GPT-4.1 nano vs Amazon Nova Micro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT-4.1 nanoとAmazonのAmazon Nova Microは、注目度の高い主要AIモデルです。GPT-4.1 nanoは1.05M トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.10/出力$0.40、一方のAmazon Nova Microは128K トークンのコンテキストで入力$0.04/出力$0.14です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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GPT-4.1 nano
軽量・高コスト効率モデルOpenAI の GPT-4.1 nano は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 220 トークンの生成速度、知能指数 26/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.4）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
1.05M tokens
24%
Amazon Nova Micro
軽量・高コスト効率モデルAmazon の Amazon Nova Micro は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 175 トークンの生成速度、知能指数 34/100（1Mトークンあたり入力$0.035・出力$0.14）を実現しています。
$0.04 / 1M
$0.14 / 1M
128K tokens
23%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| Feature | 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-4.1 nano · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 24% · GPQA Diamond 38%）
- 毎秒 220 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 220ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.4）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Amazon Nova Micro · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 23% · GPQA Diamond 33.5%）
- 毎秒 175 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 180ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.035・出力$0.14）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
GPT-4.1 nano（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とAmazon Nova Micro（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではAmazon Nova Microがリードし、応答速度とスループットではGPT-4.1 nanoが優れ、APIコスト効率ではAmazon Nova Microが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GPT-4.1 nano と Amazon Nova Micro のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Amazon Nova Micro が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GPT-4.1 nano と Amazon Nova Micro ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT-4.1 nano は100万トークンあたり入力$0.10 / 出力$0.40、Amazon Nova Micro は入力$0.04 / 出力$0.14です。総合的なコスト効率では Amazon Nova Micro がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GPT-4.1 nano が 1.05M トークン、Amazon Nova Micro が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-4.1 nano がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: OpenAIおよびAmazon公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。