OpenAI: GPT-4.1 Nano karşı Qwen: Qwen3.5-9B
OpenAI: GPT-4.1 Nano ($0,35 / 1M token (≈ ₺17,53)) ve Qwen: Qwen3.5-9B ($0,60 / 1M token (≈ ₺29,80)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| OpenAI: GPT-4.1 Nano | Qwen: Qwen3.5-9B | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | OpenAI | Qwen |
| Girdi | $0,35 / 1M token (≈ ₺17,53) | $0,60 / 1M token (≈ ₺29,80) |
| Çıktı | $1,40 / 1M token (≈ ₺70,11) | $0,88 / 1M token (≈ ₺43,82) |
| Önbellek okuma | $0,11 / 1M token (≈ ₺5,26) | - |
| Web araması | $35,00 / 1K arama (≈ ₺1.752,67) | - |
| Bağlam penceresi | 1.047.576 | 262.144 |
| Maks. çıktı | 942.818 | 235.929 |
| Girdi | image, text, file | text, image, video |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 14 Nis 2025 | 10 Mar 2026 |
Temel farklar
- OpenAI: GPT-4.1 Nano girdi tokenlarında 41% daha ucuz.
- Qwen: Qwen3.5-9B çıktı tokenlarında 38% daha ucuz.
- OpenAI: GPT-4.1 Nano 4.0× daha fazla bağlam okur (1.047.576 token).
- akıl yürütme düzeyi kontrolü özelliğini yalnızca Qwen: Qwen3.5-9B destekler.
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek OpenAI: GPT-4.1 Nano ile $0,00105, Qwen: Qwen3.5-9B ile $0,00103 tutar.
Ayrıntılı bakış
OpenAI: GPT-4.1 Nano, OpenAI tarafından yapılmıştır ve Qwen: Qwen3.5-9B, Qwen tarafından yapılmıştır. Her ikisi de girdi alıp metin döndüren metin modelleridir ve her ikisi de aynı OpenAI uyumlu arayüz altında api14 üzerinden sunulur. Pratik fark, onları kimin yaptığı ve her birinin ne için ayarlandığıyla başlar: biri OpenAI'nin GPT-4.1 serisinden, diğeri Qwen3.5 ailesinden gelir.
En net ayrım bağlam ve modalitelerdir. GPT-4.1 Nano çok daha büyük bir bağlam penceresine sahiptir, bir milyon tokenın üzerinde, Qwen3.5-9B ise 262144 token seviyesindedir. Tek bir istekte uzun belgeler, büyük kod tabanları veya uzun transkriptler besliyorsanız bu önemlidir. Girdi türlerinde, GPT-4.1 Nano görsel, metin ve dosya girdisi kabul eder, Qwen3.5-9B ise metin, görsel ve video kabul eder. Yani iş akışınız video içeriyorsa, onu görebilen Qwen'dir; rastgele dosyalar içeriyorsa, onları alabilen GPT-4.1 Nano'dur. Yalnızca Qwen3.5-9B akıl yürütme kontrollerini sunar, bu nedenle açık akıl yürütme parametrelerinden fayda sağlayan görevler Qwen'i işaret eder. Her ikisi de araçları ve yapılandırılmış çıktıları destekler, bu nedenle hiçbiri burada bir avantaja sahip değildir.
Günlük işler için, genel bir kazanan yerine isteğin şekline göre seçim yapın. Çok uzun metinleri özetliyor veya sorguluyorsanız, ya da istemle birlikte dosya geçirmeniz gerekiyorsa, GPT-4.1 Nano daha büyük bağlamı ve dosya girdisi nedeniyle doğal seçimdir. Video ile çalışıyorsanız, ya da akıl yürütmeyle ilgili parametreler ve top_k, min_p, repetition_penalty ve logprobs gibi daha geniş bir örnekleme kontrolleri kümesi istiyorsanız, Qwen3.5-9B daha iyi uyar. Qwen ayrıca çıktıda daha ucuz seçenektir, GPT-4.1 Nano ise girdide daha ucuzdur, bu nedenle maliyet dengesi iş yükünüzün girdi ağırlıklı mı yoksa çıktı ağırlıklı mı olduğuna bağlıdır. Gerçek sayılar için canlı fiyat tablosuna bakın.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır. OpenAI uyumlu uç noktaya bir istek gönderirsiniz ve yalnızca model id'sini değiştirirsiniz: GPT-4.1 Nano için "openai/gpt-4.1-nano" ve Qwen3.5-9B için "qwen/qwen3.5-9b" kullanın. İstek ve yanıt şekilleri aynı kalır, böylece bu dizeyi değiştirerek modeller arasında geçiş yapabilirsiniz ve farklı işleri farklı modellere yönlendirmek istiyorsanız her iki id'yi de yapılandırmada tutabilirsiniz. Yalnızca bir modelin desteklediği parametreler, örneğin Qwen'deki akıl yürütme kontrolleri, yalnızca o modeli çağırırken gönderilmelidir.
Diğer modelin kazandığı durumlar hâlâ vardır. Göreviniz çıktı ağırlıklı ve maliyete duyarlıysa, GPT-4.1 Nano girdide daha ucuz olsa da Qwen3.5-9B çıktıda daha ucuz taraftır. Ve akıl yürütme parametrelerine ihtiyacınız varsa, GPT-4.1 Nano bunları sunmaz, bu nedenle bağlam boyutundan bağımsız olarak Qwen3.5-9B daha iyi seçim olarak kalır.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "openai/gpt-4.1-nano" yerine "qwen/qwen3.5-9b" 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": "qwen/qwen3.5-9b",
"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