GPT-4.1 ist ein Flaggschiff-Sprachmodell, das für fortgeschrittene Befehlsausführung, praxisnahe Softwareentwicklung und Langkontext-Schlussfolgerung optimiert ist. Es unterstützt ein Kontextfenster von 1 Million Token und übertrifft GPT-4o und...
OpenAI GPT-4.1 ist ein großes Sprachmodell von OpenAI, das über OrcaRouter zugänglich ist. Es bietet ein Kontextfenster von 1.047.576 Tokens und eine maximale Ausgabe von 32.768 Tokens. Das Modell…
Mit seinem Kontext von 1.047.576 Tokens kann GPT-4.1 sehr lange Dokumente in einer einzigen Anfrage verarbeiten. Es kann ganze Bücher zusammenfassen, spezifische Fragen zu dichten juristischen Texten beantworten, wichtige Daten aus umfangreichen Berichten extrahieren und Forschungspapiere von Anfang bis Ende analysieren. Das Modell behält Details über den gesamten Kontext hinweg bei, was kohärentes Denken über das gesamte Dokument ermöglicht. Diese Fähigkeit ist nützlich für Due-Diligence-Prüfungen, Literaturreviews und Archivanalysen, bei denen Vollständigkeit entscheidend ist.
Bilder können als Teil des Nachrichtenarrays in einem API-Aufruf eingefügt werden, und das Modell interpretiert sie als zusätzlichen Kontext. Zum Beispiel können Sie ein Diagramm hochladen und eine Zusammenfassung anfordern, oder ein Foto bereitstellen und eine Beschreibung verlangen. Dateieingaben erweitern dies, indem sie es dem Modell ermöglichen, Daten direkt aus Dateien zu laden – obwohl die genauen Dateitypen nicht angegeben sind. Das Modell verarbeitet diese Modalitäten gemeinsam, was Aufgaben wie bildbasierte Fragenbeantwortung und Dokumentenscannen ermöglicht.
Zu den besten Anwendungsfällen gehören ausführliches logisches Denken, wie die Analyse komplexer Rechts- oder Finanzdokumente; Codebasis-Analyse und -Generierung in großen Projekten; Zusammenfassung akademischer Forschung; und Aufgaben, die Text mit Bildern kombinieren, wie das Interpretieren von Diagrammen oder das Extrahieren von Daten aus Screenshots. Das Modell zeichnet sich auch durch mathematisches Problemlösen aus, wie sein MATH-500-Wert von 91.3 zeigt. Diese Stärken machen es geeignet für risikoreiche Anwendungen, bei denen Genauigkeit und Tiefe von größter Bedeutung sind.
Wenn Ihre Aufgaben kurze Eingaben, einfache Q&A oder keine multimodale Unterstützung erfordern, kann ein kleineres und günstigeres Modell kosteneffizienter sein. Beispielsweise bietet GPT-4o mini niedrigere Token-Preise und ausreichend Kontext für viele alltägliche Anwendungen. Wenn Sie den vollen Kontext von 1M Token selten nutzen, zahlen Sie möglicherweise für Kapazität, die Sie nicht benötigen. Bewerten Sie den Kompromiss zwischen Kosten und Fähigkeiten basierend auf der Komplexität und Länge Ihrer typischen Arbeitslast.
MATH-500 ist ein Benchmark, der aus 500 anspruchsvollen mathematischen Problemen besteht, die Themen wie Analysis, Algebra, Geometrie und Logik abdecken. Ein Ergebnis von 91.3% bedeutet, dass GPT-4.1 korrekt 913 von 1000 Problemen löst, was es zu einem der leistungsstärksten Allzweckmodelle in dieser Metrik macht. Diese Punktzahl deutet auf starke mathematische Denk- und Problemlösungsfähigkeiten hin, wodurch das Modell für Aufgaben geeignet ist, die symbolische Manipulation, schrittweise Ableitung oder numerische Berechnung erfordern.
Die Hauptstärken von GPT-4.1 sind sein extrem großer Kontextfenster, die Unterstützung multimodaler Eingaben und die hohe Leistung bei mathematischem Denken. Der große Kontext ermöglicht die Verarbeitung langer Dokumente ohne Aufteilung, während die multimodale Unterstützung reichhaltigere Interaktionen ermöglicht. Der MATH-500-Score von 91,3 weist auf ein robustes quantitatives Denken hin. Darüber hinaus profitiert das Modell von OpenAIs laufendem Feintuning, Sicherheitsausrichtung und regelmäßigen Updates, die zu seiner Zuverlässigkeit bei verschiedenen Aufgaben beitragen.
Wie alle großen Sprachmodelle kann auch GPT-4.1 Halluzinationen produzieren – plausible, aber falsche Informationen – insbesondere bei obskuren oder mehrdeutigen Themen. Es kann auch Verzerrungen aufweisen, die in seinen Trainingsdaten vorhanden sind. Das Modell erfordert sorgfältige Prompt-Engineerung, um optimale Ergebnisse zu erzielen, und seine Leistung bei Aufgaben außerhalb seiner Trainingsverteilung kann nachlassen. Es werden keine Latenz-Benchmarks bereitgestellt, daher können die Antwortzeiten variieren. Benutzer sollten kritische Ausgaben überprüfen, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen.
Latenzdetails für GPT-4.1 sind nicht veröffentlicht. In der Praxis können die Verarbeitung sehr langer Eingaben oder multimodaler Anfragen die Antwortzeit im Vergleich zu kurzen Textaufforderungen erhöhen. Auch die zugrunde liegende OpenAI-Infrastruktur und die Netzwerkbedingungen beeinflussen die Latenz. OrcaRouter stellt standardmäßige API-Endpunkte mit typischen, für das Modell erwarteten Antwortzeiten bereit. Für Anwendungen, bei denen niedrige Latenz entscheidend ist, sollten Sie Tests mit repräsentativen Eingaben durchführen, um die Leistung zu bewerten.
Auf OrcaRouter kostet GPT-4.1 $2.00 pro 1 Million Eingabe-Token und $8.00 pro 1 Million Ausgabe-Token. Dies ist der exakte Anbieterpreis ohne Aufschlag. Sie zahlen nur für die tatsächlich verbrauchten Token; es gibt keine zusätzlichen Gebühren, monatlichen Kosten oder Mindestabnahmen. Die Preisgestaltung ist transparent und basiert auf der Token-Anzahl, die durch den Tokenizer von OpenAI bestimmt wird.
Nein. OrcaRouter gibt den Anbietersatz exakt weiter. Der Preis, den Sie sehen – 2,00 $ pro 1 M Eingabe und 8,00 $ pro 1 M Ausgabe – ist das, was Sie pro Token zahlen. Es gibt keine Einrichtungsgebühren, Abokosten oder versteckten Zuschläge. Dieses unkomplizierte Preismodell ermöglicht es Ihnen, die Kosten basierend auf Ihrem Nutzungsvolumen genau vorherzusagen.
Längere Prompts erhöhen die Anzahl der Eingabe-Token und damit direkt die Eingabekosten. Bei einem Prompt, der den gesamten Kontext von 1,047,576 Token nutzt, würden die reinen Eingabekosten etwa $2.10 betragen (da 1M Token $2.00 kosten). Ausgabe-Token werden separat mit $8.00 pro Million berechnet. Um die Kosten zu verwalten, können Sie die Eingabelänge nach Möglichkeit begrenzen, kürzere Kontexte für einfachere Aufgaben verwenden oder mehrere Anfragen bündeln.
OrcaRouter bewirbt derzeit kein Caching oder Mengenrabatte für GPT-4.1. Die Preise sind wie angegeben pro Token. Bei sehr hohem Nutzungsvolumen kann es möglich sein, direkt mit OrcaRouter individuelle Vereinbarungen auszuhandeln. In der Zwischenzeit bedeutet die Nullaufschlag-Preisgestaltung, dass Sie denselben Satz zahlen, als ob Sie OpenAI direkt nutzen würden, ohne Zwischenhändleraufschlag.
Verwenden Sie die Basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 und geben Sie die Modell-ID "openai/gpt-4.1" an. Die API ist vollständig kompatibel mit dem Chat-Completions-Endpunkt von OpenAI. Ein typischer curl-Aufruf: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "openai/gpt-4.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'. Sie können auch jede OpenAI-Clientbibliothek verwenden, indem Sie die Basis-URL und den Modellnamen ändern.
Standard-OpenAI-Parameter werden unterstützt, einschließlich temperature (0–2), top_p, max_tokens (begrenzt auf 32.768), Stopp-Sequenzen, frequency_penalty, presence_penalty und stream. Das Modell verwendet das Chat-Completions-Format. Für multimodale Anfragen können Bilder im Nachrichteninhalt im unterstützten Format (URL oder base64) eingefügt werden. Dateieingaben werden ebenfalls akzeptiert, obwohl Details zu Dateiformateinschränkungen nicht bereitgestellt werden.
Migration ist unkompliziert. Ersetzen Sie die Modell-ID, z.B. von "gpt-4" auf "openai/gpt-4.1" und aktualisieren Sie die Basis-URL von der Standard-URL von OpenAI auf https://api.orcarouter.ai/v1. Ihr vorhandener Client-Code für Chat-Vervollständigungen funktioniert mit diesen beiden Änderungen. Es sind keine weiteren Anpassungen erforderlich. Es wird empfohlen, einige Anfragen zu testen, um sicherzustellen, dass das Verhalten des Modells Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie den Produktionsverkehr umstellen.
Ja. Sie müssen einen gültigen API-Schlüssel von OrcaRouter im Authorization-Header angeben. Schlüssel werden über Ihr OrcaRouter-Konto-Dashboard verwaltet. Ohne einen gültigen Schlüssel gibt die API einen 401 Unauthorized-Fehler zurück. Die Authentifizierung von OrcaRouter folgt dem gleichen Muster wie die API von OpenAI, was die Integration in bestehende Arbeitsabläufe, die bereits API-Schlüssel verwenden, erleichtert.
Kleinere Modelle, wie GPT-4o mini, haben typischerweise kleinere Kontextfenster (oft 128K Tokens oder weniger) und unterstützen möglicherweise keine multimodalen Eingaben. Sie sind pro Token deutlich günstiger – oft 10-20 mal niedriger in den Kosten. GPT-4.1 bietet den Vorteil eines 1,047,576 Token-Kontexts und der Unterstützung von Bildeingaben, was für Aufgaben, die ein tiefes Verständnis sehr langer oder gemischter Medieninhalte erfordern, unerlässlich ist. Für kurze, einfache Aufgaben ist ein kleineres Modell wirtschaftlicher.
Im Vergleich zu anderen langen Kontextmodellen, die auf OrcaRouter verfügbar sind, bietet GPT-4.1 eine wettbewerbsfähige Kontextfenstergröße und starke mathematische Argumentationsleistung, wie die Punktzahl von 91,3 bei MATH-500 zeigt. Obwohl hier keine direkten Benchmark-Vergleiche mit Modellen wie Claude 3 Opus oder Gemini 1.5 Pro angestellt werden, ist die MATH-500-Punktzahl ein aussagekräftiger Indikator für quantitative Argumentationsfähigkeit. Die ideale Wahl hängt von den spezifischen Aufgabenanforderungen, der Kostentoleranz und der Bedeutung der multimodalen Eingabeunterstützung ab.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
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",
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| Eingabe / 1M Tokens | $2.00 |
|---|---|
| Ausgabe / 1M Tokens | $8.00 |
| Cache-Lesen / 1M | $0.500 |
| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
Worüber Entwickler diese Woche sprechen
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1Öffnen @misc{orcarouter_gpt_4_1,
title = {GPT-4.1 API},
author = {OpenAI},
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}OpenAI. (2025). GPT-4.1 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4.1