OpenAI: GPT-4.1 Nano mot OpenAI: GPT-5 Nano
En jämförelse sida vid sida av OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,46 kr)) och OpenAI: GPT-5 Nano (0,18 US$ / 1M textdelar (≈ 1,73 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | OpenAI: GPT-5 Nano | |
|---|---|---|
| Leverantör | OpenAI | OpenAI |
| Indata | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,46 kr) | 0,18 US$ / 1M textdelar (≈ 1,73 kr) |
| Utdata | 1,40 US$ / 1M textdelar (≈ 13,85 kr) | 1,40 US$ / 1M textdelar (≈ 13,85 kr) |
| Cacheläsning | 0,11 US$ / 1M textdelar (≈ 1,04 kr) | 0,02 US$ / 1M textdelar (≈ 0,17 kr) |
| Webbsökning | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 346,17 kr) | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 346,17 kr) |
| Kontextfönster | 1 047 576 | 400 000 |
| Max utdata | 942 818 | 128 000 |
| Indata | image, text, file | text, image, file |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 14 apr. 2025 | 7 aug. 2025 |
Viktiga skillnader
- OpenAI: GPT-5 Nano är 50% billigare på indata-tokens.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano läser 2.6× mer kontext (1 047 576 tokens).
- Endast OpenAI: GPT-5 Nano stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00105 US$ med OpenAI: GPT-4.1 Nano och 0,000875 US$ med OpenAI: GPT-5 Nano.
Mer i detalj
Båda modellerna är gjorda av OpenAI och tillhandahålls via api14 som textmodeller. GPT-4.1 Nano är den tidigare av de två, släppt den 14 april 2025, medan GPT-5 Nano kom den 7 augusti 2025. De delar samma grundform: text in, text ut, med bild- och filinmatningar som accepteras vid sidan av vanlig text. Den praktiska skillnaden är att GPT-5 Nano tillhör den nyare generationen och exponerar resonemangskontroller som GPT-4.1 Nano inte har.
Den tydligaste uppdelningen är kontextlängd och resonemang. GPT-4.1 Nano har ett kontextfönster på 1 047 576 tokens, vilket är betydligt större än de 400 000 tokens som finns tillgängliga på GPT-5 Nano. Om din prompt eller ditt hämtade material är mycket långt spelar den skillnaden roll. Å andra sidan är GPT-5 Nano den enda av de två med resonemangsparametrar (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, verbosity), så den kan ställas in för att tänka igenom ett problem innan den svarar. Båda accepterar bild-, text- och filinmatningar och båda returnerar text, så modalitetsstöd är inte en avgörande faktor här. GPT-4.1 Nano stöder temperature och top_p, vilket GPT-5 Nano inte listar, medan GPT-5 Nano lägger till max_tokens vid sidan av max_completion_tokens. Båda stöder tools, tool_choice, structured_outputs, response_format och seed.
För dagligt arbete handlar valet om vad uppgiften kräver. Om du gör enkel generering, extrahering, klassificering eller verktygsanrop över långa dokument är GPT-4.1 Nano det naturliga valet på grund av dess mycket större kontextfönster och dess samplingskontroller. Om uppgiften drar nytta av stegvis resonemang, eller du vill skruva upp eller ner reasoning_effort och verbosity, passar GPT-5 Nano bättre. Den är också det billigare alternativet för indata, medan utdatapriset är ungefär detsamma mellan de två, så kostnaden är inte ett starkt skäl att undvika den. En rimlig standard är att börja med GPT-4.1 Nano för högvolymarbete med lång kontext och byta till GPT-5 Nano när svarskvaliteten beror på medvetet resonemang.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar en chat completions-begäran med din vanliga messages-array och ställer in model-fältet till det id du vill använda. Den enda ändringen mellan de två är den strängen: använd "openai/gpt-4.1-nano" för GPT-4.1 Nano och "openai/gpt-5-nano" för GPT-5 Nano. Allt annat i din request body, dina headers och din parsningskod förblir som det är, så du kan byta modell per begäran eller per miljö utan att skriva om integrationskoden. Kom bara ihåg att parametrarna inte är helt utbytbara: temperature och top_p hör till GPT-4.1 Nano, och reasoning_effort och verbosity hör till GPT-5 Nano, så skydda dessa fält om du skickar samma payload till båda.
Det finns fortfarande fall där GPT-4.1 Nano är det bättre valet även om GPT-5 Nano är nyare. Om din indata rutinmässigt går över 400 000 tokens, eller du är beroende av temperature och top_p för att forma utdata, kan GPT-5 Nano inte täcka det och GPT-4.1 Nano kan. Omvänt, om du behöver resonemangskontroll är GPT-5 Nano det enda alternativet av de två, och dess lägre indatapris gör den attraktiv för resonemangstunga arbetsbelastningar där utdatalängden förblir måttlig.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "openai/gpt-4.1-nano" till "openai/gpt-5-nano", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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": "openai/gpt-5-nano",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4