OpenAI: GPT-4.1 Nano kontra Z.ai: GLM 4.7 Flash
Porównanie OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,38 zł)) i Z.ai: GLM 4.7 Flash (0,21 USD / 1M tokenów (≈ 0,83 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 | Z.ai: GLM 4.7 Flash | |
|---|---|---|
| Dostawca | OpenAI | Z.ai |
| Wejście | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,38 zł) | 0,21 USD / 1M tokenów (≈ 0,83 zł) |
| Wyjście | 1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,51 zł) | 1,40 USD / 1M tokenów (≈ 5,51 zł) |
| Odczyt z cache | 0,11 USD / 1M tokenów (≈ 0,41 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,79 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 047 576 | 200 000 |
| Maks. wyjście | 942 818 | 117 964 |
| Wejście | image, text, file | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 14 kwi 2025 | 19 sty 2026 |
Najważniejsze różnice
- Z.ai: GLM 4.7 Flash jest o 40% tańszy na tokenach wejściowych.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano przyjmuje 5.2× więcej kontekstu (1 047 576 tokenów).
- Tylko Z.ai: GLM 4.7 Flash obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00105 USD z OpenAI: GPT-4.1 Nano i 0,000912 USD z Z.ai: GLM 4.7 Flash.
Szczegółowo
OpenAI: GPT-4.1 Nano jest tworzony przez OpenAI, a Z.ai: GLM 4.7 Flash jest tworzony przez Z.ai. Oba są modelami generowania tekstu, więc należą do tej samej szerokiej kategorii i są przeznaczone do tego samego rodzaju pracy: uzupełnianie czatu, ekstrakcja, klasyfikacja, streszczanie i przepływy oparte na narzędziach. Główna praktyczna różnica polega na tym, skąd pochodzi każdy z nich i na co optymalizuje każdy dostawca, przy czym model OpenAI opiera się na linii rodziny GPT-4.1, a model Z.ai opiera się na linii GLM.
Największa różnica strukturalna to okno kontekstu. GPT-4.1 Nano przyjmuje do 1,047,576 tokenów, co jest około pięciokrotnie większą wartością niż 200,000 tokenów przyjmowanych przez GLM 4.7 Flash. Ma to znaczenie, jeśli wprowadzasz długie dokumenty, duże bazy kodu lub długie historie rozmów w jednym wywołaniu. Modalności również się różnią: GPT-4.1 Nano przyjmuje dane wejściowe w postaci obrazu, tekstu i pliku oraz zwraca tekst, natomiast GLM 4.7 Flash przyjmuje wyłącznie tekst i zwraca tekst. Jeśli Twoje dane wejściowe obejmują obrazy lub pliki, tylko jeden z tych dwóch będzie działać bezpośrednio. Jeśli chodzi o rozumowanie, to GLM 4.7 Flash ujawnia zachowanie rozumowania, a jego lista parametrów obejmuje reasoning i include_reasoning, których GPT-4.1 Nano nie wymienia. Jeśli chodzi o cenę, GLM 4.7 Flash jest tańszą opcją dla danych wejściowych, natomiast cena danych wyjściowych jest w przybliżeniu taka sama dla obu. Sprawdź bieżącą tabelę cen na tej stronie, aby poznać aktualne liczby.
W przypadku większości codziennych zadań wybór sprowadza się do kształtu danych wejściowych i rozmiaru kontekstu. Jeśli wysyłasz zrzuty ekranu, pliki PDF lub inne pliki, albo jeśli Twój prompt regularnie osiąga setki tysięcy tokenów, GPT-4.1 Nano jest naturalnym wyborem, ponieważ jako jedyny z tych dwóch przyjmuje te modalności i jako jedyny ma większe okno. Jeśli Twoje dane wejściowe to zwykły tekst i mieszczą się wygodnie w 200,000 tokenów, GLM 4.7 Flash jest rozsądnym domyślnym wyborem, zwłaszcza gdy chcesz uzyskać dane wyjściowe rozumowania lub dodatkowe kontrolki próbkowania, które udostępnia, takie jak top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias i logprobs. Oba obsługują tools, tool_choice, structured_outputs i response_format, więc wywoływanie funkcji i dane wyjściowe w kształcie JSON są dostępne po każdej stronie.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy URL api14, używasz swojego klucza api14 i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii: użyj openai/gpt-4.1-nano dla modelu OpenAI lub z-ai/glm-4.7-flash dla modelu Z.ai. Kształty żądań i odpowiedzi pozostają takie same, więc istniejący kod, który odczytuje choices[0].message.content, nadal działa. Jedyna rzecz, na którą trzeba uważać, to parametry: GPT-4.1 Nano używa max_completion_tokens, natomiast GLM 4.7 Flash używa max_tokens, więc dostosuj to pole przy przełączaniu, jeśli ustawiasz limit tokenów.
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 "z-ai/glm-4.7-flash", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4