OpenAI GPT-4.1 Mini: استدلال فعال من حيث التكلفة مع سياق 1M، إدخال الصور، ونتيجة قوية في MATH-500
هذا النموذج هو نسخة مصغرة من عائلة GPT-4.1 من OpenAI، تم إصداره تحديدًا في 14 أبريل 2025. تم تصميمه لتقديم أداء قوي في الاستدلال واتباع التعليمات بتكلفة جزء بسيط من تكلفة نموذج GPT-4.1 كامل الحجم.…
تتفوق في المهام التي تجمع بين التفكير وكمية كبيرة من السياق، مثل تحليل المستندات، وتلخيص المستندات الطويلة، وفهم الشفرة البرمجية، والتعليمات المعقدة متعددة الخطوات. كما أن درجاتها العالية في اختبار MATH-500 (92.5) تشير إلى كفاءتها في حل المشكلات الرياضية. يمكن للنموذج أيضًا معالجة المهام القائمة على الصور مثل وصف الصور، واستخراج النص من الصور (OCR)، والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالمحتوى البصري. كما تسمح إمكانية رفع الملفات بالعمل مع ملفات PDF، وجداول البيانات، والبيانات المنظمة الأخرى.
يجب عليك استخدام هذا النموذج عندما تتطلب المهمة استدلالًا قويًا، أو نافذة سياق كبيرة جدًا، أو قدرات متعددة الوسائط. النماذج الأرخص (مثل GPT-4.1 mini نفسها هي الخيار الرخيص فعليًا؛ لكن بالمقارنة مع نماذج أصغر مثل GPT-3.5 Turbo) قد تفتقر إلى الدقة اللازمة للرياضيات أو المنطق أو التبعيات طويلة المدى. إذا كان تطبيقك يتطلب نافذة السياق الكاملة البالغة 1M رمزًا أو يحتاج إلى تفسير الصور، فهذا النموذج مناسب جدًا. بالنسبة لتصنيف النصوص البسيط أو الردود القصيرة، قد يكون النموذج الأخف أكثر فعالية من حيث التكلفة.
فكّر في الانتقال إلى GPT-4.1 (full) أو GPT-4o إذا كانت مهمتك تتطلب دقة شبه كاملة في الاستدلال شديد التعقيد، مثل إثبات النظريات المتقدمة، وتفسير الوثائق القانونية بدقة، أو الكتابة الإبداعية التي تتطلب اتساقًا أسلوبيًا عميقًا. قد تنتج النسخة المصغرة أحيانًا مخرجات أقل دقة في الحالات الحدية أو عند اتباع تعليمات تنسيق محددة للغاية. نتائج المعايير على الاختبارات الأوسع (مثل MMLU) غير متوفرة هنا، ولكن باعتبارها نموذجًا مصغرًا، فمن المحتمل أن يكون أداؤها أقل من النموذج الرائد كامل الحجم في بعض مجالات الاستدلال.
تتم معالجة الصور عبر تقسيمها إلى رموز معالجة مماثلة لكيفية تعامل GPT-4o معها، ولكن بنموذج أساسي أصغر. يمكن للنموذج وصف محتوى الصور، والإجابة عن أسئلة حول العناصر البصرية، واستخراج النصوص من الصور. يتم التعامل مع الملفات عبر استخراج محتواها النصي (للمستندات مثل PDF أو DOCX) أو عبر معاملتها كصور إذا كانت تحتوي على صفحات ممسوحة ضوئيًا. النموذج غير مصمم لإدخال الفيديو أو الصوت. بالنسبة لسير العمل المكثف بالملفات، تسمح نافذة السياق الكبيرة بتضمين العديد من الصفحات أو العديد من الصور في استدعاء واحد.
حقق النموذج درجة 92.5 على معيار MATH-500، الذي يختبر الاستدلال الرياضي عبر مجموعة متنوعة من مستويات الصعوبة. هذه نتيجة قوية، خاصة لنموذج صغير، وتشير إلى أنه يمكنه التعامل مع الجبر والهندسة وحساب التفاضل والتكامل وغيرها من مواضيع الرياضيات بدقة عالية. MATH-500 هي مجموعة فرعية من مجموعة بيانات MATH. للسياق، العديد من النماذج الأكبر تسجل في نطاق 90 المنخفض إلى المتوسط، لذا فإن هذا الأداء تنافسي من حيث التكلفة والحجم.
لم يتم تقديم معايير مباشرة للتفكير العام (مثل MMLU، GSM8K)، ولكن استنادًا إلى نتيجة MATH-500، من المحتمل أن يكون النموذج ضمن بضع نقاط مئوية من متغيرات GPT-4 الأكبر في التفكير الرياضي. أما في المهام التي تتطلب تفكيرًا عميقًا في الحس السليم أو التفكير الإبداعي، فعادةً ما تحتفظ النماذج الأكبر بميزة. يجب على المستخدمين التقييم على مجموعات البيانات الخاصة بهم لتحديد ما إذا كان المتغير المصغر يلبي متطلبات الدقة. والمقايضة هي تكلفة وزمن استجابة أقل بكثير.
لا تُقدم أرقام دقيقة لزمن الانتظار، ولكن باعتباره نموذجًا أصغر، فإن openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14 يُنتج الردود بشكل عام أسرع من نظيره بالحجم الكامل. وهو مُحسَّن للإنتاجية العالية وانخفاض وقت كل طلب، خاصةً للمخرجات القصيرة. بالنسبة لمهام التوليد الطويلة (قريبة من الحد الأقصى للإخراج 32K)، قد يظل زمن الانتظار ملحوظًا، ولكنه سيكون أقل من زمن الانتظار لنموذج GPT-4.1 الكامل. تعتمد أوقات الشبكة والانتظار على البنية التحتية لـ OrcaRouter والحمل الحالي.
النموذج ليس الأفضل أداءً في كل فئة. قد يواجه صعوبة في التعامل مع التعليمات الدقيقة جدًا أو الغامضة، وحدود معرفته مرتبطة ضمنيًا بتاريخ الإصدار (14 أبريل 2025). وهو غير مصمم لاتخاذ قرارات حساسة تتعلق بالسلامة دون إشراف بشري. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لأنه نموذج مصغر، فإنه يحتوي على معاملات أقل مقارنة بالنسخة الكاملة، مما قد يؤدي إلى مخرجات أقل ثقة في الموضوعات النادرة أو شديدة التخصص. قد يعاني المستخدمون الذين يعملون على سياقات طويلة جدًا من تدهور طفيف في استرجاع الرموز المبكرة.
يستخدم OrcaRouter السعر الدقيق للمزود دون أي هامش ربح: 0.40 دولار لكل مليون رمز إدخال و1.60 دولار لكل مليون رمز إخراج. تشمل رموز الإدخال النص الكامل للطلب، أي ترميزات للصور، ونص الملف. تُحتسب رموز الإخراج فقط كرموز إكمال. لا توجد رسوم إضافية لكل طلب أو تكاليف خفية. هذا التسعير الشفاف يسهل تقدير التكاليف للتطبيقات واسعة النطاق.
بما أن OrcaRouter لا يفرض أي رسوم إضافية، فأنت تدفع بالضبط ما تتقاضاه OpenAI. هذا مفيد للمستخدمين ذوي الاستخدام العالي الذين قد يتحملون رسومًا إضافية لدى وسطاء آخرين. التسعير علني ومستقر، دون أي رسوم إضافية على المعالجة بالتسلسل أو التجميعي. لاحظ أن فاتورتك الإجمالية تعتمد أيضًا على أي أعباء ترقيم للصور أو الملفات، مما يزيد من عدد الرموز المدخلة.
من المحتمل أن يكون نموذج GPT-4.1 الكامل (إذا كان متاحًا) أعلى سعرًا—غالبًا بعدة أضعاف لكل رمز. يوفر الإصدار المصغر سعرًا أقل مع تقديم أداء قوي في العديد من المهام. على سبيل المثال، مقارنةً بـ GPT-4o، فإن GPT-4.1 mini عادة ما يكون أرخص، على الرغم من عدم تقديم التسعير الدقيق للنماذج الأخرى هنا. إذا كان بإمكانك تحمل دقة أقل قليلاً في مجموعة فرعية من المهام، فإن النموذج المصغر يمكن أن يقلل بشكل كبير من التكاليف الشهرية. لا يوجد ذكر لخصومات التخزين المؤقت، لذا يجب على المستخدمين افتراض الفوترة القياسية لكل رمز.
أرسل الطلبات إلى https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions مع تعيين معلمة النموذج إلى "openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14". الواجهة البرمجية متوافقة تمامًا مع OpenAI، لذا يمكنك استخدام نفس حزم SDK (مثل مكتبة openai بلغة Python، Node.js) عن طريق تغيير عنوان URL الأساسي. المصادقة مطلوبة عبر مفتاح API. مثال: openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "your-orcarouter-key"; ثم استدعِ openai.ChatCompletion.create مع model="openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14".
جميع معاملات OpenAI القياسية مدعومة: temperature، top_p، max_tokens، n، stop، presence_penalty، frequency_penalty، وlogit_bias. يمكن تقديم مدخلات الصور عبر مصفوفة المحتوى مع نوع "image_url". لرفع الملفات، يمكنك تضمين معرف الملف (إذا كنت تستخدم واجهة ملفات OrcaRouter) أو تضمين نص الملف مباشرة. يجب ألا يتجاوز معامل max_tokens 32,768. يتم دعم البث عن طريق تعيين stream=true. تنسيق الرد مطابق لهيكل Chat Completion الخاص بـ OpenAI.
إذا كنت تستخدم حاليًا واجهة برمجة تطبيقات OpenAI مباشرة، فإن الانتقال إلى OrcaRouter يتطلب ببساطة تحديث عنوان URL الأساسي ومفتاح API. إذا كنت تستخدم بوابة نموذج أخرى، فتأكد من أن تنسيق طلبك يتوافق مع مخطط OpenAI. لا يتطلب OrcaRouter أي رؤوس أو أغلفة خاصة بالبائع. بالنسبة لقواعد التعليمات البرمجية الحالية التي تستخدم مكتبة openai الخاصة بلغة Python، قم بتغيير openai.api_base إلى نقطة نهاية OrcaRouter. تأكد من أن لديك حسابًا صالحًا في OrcaRouter ومفتاح API. لا حاجة لأي تغييرات أخرى في الكود.
من المتوقع أن يحقق نموذج GPT-4.1 الكامل درجات أعلى في المعايير عبر المجالات، خاصة في المعرفة العامة والاستدلال المعقد. ومع ذلك، فهو يفترض أن يكون أكثر تكلفة وأبطأ. يوفر النموذج المُصغَّر (mini) نسبة أداء إلى تكلفة مواتية لمعظم المهام العملية، حيث يضحي ببضع نقاط مئوية من الدقة مقابل زمن استجابة أقل بشكل ملحوظ وتكلفة أقل لكل رمز (token). كما يتمتع النموذج المُصغَّر بنفس نافذة السياق البالغة 1M والإمكانيات متعددة الوسائط، لذا فإن الاختلافات تكمن بشكل أساسي في الذكاء الخام وجودة المخرجات.
GPT-4o هو نموذج متعدد الوسائط رئيسي يتمتع بقدرات أوسع، تشمل الصوت والفيديو في الوقت الفعلي. GPT-4.1 mini هو نموذج من إصدار لاحق (أبريل 2025) ويُركز على الكفاءة بدلاً من أن يكون خليفة كاملاً. دون مقارنات معيارية مباشرة، من المعقول افتراض أن GPT-4o يتفوق على النسخة المصغرة في مجموعة واسعة من المهام، لكن النسخة المصغرة قد تكون أرخص وأسرع. يعتمد الاختيار على ما إذا كنت بحاجة إلى القدرات الإضافية لـ GPT-4o أم يمكنك قبول التنازلات التي تقدمها النسخة المصغرة.
كلود هايكو هو نموذج أنثروبيك السريع منخفض التكلفة ذو الأهداف المماثلة. كلاهما يمتلكان نوافذ سياق كبيرة (هايكو لديه 200 ألف رمز، بينما هذا النموذج لديه 1 مليون). تشير نتيجة MATH-500 البالغة 92.5 إلى قدرة تنافسية في التفكير الرياضي. بدون معايير مقارنة جنبًا إلى جنب، يجب على المستخدمين تقييم كليهما على مهامهم المحددة. يدعم هذا النموذج إدخال الصور مباشرة، بينما يدعم هايكو الصور أيضًا. قد تختلف الأسعار؛ سعر هذا النموذج البالغ 0.40 دولار لكل مليون إدخال منخفض نسبيًا. قد يعود التفضيل إلى النظام البيئي والأسلوب.
GPT-3.5 Turbo هو نموذج أقدم وأرخص، بقدرة استدلال أضعف وبدون دعم أصلي للصور. نموذج GPT-4.1 mini هو ترقية كبيرة: فهو يدعم الصور، ويتمتع بسياق أكبر بكثير (1M مقابل 16K)، ويحقق درجات أعلى بكثير في معايير الرياضيات. لا يزال GPT-3.5 Turbo مفيدًا للمهام البسيطة جدًا وذات الحجم الكبير حتى عندما تكون تكلفة النموذج المصغر مرتفعة جدًا، لكن لأي مهمة تتطلب فهمًا دقيقًا، هذا النموذج متفوق بشكل كبير. إذا كنت تستخدم حاليًا GPT-3.5 Turbo، ففكر في الترقية إلى هذا النموذج لدقة أفضل.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensnparallel_tool_callspredictionpresence_penaltyresponse_formatseedservice_tierstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_pweb_search_options| الإدخال / 1M توكن | $0.400 |
|---|---|
| الإخراج / 1M توكن | $1.60 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.100 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
ما يتحدث عنه المطورون هذا الأسبوع
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14فتح @misc{orcarouter_gpt_4_1_mini_2025_04_14,
title = {openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14}
}openai. (n.d.). openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14