OpenAI: GPT-4.1 Nano contra Z.ai: GLM 4.7 Flash
Uma comparação lado a lado entre OpenAI: GPT-4.1 Nano (US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,93)) e Z.ai: GLM 4.7 Flash (US$ 0,21 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,17)) 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 | Z.ai: GLM 4.7 Flash | |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | Z.ai |
| Entrada | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,93) | US$ 0,21 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,17) |
| Saída | US$ 1,40 / 1M fragmentos (≈ R$ 7,70) | US$ 1,40 / 1M fragmentos (≈ R$ 7,70) |
| Leitura de cache | US$ 0,11 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,58) | - |
| Busca na web | US$ 35,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 192,61) | - |
| Janela de contexto | 1.047.576 | 200.000 |
| Saída máxima | 942.818 | 117.964 |
| Entrada | image, text, file | text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 14 de abr. de 2025 | 19 de jan. de 2026 |
Principais diferenças
- Z.ai: GLM 4.7 Flash é 40% mais barato nos tokens de entrada.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano lê 5.2× mais contexto (1.047.576 tokens).
- Só o Z.ai: GLM 4.7 Flash 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$ 0,000912 com Z.ai: GLM 4.7 Flash.
Em detalhe
OpenAI: GPT-4.1 Nano é feito pela OpenAI, e Z.ai: GLM 4.7 Flash é feito pela Z.ai. Ambos são modelos de geração de texto, por isso situam-se na mesma categoria ampla e destinam-se ao mesmo tipo de trabalho: chat completions, extração, classificação, sumarização e fluxos orientados por ferramentas. A principal diferença prática está na origem de cada um e naquilo que cada fornecedor otimiza, com o modelo da OpenAI a apoiar-se na linhagem da família GPT-4.1 e o modelo da Z.ai a apoiar-se na linha GLM.
A maior diferença estrutural é a janela de contexto. O GPT-4.1 Nano aceita até 1,047,576 tokens, o que é aproximadamente cinco vezes o que o GLM 4.7 Flash aceita, 200,000 tokens. Isso é importante se estiver a introduzir documentos longos, bases de código grandes ou históricos de conversa longos numa única chamada. As modalidades também diferem: o GPT-4.1 Nano aceita entrada de imagem, texto e ficheiro e devolve texto, enquanto o GLM 4.7 Flash aceita apenas texto e devolve texto. Se a sua entrada incluir imagens ou ficheiros, apenas um destes dois funcionará diretamente. Em termos de raciocínio, o GLM 4.7 Flash é o que expõe comportamento de raciocínio, e a sua lista de parâmetros inclui reasoning e include_reasoning, que o GPT-4.1 Nano não lista. Em termos de preço, o GLM 4.7 Flash é a opção mais barata para entrada, enquanto o preço de saída é aproximadamente o mesmo para ambos. Consulte a tabela de preços em tempo real nesta página para os números atuais.
Para a maioria das tarefas do dia a dia, a escolha resume-se à forma da entrada e ao tamanho do contexto. Se estiver a enviar capturas de ecrã, PDFs ou outros ficheiros, ou se o seu prompt atingir regularmente centenas de milhares de tokens, o GPT-4.1 Nano é a escolha natural porque é o único dos dois que aceita essas modalidades e o único com a janela maior. Se a sua entrada for texto simples e couber confortavelmente dentro de 200,000 tokens, o GLM 4.7 Flash é uma predefinição razoável, especialmente quando quer saída de raciocínio ou os controlos de amostragem extra que expõe, como top_k, min_p, repetition_penalty, logit_bias e logprobs. Ambos suportam tools, tool_choice, structured_outputs e response_format, por isso a chamada de funções e a saída em formato JSON estão disponíveis em qualquer dos lados.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente para o URL base da api14, usa a sua chave api14 e define o campo model para o id que pretende. Alternar entre eles é uma alteração de uma linha: use openai/gpt-4.1-nano para o modelo da OpenAI, ou z-ai/glm-4.7-flash para o modelo da Z.ai. As formas do pedido e da resposta mantêm-se iguais, por isso o código existente que lê choices[0].message.content continua a funcionar. A única coisa a ter em atenção são os parâmetros: o GPT-4.1 Nano usa max_completion_tokens, enquanto o GLM 4.7 Flash usa max_tokens, por isso ajuste esse campo quando alternar se definir um limite de tokens.
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 "z-ai/glm-4.7-flash", 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": "z-ai/glm-4.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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