Meta: Muse Glimmer 30B karşı OpenAI: GPT-5.4 Nano
Meta: Muse Glimmer 30B ($1,05 / 1M token (≈ ₺52,58)) ve OpenAI: GPT-5.4 Nano ($0,70 / 1M token (≈ ₺35,05)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| Meta: Muse Glimmer 30B | OpenAI: GPT-5.4 Nano | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | Meta | OpenAI |
| Girdi | $1,05 / 1M token (≈ ₺52,58) | $0,70 / 1M token (≈ ₺35,05) |
| Çıktı | $4,20 / 1M token (≈ ₺210,32) | $4,38 / 1M token (≈ ₺219,08) |
| Önbellek okuma | $0,14 / 1M token (≈ ₺7,01) | $0,07 / 1M token (≈ ₺3,51) |
| Web araması | - | $35,00 / 1K arama (≈ ₺1.752,67) |
| Bağlam penceresi | 131.072 | 400.000 |
| Maks. çıktı | 16.384 | 128.000 |
| Girdi | text, image | file, image, text |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 9 Ağu 2026 | 17 Mar 2026 |
Temel farklar
- OpenAI: GPT-5.4 Nano girdi tokenlarında 33% daha ucuz.
- OpenAI: GPT-5.4 Nano 3.1× daha fazla bağlam okur (400.000 token).
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Meta: Muse Glimmer 30B ile $0,00315, OpenAI: GPT-5.4 Nano ile $0,00289 tutar.
Ayrıntılı bakış
Meta: Muse Glimmer 30B ve OpenAI: GPT-5.4 Nano, ikisi de api14 üzerinden satılan metin üretim modelleridir, ancak farklı laboratuvarlardan gelirler ve farklı tasarım öncelikleri taşırlar. Muse Glimmer 30B, Meta tarafından üretilmiştir ve 2026-08-09 tarihinde yayımlanmıştır. GPT-5.4 Nano, OpenAI tarafından üretilmiştir ve 2026-03-17 tarihinde yayımlanmıştır. İkisi de metin kategorisinde yer alır ve ikisi de metin çıktısı üretir, yani hiçbiri görüntü veya ses üreticisi değildir. İlginç ayrım, giriş tarafında ve her birinin aynı anda ne kadar materyal tutabileceğinde.
Yetenek açısından, en büyük yapısal fark bağlam penceresidir. GPT-5.4 Nano 400.000 tokene kadar kabul eder, bu da Muse Glimmer 30B'nin kabul ettiği 131.072 tokenin kabaca üç katıdır. GPT-5.4 Nano ayrıca üç giriş modalitesi alır: metin, görüntüler ve dosyalar. Muse Glimmer 30B metin ve görüntüleri alır, ancak dosyaları almaz. Parametre tarafında, ikisi temel konularda örtüşür (tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, seed) ve hiçbir model araçları, yapılandırılmış çıktıyı veya akıl yürütmeyi destekleyen tek model olarak listelenmemiştir. Muse Glimmer 30B daha geniş bir örnekleme yüzeyi sunar; buna temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias ve stop dahildir. GPT-5.4 Nano ise bunun yerine max_completion_tokens ve verbosity sunar, bu da daha sıkı ve daha belirleyici bir üretim arayüzüne işaret eder. İnce taneli örnekleme kontrolüne güveniyorsanız, Glimmer size daha fazla ayar imkanı verir. Belgeleri doğrudan beslemeye güveniyorsanız, dosyaları kabul eden Nano'dur.
Görev seçimi için, girişinizin şekliyle başlayın. Uzun bağlamla çalışıyorsanız: büyük kod tabanları, çok belgeli analiz, uzun transkriptler veya veriyi teslim etmenin doğal yolunun dosya yükleme olduğu herhangi bir şey, daha büyük pencere ve dosya girişi nedeniyle GPT-5.4 Nano daha rahat bir seçenektir. İşiniz görüntü artı metinse, her iki model de bunu işleyebilir, bu nedenle karar bağlam boyutuna ve fiyatlandırmaya kalır. Örnekleme davranışını yakından ayarlamak istiyorsanız veya top_k, min_p, logit_bias ya da repetition_penalty'ye bağlı bir ardışık düzeni taşıyorsanız, bu parametreler orada desteklendiği için Muse Glimmer 30B daha güvenli seçimdir. Maliyet tablosu da önemlidir: giriş tokenleri GPT-5.4 Nano'da daha ucuzdur, çıkış fiyatlandırması ise ikisinde de yaklaşık aynıdır. Bu sayfadaki canlı fiyat tablosu güncel rakamları içerir, bu nedenle giriş maliyeti farklarının hızla biriktiği yüksek hacimli bir iş yüküne bağlanmadan önce kontrol edin.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü uç nokta OpenAI uyumludur. İstek gövdenizi, messages dizinizi, tools ve response_format ayarlarınızı olduğu gibi korursunuz ve yalnızca model alanının değerini değiştirirsiniz. Meta'nın modeline yönlendirmek için "meta/muse-glimmer-30b" geçin veya OpenAI'ninkine yönlendirmek için "openai/gpt-5.4-nano" geçin. Çağrı yapısında başka hiçbir şey değişmez, bu da aynı istem kümesinde iki modeli yalnızca o tek dizeyi değiştirerek A/B testinden geçirebileceğiniz anlamına gelir. Pratik bir uyarı: isteğiniz yalnızca bir modelin desteklediği parametreleri kullanıyorsa, örneğin Glimmer'da top_k veya min_p ya da Nano'da verbosity ve max_completion_tokens, her iki modelin de aynı alanları kabul ettiğini varsaymak yerine parametre bloğunu model başına oluşturmalısınız. Model kimliği anahtardır; parametreler ikisinin ayrıldığı yerdir.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "meta/muse-glimmer-30b" yerine "openai/gpt-5.4-nano" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
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-5.4-nano",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Diğer karşılaştırmalar
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha karşı Tencent: Hy4