OpenAI: GPT-4.1 Nano tegen Qwen: Qwen3.5-9B
Een vergelijking naast elkaar van OpenAI: GPT-4.1 Nano (US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31)) en Qwen: Qwen3.5-9B (US$ 0,60 / 1M tekstdelen (≈ € 0,53)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Qwen: Qwen3.5-9B | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | Qwen |
| Invoer | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) | US$ 0,60 / 1M tekstdelen (≈ € 0,53) |
| Uitvoer | US$ 1,40 / 1M tekstdelen (≈ € 1,25) | US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78) |
| Cache lezen | US$ 0,11 / 1M tekstdelen (≈ € 0,09) | - |
| Webzoeken | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) | - |
| Contextvenster | 1.047.576 | 262.144 |
| Maximale output | 942.818 | 235.929 |
| Invoer | image, text, file | text, image, video |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 14 apr 2025 | 10 mrt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: GPT-4.1 Nano is 41% goedkoper op inputtokens.
- Qwen: Qwen3.5-9B is 38% goedkoper op outputtokens.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano leest 4.0× meer context (1.047.576 tokens).
- Alleen Qwen: Qwen3.5-9B ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00105 met OpenAI: GPT-4.1 Nano en US$ 0,00103 met Qwen: Qwen3.5-9B.
In detail
OpenAI: GPT-4.1 Nano is gemaakt door OpenAI, en Qwen: Qwen3.5-9B is gemaakt door Qwen. Beide zijn tekstmodellen die invoer aannemen en tekst teruggeven, en beide worden via api14 aangeboden onder dezelfde OpenAI-compatibele interface. Het praktische verschil begint bij wie ze heeft gebouwd en waar elk model op is afgestemd: het ene komt uit OpenAI's GPT-4.1-lijn, het andere uit de Qwen3.5-familie.
De duidelijkste scheiding zit in context en modaliteiten. GPT-4.1 Nano heeft een veel groter contextvenster, meer dan een miljoen tokens, terwijl Qwen3.5-9B op 262144 tokens zit. Dat maakt uit als je lange documenten, grote codebases of lange transcripties in één verzoek aanlevert. Qua invoertypes accepteert GPT-4.1 Nano afbeelding-, tekst- en bestandsinvoer, terwijl Qwen3.5-9B tekst, afbeelding en video accepteert. Dus als je pipeline video bevat, is Qwen het model dat het kan zien; als je pipeline willekeurige bestanden bevat, is GPT-4.1 Nano het model dat ze kan aannemen. Alleen Qwen3.5-9B biedt reasoning-besturingen, dus taken die baat hebben bij expliciete reasoning-parameters wijzen naar Qwen. Beide ondersteunen tools en gestructureerde uitvoer, dus daar heeft geen van beide een voorsprong.
Voor dagelijks werk kies je op basis van de vorm van het verzoek in plaats van een algemene winnaar. Als je zeer lange tekst samenvat of er vragen over stelt, of als je bestanden samen met de prompt moet meegeven, is GPT-4.1 Nano de natuurlijke keuze vanwege het grotere contextvenster en bestandsinvoer. Als je met video werkt, of als je reasoning-gerelateerde parameters wilt en een bredere set sampling-besturingen zoals top_k, min_p, repetition_penalty en logprobs, past Qwen3.5-9B beter. Qwen is ook de goedkopere optie op uitvoer, terwijl GPT-4.1 Nano goedkoper is op invoer, dus de kostenbalans hangt af van of je workload invoerzwaar of uitvoerzwaar is. Raadpleeg de actuele prijstabel voor de werkelijke cijfers.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt op dezelfde manier. Je stuurt een verzoek naar het OpenAI-compatibele endpoint en wijzigt alleen de model-id: gebruik "openai/gpt-4.1-nano" voor GPT-4.1 Nano en "qwen/qwen3.5-9b" voor Qwen3.5-9B. De vorm van het verzoek en de respons blijft hetzelfde, dus je kunt van model wisselen door die string te vervangen, en je kunt beide id's in de configuratie houden als je verschillende taken naar verschillende modellen wilt routeren. Parameters die slechts één model ondersteunt, zoals de reasoning-besturingen bij Qwen, moet je alleen meesturen wanneer je dat model aanroept.
Er zijn nog steeds gevallen waarin het andere model wint. Als je taak uitvoerzwaar en kostengevoelig is, is Qwen3.5-9B de goedkopere kant op uitvoer, ook al is GPT-4.1 Nano goedkoper op invoer. En als je reasoning-parameters nodig hebt, biedt GPT-4.1 Nano die niet, dus Qwen3.5-9B blijft de betere keuze ongeacht de contextgrootte.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "openai/gpt-4.1-nano" naar "qwen/qwen3.5-9b", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4