GPT-4.1 nano vs Amazon Nova Micro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-4.1 nano de OpenAI et Amazon Nova Micro de Amazon sont deux modèles d’IA de premier plan. GPT-4.1 nano propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.10/$0.40 par million de tokens, tandis que Amazon Nova Micro offre 128K tokens de contexte à $0.04/$0.14 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GPT-4.1 nano
Modèle Léger et ÉconomiqueGPT-4.1 nano de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 220 tokens/s, un indice d’intelligence de 26
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
1.05M tokens
24%
Amazon Nova Micro
Modèle Léger et ÉconomiqueAmazon Nova Micro de Amazon est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 175 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.04 / 1M
$0.14 / 1M
128K tokens
23%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Amazon Nova Micro is 2.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-4.1 nano has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- GPT-4.1 nano is faster at 220 tok/s vs 175 tok/s.
- GPT-4.1 nano leads on SWE-bench coding (24.0% vs 23.0%).
| Caractéristique | GPT-4.1 nano | Amazon Nova Micro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 26 | 34 |
Provider | OpenAI | Amazon |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.04 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.40 / 1M | $0.14 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $0.03 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,571 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 220 tok/s | 175 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 24% | 23% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 38% | 33.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.01 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-4.1 nano · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 38%)
- Débit rapide de 220 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 220 ms
- Tarification API optimisée ($0.1/$0.4 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Amazon Nova Micro · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 23% · GPQA Diamond 33.5%)
- Débit rapide de 175 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 180 ms
- Tarification API optimisée ($0.035/$0.14 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-4.1 nano | Amazon Nova Micro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 42K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GPT-4.1 nano | Amazon Nova Micro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-4-1-nano | nova-micro |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Amazon REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-04 | 2024-12 |
| Knowledge Cutoff | June 2024 | October 2024 |
| Architecture | Dense multimodal transformer (nano) | Ultra-Fast Text-Only Dense Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.1/1M in) across full 1048K window | Flat rate ($0.035/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.025/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.009/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Amazon Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
GPT-4.1 nano vs Amazon Nova Micro: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-4.1 nano or Amazon Nova Micro?
Amazon Nova Micro is more intelligent. It scores 34 compared with 26 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-4.1 nano is faster, generating 220 tokens per second compared with 175 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Amazon Nova Micro is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Amazon Nova Micro has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.22s.
Which model has a larger context window?
GPT-4.1 nano has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.
Verdict
GPT-4.1 nano (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Amazon Nova Micro (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Amazon Nova Micro domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-4.1 nano assure un débit supérieur et Amazon Nova Micro offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-4.1 nano ou Amazon Nova Micro ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Amazon Nova Micro prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre GPT-4.1 nano et Amazon Nova Micro ?+
GPT-4.1 nano est facturé $0.10 / $0.40 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.04 / $0.14 pour Amazon Nova Micro. En coût pondéré, Amazon Nova Micro est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GPT-4.1 nano prend en charge 1.05M tokens contre 128K tokens pour Amazon Nova Micro. Côté vitesse de génération, GPT-4.1 nano est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de OpenAI et Amazon, fiches système et benchmarks indépendants (2026).