OpenAI: GPT-4.1 mot OpenAI: o3
En jämförelse sida vid sida av OpenAI: GPT-4.1 (7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr)) och OpenAI: o3 (7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| OpenAI: GPT-4.1 | OpenAI: o3 | |
|---|---|---|
| Leverantör | OpenAI | OpenAI |
| Indata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) |
| Utdata | 28,00 US$ / 1M textdelar (≈ 274,30 kr) | 28,00 US$ / 1M textdelar (≈ 274,30 kr) |
| Cacheläsning | 1,75 US$ / 1M textdelar (≈ 17,14 kr) | 1,75 US$ / 1M textdelar (≈ 17,14 kr) |
| Webbsökning | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) |
| Kontextfönster | 1 047 576 | 200 000 |
| Max utdata | 32 768 | 100 000 |
| Indata | image, text, file | image, text, file |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 14 apr. 2025 | 16 apr. 2025 |
Viktiga skillnader
- Båda har ungefär samma indatapris.
- OpenAI: GPT-4.1 läser 5.2× mer kontext (1 047 576 tokens).
- Endast OpenAI: o3 stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,02 US$ med OpenAI: GPT-4.1 och 0,02 US$ med OpenAI: o3.
Mer i detalj
OpenAI: GPT-4.1 och OpenAI: o3 är båda textmodeller skapade av OpenAI och tillhandahålls via api14. GPT-4.1 lanserades den 14 april 2025, och o3 följde två dagar senare den 16 april 2025. Båda tar emot bild, text och fil som indata och returnerar text som utdata, så ingen av dem är specialist på en annan modalitet. Den meningsfulla uppdelningen ligger i hur de är byggda för att fungera: GPT-4.1 är en allmänt användbar modell med ett mycket stort kontextfönster, medan o3 är en resonemangsmodell som exponerar resonemangskontroller.
Den tydligaste kapacitetsskillnaden är resonemang. o3 stöder parametrarna include_reasoning och reasoning, och GPT-4.1 gör det inte, vilket gör o3 till det självklara valet när du vill att modellen ska arbeta igenom ett problem innan den svarar. GPT-4.1 stöder i stället temperature och top_p, samplingskontroller som o3 inte listar, så du har finare kontroll över hur deterministisk eller varierad dess utdata är. Kontexten är den andra stora skillnaden: GPT-4.1 rymmer ungefär en miljon tokens, medan o3 rymmer omkring tvåhundratusen, så GPT-4.1 vinner på större kontext med bred marginal. Båda accepterar tools, tool_choice, response_format, structured_outputs, seed och max_tokens, så funktionsanrop och strukturerad utdata är tillgängliga på båda. Priset är ungefär detsamma för indata och ungefär detsamma för utdata, så kostnaden är inte den avgörande faktorn här.
För det mesta av det dagliga arbetet, välj GPT-4.1. Om du matar in långa dokument, stora kodbaser eller kontext över flera filer som passerar ett par hundratusen tokens, är GPT-4.1 den enda av de två som rymmer det. Den är också det bättre standardvalet när du vill justera temperature eller top_p, eller när du helt enkelt vill ha ett snabbt allmänt anrop utan resonemangsomkostnad. Välj o3 när uppgiften drar nytta av överlagt resonemang: matematik i flera steg, knepig logik, felsökning av ett subtilt fel, eller planering där modellen bör tänka innan den låser sig vid ett svar. Om din prompt är kort och det svåra är tänkandet snarare än mängden indata, är o3 det naturliga valet.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom gatewayen är OpenAI-kompatibel. Du pekar din befintliga OpenAI-klient mot api14:s bas-URL, skickar din begäran till slutpunkten för chattkompletteringar och anger fältet model. Den enda ändringen mellan de två är den strängen: använd openai/gpt-4.1 för GPT-4.1 och openai/o3 för o3. Dina messages, tools, response_format och andra delade parametrar följer med oförändrade, så att byta är en enradsändring snarare än en omskrivning. Om du använder o3:s resonemangskontroller, lägg till dessa parametrar endast på o3-anropen, och om du förlitar dig på temperature eller top_p, behåll dem på GPT-4.1-anropen.
Det finns fortfarande fall där den andra modellen är det bättre valet. Om du redan har byggt runt resonemangsparametrar och vill ha det beteendet på en kort prompt, är o3 den du ska anropa även om GPT-4.1 har den större kontexten. Omvänt, om du behöver skicka en mycket stor fil eller en lång utskrift och fortfarande vill ha samplingskontroller, förblir GPT-4.1 rätt val. Eftersom båda har ungefär samma pris och delar samma modaliteter för indata och utdata, handlar beslutet vanligtvis om kontextstorlek och huruvida du vill ha resonemang, inte om kostnad.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "openai/gpt-4.1" till "openai/o3", 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/o3",
"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