OpenAI: GPT-4.1 Nano mot OpenAI: GPT-6 Luna Pro
En jämförelse sida vid sida av OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr)) och OpenAI: GPT-6 Luna Pro (0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 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-6 Luna Pro | |
|---|---|---|
| Leverantör | OpenAI | OpenAI |
| Indata | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr) | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr) |
| Utdata | 1,40 US$ / 1M textdelar (≈ 13,71 kr) | 1,75 US$ / 1M textdelar (≈ 17,14 kr) |
| Cacheläsning | 0,11 US$ / 1M textdelar (≈ 1,03 kr) | 0,04 US$ / 1M textdelar (≈ 0,34 kr) |
| Webbsökning | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) |
| Cacheskrivning | - | 0,44 US$ / 1M textdelar (≈ 4,29 kr) |
| Kontextfönster | 1 047 576 | 1 050 000 |
| Max utdata | 942 818 | 128 000 |
| Indata | image, text, file | file, image, text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 14 apr. 2025 | 22 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- Båda har ungefär samma indatapris.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano är 20% billigare på utdata-tokens.
- Endast OpenAI: GPT-6 Luna Pro 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 0,00123 US$ med OpenAI: GPT-6 Luna Pro.
Mer i detalj
Båda modellerna kommer från OpenAI och båda listas på api14 som textgenereringsmodeller. GPT-4.1 Nano är den äldre av de två, släppt i april 2025, medan GPT-6 Luna Pro kom senare, i september 2026. De delar samma leverantör och samma grundläggande uppgift: du skickar en prompt och får text tillbaka. De intressanta skillnaderna ligger i vad var och en accepterar som indata, hur mycket utrymme den har för kontext och vilka förfrågningsparametrar den förstår.
När det gäller kontextfönstret är de två tillräckligt nära varandra för att det inte bör styra ditt val. GPT-4.1 Nano listar 1 047 576 tokens och GPT-6 Luna Pro listar 1 050 000, så båda kan hålla mycket stora prompts, långa dokument eller utökade konversationshistoriker. Indatamodaliteter är också identiska: båda accepterar text, bilder och filer, och båda returnerar endast text. Där de skiljer sig åt är resonemang. GPT-6 Luna Pro är den enda av de två som exponerar resonemangskontroller, inklusive reasoning, reasoning_effort, include_reasoning och verbosity, vilket innebär att den kan ombes tänka igenom ett problem innan den svarar och rapportera det tänkandet. GPT-4.1 Nano har inga resonemangsparametrar alls. De två skiljer sig också något åt i parameterytan: GPT-4.1 Nano stöder temperature och top_p för samplingkontroll, medan GPT-6 Luna Pro lägger till max_tokens vid sidan av max_completion_tokens. Båda stöder tools, tool_choice, structured_outputs, response_format och seed, så funktionsanrop och JSON-formad utdata är tillgängliga på endera.
För dagligt arbete handlar valet vanligtvis om huruvida du behöver resonemang. Om du gör enkel generering, extrahering, klassificering, sammanfattning eller lätta verktygsanrop är GPT-4.1 Nano ett vettigt standardval. Den är den billigare av de två på utdata, och indatapriset är ungefär detsamma på båda sidor, så för arbetsbelastningar med hög volym där modellen mest upprepar eller omformaterar det du ger den håller Nano nere kostnaden utan att ge upp den långa kontexten eller bild- och filindata. Välj GPT-6 Luna Pro när uppgiften drar nytta av avsiktligt resonemang: analys i flera steg, knepig felsökning, planering eller något där du vill byta fler utdatatokens mot ett bättre svar. Rattarna reasoning_effort och verbosity låter dig finjustera den avvägningen i stället för att acceptera den rakt av.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt eftersom gatewayen talar OpenAI chat completions-formatet. Du pekar din befintliga klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och anger fältet model. Den enda ändringen mellan de två är den strängen: använd openai/gpt-4.1-nano för Nano och openai/gpt-6-luna-pro för Luna Pro. Allt annat i förfrågningskroppen förblir som det är, så att byta modell är en enradsändring i stället för en omskrivning. Om du vill jämföra dem på din egen trafik, behåll samma messages och parametrar och byt bara id.
Det finns fortfarande fall där den äldre modellen vinner. Eftersom GPT-4.1 Nano är billigare på utdata och ungefär samma pris på indata, betjänas varje pipeline som körs i skala och inte behöver stegvis resonemang bättre av Nano, även om Luna Pro är den mer kapabla modellen på papperet. Latenskänsliga vägar och enkla verktygsslingor hamnar i samma fack. Behandla Luna Pro som uppgraderingen du tar till när uppgiften är svår, inte som standardvalet du betalar för vid varje anrop.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "openai/gpt-4.1-nano" till "openai/gpt-6-luna-pro", 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-6-luna-pro",
"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