Vi använder cookies. Cookies och webbläsarlagring håller dig inloggad och kommer ihåg dina preferenser. Med ditt tillstånd mäter vi också hur webbplatsen används. Du kan när som helst. Läs vår cookiepolicy.

Ny här? Se hur det fungerar En rundtur på 1 minut genom testmiljö, modeller och din API-nyckel.

GPT-4.1 Nano vs Qwen3.5-9B: API-pris, kontext och funktioner · api14

OpenAI: GPT-4.1 Nano mot Qwen: Qwen3.5-9B

En jämförelse sida vid sida av OpenAI: GPT-4.1 Nano (0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr)) och Qwen: Qwen3.5-9B (0,60 US$ / 1M textdelar (≈ 5,83 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.

Specifikationer

	OpenAI: GPT-4.1 Nano	Qwen: Qwen3.5-9B
Leverantör	OpenAI	Qwen
Indata	0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr)	0,60 US$ / 1M textdelar (≈ 5,83 kr)
Utdata	1,40 US$ / 1M textdelar (≈ 13,71 kr)	0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,57 kr)
Cacheläsning	0,11 US$ / 1M textdelar (≈ 1,03 kr)	-
Webbsökning	35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr)	-
Kontextfönster	1 047 576	262 144
Max utdata	942 818	235 929
Indata	image, text, file	text, image, video
Utdata	text	text
Verktygsanrop
Strukturerad utdata
Styrning av resonemang
Tillagd	14 apr. 2025	10 mars 2026

Viktiga skillnader

OpenAI: GPT-4.1 Nano är 41% billigare på indata-tokens.
Qwen: Qwen3.5-9B är 38% billigare på utdata-tokens.
OpenAI: GPT-4.1 Nano läser 4.0× mer kontext (1 047 576 tokens).
Endast Qwen: Qwen3.5-9B 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 0,00103 US$ med Qwen: Qwen3.5-9B.

Mer i detalj

OpenAI: GPT-4.1 Nano är gjord av OpenAI, och Qwen: Qwen3.5-9B är gjord av Qwen. Båda är textmodeller som tar emot indata och returnerar text, och båda serveras via api14 under samma OpenAI-kompatibla gränssnitt. Den praktiska skillnaden börjar med vem som byggde dem och vad var och en var inställd för: en kommer från OpenAIs GPT-4.1-linje, den andra från Qwen3.5-familjen.

Den tydligaste uppdelningen är kontext och modaliteter. GPT-4.1 Nano har ett mycket större kontextfönster, över en miljon tokens, medan Qwen3.5-9B ligger på 262144 tokens. Det spelar roll om du matar in långa dokument, stora kodbaser eller långa utskrifter i en enda begäran. När det gäller indatatyper accepterar GPT-4.1 Nano bild, text och fil som indata, medan Qwen3.5-9B accepterar text, bild och video. Så om din pipeline innehåller video är Qwen den som kan se den; om den innehåller godtyckliga filer är GPT-4.1 Nano den som kan ta emot dem. Endast Qwen3.5-9B exponerar resonemangskontroller, så uppgifter som drar nytta av explicita resonemangsparametrar pekar mot Qwen. Båda stöder verktyg och strukturerade utdata, så ingen av dem har en fördel där.

För dagligt arbete, välj baserat på begärans form snarare än en generell vinnare. Om du sammanfattar eller ställer frågor mot mycket lång text, eller behöver skicka filer tillsammans med prompten, är GPT-4.1 Nano det naturliga valet på grund av dess större kontext och filindata. Om du arbetar med video, eller vill ha resonemangsrelaterade parametrar och en bredare uppsättning samplingskontroller som top_k, min_p, repetition_penalty och logprobs, passar Qwen3.5-9B bättre. Qwen är också det billigare alternativet för utdata, medan GPT-4.1 Nano är billigare för indata, så kostnadsbalansen beror på om din arbetsbelastning är indatatung eller utdatatung. Kontrollera den aktuella pristabellen för de faktiska siffrorna.

Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt. Du skickar en begäran till den OpenAI-kompatibla slutpunkten och ändrar bara modell-id:t: använd "openai/gpt-4.1-nano" för GPT-4.1 Nano och "qwen/qwen3.5-9b" för Qwen3.5-9B. Formen på begäran och svaret förblir densamma, så du kan byta modell genom att byta ut den strängen, och du kan behålla båda id:na i konfigurationen om du vill dirigera olika jobb till olika modeller. Parametrar som bara en modell stöder, som resonemangskontrollerna på Qwen, bör endast skickas när du anropar den modellen.

Det finns fortfarande fall där den andra modellen vinner. Om din uppgift är utdatatung och kostnadskänslig är Qwen3.5-9B den billigare sidan för utdata, även om GPT-4.1 Nano är billigare för indata. Och om du behöver resonemangsparametrar exponerar GPT-4.1 Nano dem inte, så Qwen3.5-9B förblir det bättre valet oavsett kontextstorlek.

Byt med en sträng

Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "openai/gpt-4.1-nano" till "qwen/qwen3.5-9b", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.

OpenAI: GPT-4.1 Nano: detaljer och testmiljö →Qwen: Qwen3.5-9B: detaljer och testmiljö →

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);

OpenAI: GPT-4.1 Nano mot Qwen: Qwen3.5-9B

Specifikationer

Viktiga skillnader

Mer i detalj

Byt med en sträng

Fler jämförelser