OpenAI: GPT-4.1 kontra Pareto 26.9
Porównanie OpenAI: GPT-4.1 (7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł)) i Pareto 26.9 (8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 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 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Dostawca | OpenAI | Unbiased |
| Wejście | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) |
| Wyjście | 28,00 USD / 1M tokenów (≈ 109,70 zł) | 26,25 USD / 1M tokenów (≈ 102,84 zł) |
| Odczyt z cache | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,86 zł) | 0,88 USD / 1M tokenów (≈ 3,43 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,13 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 047 576 | 262 144 |
| Maks. wyjście | 32 768 | 131 072 |
| Wejście | image, text, file | text, image |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 14 kwi 2025 | 13 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- OpenAI: GPT-4.1 jest o 20% tańszy na tokenach wejściowych.
- Pareto 26.9 jest o 6% tańszy na tokenach wyjściowych.
- OpenAI: GPT-4.1 przyjmuje 4.0× więcej kontekstu (1 047 576 tokenów).
- Tylko OpenAI: GPT-4.1 obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,02 USD z OpenAI: GPT-4.1 i 0,02 USD z Pareto 26.9.
Szczegółowo
OpenAI: GPT-4.1 to model tekstowy od OpenAI, wydany 2025-04-14. Pareto 26.9 to model tekstowy od Unbiased, wydany 2026-10-13. Oba są udostępniane przez api14 jako generatory tekstu w stylu czatu, więc wybór między nimi sprowadza się do dopasowania do Twojego obciążenia, a nie do różnicy w tym, jakim rodzajem produktu są.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu. GPT-4.1 przyjmuje do 1,047,576 tokenów, podczas gdy Pareto 26.9 przyjmuje do 262,144 tokenów, więc GPT-4.1 jest tym, po który warto sięgnąć, gdy potrzebujesz zmieścić bardzo duże dane wejściowe w jednym wywołaniu. Jeśli chodzi o dane wejściowe, GPT-4.1 przyjmuje obraz, tekst i plik, natomiast Pareto 26.9 przyjmuje tylko tekst i obraz, więc dane wejściowe w postaci plików są tutaj funkcją GPT-4.1. Oba zwracają wyłącznie tekst. Jeśli chodzi o parametry, GPT-4.1 obsługuje ustrukturyzowane dane wyjściowe i format odpowiedzi obok zwykłych kontrolek próbkowania i narzędzi, podczas gdy Pareto 26.9 obsługuje format odpowiedzi, narzędzia i wybór narzędzi, ale nie ustrukturyzowane dane wyjściowe. Żaden nie jest wymieniony jako jedyny z narzędziami, a notatki jakościowe nie oznaczają żadnego z nich jako wyłącznie modelu rozumującego, więc traktuj wywoływanie narzędzi jako dostępne w obu, a rozumowanie jako czynnik nieprzesądzający.
W codziennej pracy wybieraj na podstawie kształtu żądania. Jeśli podajesz długie dokumenty, całe repozytoria, duże transkrypcje lub mieszany materiał plikowy i obrazowy w jednym promptcie, GPT-4.1 jest naturalnym wyborem, a jego obsługa ustrukturyzowanych danych wyjściowych pomaga, gdy potrzebujesz, aby odpowiedź była zgodna ze schematem. Jeśli Twoje prompty są umiarkowanej wielkości i głównie tekstowe z pewną liczbą obrazów, Pareto 26.9 pokrywa ten obszar i jest tańszą opcją na wyjściu, co ma znaczenie, gdy Twoje obciążenie generuje dużo tokenów w stosunku do tego, co odczytuje. GPT-4.1 jest tańszą opcją na wejściu, więc zadania o dużym odczycie i małym zapisie skłaniają się ku niemu pod względem kosztu, podczas gdy zadania o dużym zapisie skłaniają się ku Pareto 26.9. Ponieważ tabela cen na żywo na tej stronie zawiera rzeczywiste liczby, sprawdź ją względem własnego stosunku wejścia do wyjścia przed podjęciem decyzji.
Wywoływanie któregokolwiek modelu działa tak samo. api14 udostępnia API zgodne z OpenAI, więc kierujesz swojego istniejącego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model. Aby użyć GPT-4.1, ustaw identyfikator modelu na openai/gpt-4.1. Aby użyć Pareto 26.9, ustaw go na unbiased/pareto-26.9. Wszystko inne w treści żądania pozostaje bez zmian, z jednym zastrzeżeniem, że ustrukturyzowane dane wyjściowe są dostępne tylko po stronie GPT-4.1, więc jeśli polegasz na tym parametrze, zachowaj go w żądaniach kierowanych do openai/gpt-4.1.
Nadal istnieją przypadki, w których Pareto 26.9 jest lepszym wyborem, mimo że GPT-4.1 ma większe okno i szersze wsparcie danych wejściowych. Jeśli Twoje dane wejściowe mieszczą się w 262,144 tokenach, nie potrzebujesz danych wejściowych w postaci plików ani ustrukturyzowanych danych wyjściowych, a Twoje obciążenie generuje dużą liczbę tokenów wyjściowych, Pareto 26.9 jest bardziej ekonomicznym wyborem pod względem cen wyjścia i jest prostą zamianą przez ten sam endpoint.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "openai/gpt-4.1" na "unbiased/pareto-26.9", 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": "unbiased/pareto-26.9",
"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