OpenAI: GPT-4.1 Nano contra Qwen: Qwen3.5-9B
Uma comparação lado a lado entre OpenAI: GPT-4.1 Nano (US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91)) e Qwen: Qwen3.5-9B (US$ 0,60 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,25)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Qwen: Qwen3.5-9B | |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | Qwen |
| Entrada | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91) | US$ 0,60 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,25) |
| Saída | US$ 1,40 / 1M fragmentos (≈ R$ 7,66) | US$ 0,88 / 1M fragmentos (≈ R$ 4,78) |
| Leitura de cache | US$ 0,11 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,57) | - |
| Busca na web | US$ 35,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 191,39) | - |
| Janela de contexto | 1.047.576 | 262.144 |
| Saída máxima | 942.818 | 235.929 |
| Entrada | image, text, file | text, image, video |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 14 de abr. de 2025 | 10 de mar. de 2026 |
Principais diferenças
- OpenAI: GPT-4.1 Nano é 41% mais barato nos tokens de entrada.
- Qwen: Qwen3.5-9B é 38% mais barato nos tokens de saída.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano lê 4.0× mais contexto (1.047.576 tokens).
- Só o Qwen: Qwen3.5-9B suporta controle do esforço de raciocínio.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00105 com OpenAI: GPT-4.1 Nano e US$ 0,00103 com Qwen: Qwen3.5-9B.
Em detalhe
OpenAI: GPT-4.1 Nano é feito pela OpenAI, e Qwen: Qwen3.5-9B é feito pela Qwen. Ambos são modelos de texto que recebem entrada e retornam texto, e ambos são servidos através do api14 sob a mesma interface compatível com OpenAI. A diferença prática começa em quem os construiu e para que cada um foi ajustado: um vem da linha GPT-4.1 da OpenAI, o outro da família Qwen3.5.
A divisão mais clara está no contexto e nas modalidades. GPT-4.1 Nano tem uma janela de contexto muito maior, com mais de um milhão de tokens, enquanto Qwen3.5-9B fica em 262144 tokens. Isso importa se você está alimentando documentos longos, grandes bases de código ou transcrições longas em uma única requisição. Nos tipos de entrada, GPT-4.1 Nano aceita entrada de imagem, texto e arquivo, enquanto Qwen3.5-9B aceita texto, imagem e vídeo. Portanto, se o seu pipeline inclui vídeo, o Qwen é o que consegue vê-lo; se inclui arquivos arbitrários, o GPT-4.1 Nano é o que consegue recebê-los. Apenas Qwen3.5-9B expõe controles de raciocínio, então tarefas que se beneficiam de parâmetros explícitos de raciocínio apontam para o Qwen. Ambos suportam ferramentas e saídas estruturadas, então nenhum tem vantagem nisso.
Para o trabalho do dia a dia, escolha com base no formato da requisição em vez de um vencedor geral. Se você está resumindo ou consultando texto muito longo, ou precisa passar arquivos junto com o prompt, GPT-4.1 Nano é a escolha natural por causa do seu contexto maior e da entrada de arquivos. Se você está trabalhando com vídeo, ou quer parâmetros relacionados a raciocínio e um conjunto mais amplo de controles de amostragem como top_k, min_p, repetition_penalty e logprobs, Qwen3.5-9B se encaixa melhor. O Qwen também é a opção mais barata na saída, enquanto GPT-4.1 Nano é mais barato na entrada, então o equilíbrio de custo depende de sua carga de trabalho ser pesada em entrada ou pesada em saída. Consulte a tabela de preços ao vivo para os números reais.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma maneira. Você envia uma requisição para o endpoint compatível com OpenAI e altera apenas o id do modelo: use "openai/gpt-4.1-nano" para GPT-4.1 Nano e "qwen/qwen3.5-9b" para Qwen3.5-9B. Os formatos de requisição e resposta permanecem os mesmos, então você pode trocar de modelo substituindo essa string, e pode manter os dois ids na configuração se quiser direcionar trabalhos diferentes para modelos diferentes. Parâmetros que apenas um modelo suporta, como os controles de raciocínio no Qwen, devem ser enviados apenas quando você estiver chamando esse modelo.
Ainda há casos em que o outro modelo vence. Se sua tarefa é pesada em saída e sensível a custo, Qwen3.5-9B é o lado mais barato na saída, mesmo que GPT-4.1 Nano seja mais barato na entrada. E se você precisa de parâmetros de raciocínio, GPT-4.1 Nano não os expõe, então Qwen3.5-9B continua sendo a melhor escolha independentemente do tamanho do contexto.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "openai/gpt-4.1-nano" para "qwen/qwen3.5-9b", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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);
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