd. Het praktische verschil is dat GPT-5 Nano in de nieuwere generatie zit en reasoning-besturingen biedt die GPT-4.1 Nano niet heeft.
De duidelijkste scheiding is contextlengte en reasoning. GPT-4.1 Nano heeft een contextvenster van 1.047.576 tokens, wat aanzienlijk groter is dan de 400.000 tokens die beschikbaar zijn op GPT-5 Nano. Als je prompt of opgehaald materiaal erg lang is, maakt dat verschil uit. Aan de andere kant is GPT-5 Nano de enige van de twee met reasoning-parameters (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, verbosity), dus het kan worden afgestemd om een probleem te doordenken voordat het antwoordt. Beide accepteren beeld-, tekst- en bestandsinvoer en beide retourneren tekst, dus modaliteitsondersteuning is hier geen beslissende factor. GPT-4.1 Nano ondersteunt temperature en top_p, die GPT-5 Nano niet vermeldt, terwijl GPT-5 Nano max_tokens toevoegt naast max_completion_tokens. Beide ondersteunen tools, tool_choice, structured_outputs, response_format en seed.
Voor dagelijks werk komt de keuze neer op wat de taak nodig heeft. Als je eenvoudige generatie, extractie, classificatie of tool calling over lange documenten doet, is GPT-4.1 Nano de natuurlijke keuze vanwege het veel grotere contextvenster en de sampling-besturingen. Als de taak baat heeft bij stapsgewijze reasoning, of je wilt reasoning effort en verbosity hoger of lager zetten, is GPT-5 Nano beter geschikt. Het is ook de goedkopere optie op invoer, terwijl de uitvoerprijs ongeveer gelijk is tussen de twee, dus kosten zijn geen sterke reden om het te vermijden. Een redelijke standaard is om te beginnen met GPT-4.1 Nano voor hoogvolume, langcontextwerk en over te stappen op GPT-5 Nano wanneer antwoordkwaliteit afhangt van bewuste reasoning.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt hetzelfde omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt een chat completions-verzoek met je gebruikelijke messages-array en stelt het model-veld in op de id die je wilt. De enige verandering tussen de twee is die string: gebruik "openai/gpt-4.1-nano" voor GPT-4.1 Nano en "openai/gpt-5-nano" voor GPT-5 Nano. Al het andere in je request body, je headers en je parsing-code blijft zoals het is, dus je kunt modellen per verzoek of per omgeving wisselen zonder integratiecode te herschrijven. Onthoud alleen dat parameters niet volledig uitwisselbaar zijn: temperature en top_p horen bij GPT-4.1 Nano, en reasoning_effort en verbosity horen bij GPT-5 Nano, dus bescherm die velden als je dezelfde payload naar beide routeert.
Er zijn nog steeds gevallen waarin GPT-4.1 Nano de betere keuze is, ook al is GPT-5 Nano nieuwer. Als je invoer regelmatig voorbij 400.000 tokens loopt, of je bent afhankelijk van temperature en top_p om uitvoer vorm te geven, kan GPT-5 Nano dat terrein niet dekken en GPT-4.1 Nano wel. Omgekeerd, als je reasoning-besturing nodig hebt, is GPT-5 Nano de enige optie van de twee, en de lagere invoerprijs maakt het aantrekkelijk voor reasoning-zware workloads waarbij de uitvoerlengte bescheiden blijft.