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.

GPT-4.1 Nano vs Qwen3.5-9B: cena API, kontekst i funkcje · api14

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

Porównanie OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)) i Qwen: Qwen3.5-9B (0,60 USD / 1M tokenów (≈ 2,33 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.

Specyfikacja

	OpenAI: GPT-4.1 Nano	Qwen: Qwen3.5-9B
Dostawca	OpenAI	Qwen
Wejście	0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)	0,60 USD / 1M tokenów (≈ 2,33 zł)
Wyjście	1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,49 zł)	0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,43 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	1 047 576	262 144
Maks. wyjście	942 818	235 929
Wejście	image, text, file	text, image, video
Wyjście	text	text
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	14 kwi 2025	10 mar 2026

Najważniejsze różnice

OpenAI: GPT-4.1 Nano jest o 41% tańszy na tokenach wejściowych.
Qwen: Qwen3.5-9B jest o 38% tańszy na tokenach wyjściowych.
OpenAI: GPT-4.1 Nano przyjmuje 4.0× więcej kontekstu (1 047 576 tokenów).
Tylko Qwen: Qwen3.5-9B obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00105 USD z OpenAI: GPT-4.1 Nano i 0,00103 USD z Qwen: Qwen3.5-9B.

Szczegółowo

OpenAI: GPT-4.1 Nano jest tworzony przez OpenAI, a Qwen: Qwen3.5-9B jest tworzony przez Qwen. Oba są modelami tekstowymi, które przyjmują dane wejściowe i zwracają tekst, a oba są udostępniane przez api14 w ramach tego samego interfejsu zgodnego z OpenAI. Praktyczna różnica zaczyna się od tego, kto je zbudował i do czego każdy z nich został dostrojony: jeden pochodzi z linii GPT-4.1 firmy OpenAI, drugi z rodziny Qwen3.5.

Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i modalności. GPT-4.1 Nano ma znacznie większe okno kontekstowe, ponad milion tokenów, podczas gdy Qwen3.5-9B ma 262144 tokenów. Ma to znaczenie, jeśli w jednym żądaniu wprowadzasz długie dokumenty, duże bazy kodu lub długie transkrypcje. Jeśli chodzi o typy danych wejściowych, GPT-4.1 Nano przyjmuje dane wejściowe w postaci obrazu, tekstu i pliku, natomiast Qwen3.5-9B przyjmuje tekst, obraz i wideo. Więc jeśli Twój potok obejmuje wideo, to Qwen jest tym, który może je zobaczyć; jeśli obejmuje dowolne pliki, to GPT-4.1 Nano jest tym, który może je przyjąć. Tylko Qwen3.5-9B udostępnia mechanizmy sterowania rozumowaniem, więc zadania, które korzystają z jawnych parametrów rozumowania, wskazują na Qwen. Oba obsługują narzędzia i ustrukturyzowane dane wyjściowe, więc żaden nie ma tu przewagi.

W codziennej pracy wybieraj na podstawie kształtu żądania, a nie ogólnego zwycięzcy. Jeśli podsumowujesz lub odpytywujesz bardzo długi tekst albo musisz przekazać pliki wraz z podpowiedzią, GPT-4.1 Nano jest naturalnym wyborem ze względu na większy kontekst i obsługę plików wejściowych. Jeśli pracujesz z wideo albo chcesz parametrów związanych z rozumowaniem i szerszego zestawu mechanizmów sterowania próbkowaniem, takich jak top_k, min_p, repetition_penalty i logprobs, lepiej pasuje Qwen3.5-9B. Qwen jest również tańszą opcją na wyjściu, podczas gdy GPT-4.1 Nano jest tańszy na wejściu, więc bilans kosztów zależy od tego, czy Twoje obciążenie jest intensywne pod względem wejścia, czy wyjścia. Sprawdź aktualną tabelę cen, aby poznać rzeczywiste liczby.

Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa w ten sam sposób. Wysyłasz żądanie do punktu końcowego zgodnego z OpenAI i zmieniasz tylko identyfikator modelu: użyj "openai/gpt-4.1-nano" dla GPT-4.1 Nano i "qwen/qwen3.5-9b" dla Qwen3.5-9B. Kształty żądania i odpowiedzi pozostają takie same, więc możesz przełączać modele, podmieniając ten ciąg, a możesz zachować oba identyfikatory w konfiguracji, jeśli chcesz kierować różne zadania do różnych modeli. Parametry, które obsługuje tylko jeden model, takie jak mechanizmy sterowania rozumowaniem w Qwen, należy wysyłać tylko wtedy, gdy wywołujesz ten model.

Nadal istnieją przypadki, w których wygrywa drugi model. Jeśli Twoje zadanie jest intensywne pod względem wyjścia i wrażliwe na koszty, Qwen3.5-9B jest tańszą stroną na wyjściu, mimo że GPT-4.1 Nano jest tańszy na wejściu. A jeśli potrzebujesz parametrów rozumowania, GPT-4.1 Nano ich nie udostępnia, więc Qwen3.5-9B pozostaje lepszym wyborem niezależnie od rozmiaru kontekstu.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "openai/gpt-4.1-nano" na "qwen/qwen3.5-9b", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

OpenAI: GPT-4.1 Nano: szczegóły i piaskownica →Qwen: Qwen3.5-9B: 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": "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 kontra Qwen: Qwen3.5-9B

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań