Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.

Nowy tutaj? Zobacz, jak to działa Minutowa wycieczka po piaskownicy, modelach i Twoim kluczu API.

Gemma 4 31B vs GPT-4.1 Nano: cena API, kontekst i funkcje · api14

Google: Gemma 4 31B kontra OpenAI: GPT-4.1 Nano

Porównanie Google: Gemma 4 31B (0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł)) i OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.

Specyfikacja

	Google: Gemma 4 31B	OpenAI: GPT-4.1 Nano
Dostawca	Google	OpenAI
Wejście	0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł)	0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)
Wyjście	1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)	1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)
Odczyt z cache	-	0,11 USD / 1M tokenów (≈ 0,41 zł)
Wyszukiwanie w sieci	-	35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,13 zł)
Okno kontekstu	262 144	1 047 576
Maks. wyjście	16 384	942 818
Wejście	image, text, video	image, text, file
Wyjście	text	text
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	2 kwi 2026	14 kwi 2025

Najważniejsze różnice

OpenAI: GPT-4.1 Nano jest o 50% tańszy na tokenach wejściowych.
OpenAI: GPT-4.1 Nano przyjmuje 4.0× więcej kontekstu (1 047 576 tokenów).
Tylko Google: Gemma 4 31B obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00140 USD z Google: Gemma 4 31B i 0,00105 USD z OpenAI: GPT-4.1 Nano.

Szczegółowo

Google: Gemma 4 31B to model tekstowy od Google, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu google/gemma-4-31b-it. OpenAI: GPT-4.1 Nano to model tekstowy od OpenAI, wymieniony pod identyfikatorem modelu openai/gpt-4.1-nano. Oba są udostępniane przez ten sam endpoint zgodny z OpenAI, więc wybór między nimi dotyczy głównie tego, który lepiej pasuje do kształtu twojego zadania, a nie tego, do którego możesz technicznie dotrzeć.

Modele różnią się najbardziej pod względem kontekstu i modalności. GPT-4.1 Nano ma znacznie większe okno kontekstowe, ponad milion tokenów, podczas gdy Gemma 4 31B plasuje się na poziomie około jednej czwartej tej wartości. Gemma 4 31B przyjmuje obraz, tekst i wideo jako dane wejściowe, natomiast GPT-4.1 Nano przyjmuje obraz, tekst i pliki. Żaden z modeli nie generuje niczego innego niż tekst. Jeśli chodzi o cenę, GPT-4.1 Nano jest tańszy z tej dwójki pod względem danych wejściowych, a oba modele kosztują mniej więcej tyle samo za dane wyjściowe. Gemma 4 31B jako jedyna z tej pary udostępnia kontrolki rozumowania, wraz z szerszym zestawem parametrów próbkowania, takich jak top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias i logprobs. Zestaw parametrów GPT-4.1 Nano jest węższy i obejmuje podstawy, takie jak temperature, top_p, seed, tools i structured outputs.

W praktycznej pracy sięgaj po GPT-4.1 Nano, gdy zadanie jest długie. Duże zbiory dokumentów, duże bazy kodu, długie transkrypcje lub cokolwiek, gdzie chcesz zachować dużo materiału w jednym żądaniu, pasuje do jego większego kontekstu. Jest to również tańsza opcja dla danych wejściowych, co ma znaczenie, gdy wysyłasz wiele tokenów na wywołanie. Sięgaj po Gemma 4 31B, gdy potrzebujesz wejścia wideo, gdy chcesz kontrolek rozumowania lub szerszych parametrów próbkowania i oceniania, albo gdy chcesz dokładniej dostroić zachowanie generowania za pomocą top_k, min_p lub kar za powtórzenia. Oba modele obsługują tools i structured outputs, więc wywoływanie funkcji i odpowiedzi w kształcie JSON są dostępne po obu stronach.

Wywoływanie któregokolwiek z modeli przez api14 działa tak samo. Kierujesz swojego klienta na bazowy URL zgodny z OpenAI, wysyłasz żądanie chat completions i ustawiasz pole model na google/gemma-4-31b-it lub openai/gpt-4.1-nano. Wszystko inne w treści żądania jest zgodne ze schematem OpenAI, którego już używasz. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii w tym identyfikatorze modelu, więc możesz budować pod jeden i porównywać z drugim bez przepisywania integracji.

Nadal istnieją przypadki, w których wygrywa drugi model. Jeśli twoje dane wejściowe to wideo, GPT-4.1 Nano nie jest wyborem, ponieważ to Gemma 4 31B wymienia wideo wśród swoich modalności wejściowych. Jeśli chcesz danych wyjściowych rozumowania lub dodatkowych parametrów próbkowania, stosuje się to samo. Odwrotnie, jeśli twój prompt jest ogromny lub ilość danych wejściowych jest duża, Gemma 4 31B pasuje słabiej, ponieważ GPT-4.1 Nano daje ci większy kontekst i tańsze dane wejściowe. Dopasuj model do typu danych wejściowych, długości żądania i potrzebnych kontrolek, a decyzja zwykle podejmuje się sama.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "google/gemma-4-31b-it" na "openai/gpt-4.1-nano", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

Google: Gemma 4 31B: szczegóły i piaskownica →OpenAI: GPT-4.1 Nano: szczegóły i piaskownica →

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": "openai/gpt-4.1-nano",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Google: Gemma 4 31B kontra OpenAI: GPT-4.1 Nano

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań