GPT-4.1 es un modelo de lenguaje grande emblemático optimizado para el seguimiento avanzado de instrucciones, la ingeniería de software del mundo real y el razonamiento de contexto largo. Admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens y supera a GPT-4o y...
OpenAI GPT-4.1 es un modelo de lenguaje grande de OpenAI que está accesible en OrcaRouter. Ofrece una ventana de contexto de 1,047,576 tokens y una salida máxima de 32,768 tokens. El modelo acepta…
Con su contexto de 1,047,576 tokens, GPT-4.1 puede procesar documentos muy largos en una sola solicitud. Puede resumir libros completos, responder preguntas específicas sobre textos legales densos, extraer datos clave de informes extensos y analizar artículos de investigación de principio a fin. El modelo retiene los detalles a lo largo de todo el contexto, lo que permite un razonamiento coherente sobre el documento completo. Esta capacidad es útil para la diligencia debida, revisiones bibliográficas y análisis de archivos donde la exhaustividad es crítica.
Las imágenes pueden incluirse como parte del array de mensajes en una llamada a la API, y el modelo las interpretará como contexto adicional. Por ejemplo, puedes subir un gráfico y pedir un resumen, o proporcionar una fotografía y solicitar una descripción. Las entradas de archivos amplían esto al permitir que el modelo cargue datos directamente desde archivos—aunque los tipos de archivo exactos no están especificados. El modelo procesa estas modalidades juntas, permitiendo tareas como respuesta a preguntas basadas en imágenes y escaneo de documentos.
Los mejores casos de uso incluyen el razonamiento de formato largo, como el análisis de documentos legales o financieros complejos; el análisis y generación de código base en proyectos grandes; la síntesis de investigaciones académicas; y tareas que combinan texto con imágenes, como la interpretación de diagramas o la extracción de datos de capturas de pantalla. El modelo también sobresale en la resolución de problemas matemáticos, como lo indica su puntuación de 91.3 en MATH-500. Estas fortalezas lo hacen adecuado para aplicaciones de alto riesgo donde la precisión y la profundidad son fundamentales.
Si tus tareas implican entradas cortas, preguntas y respuestas simples o no requieren soporte multimodal, un modelo más pequeño y económico puede ser más rentable. Por ejemplo, GPT-4o mini ofrece precios de token más bajos y contexto suficiente para muchos usos cotidianos. Del mismo modo, si rara vez utilizas el contexto completo de 1 millón de tokens, es posible que estés pagando por capacidad que no necesitas. Evalúa el equilibrio entre costo y capacidad según la complejidad y la extensión de tu carga de trabajo típica.
MATH-500 es un punto de referencia que consta de 500 problemas matemáticos desafiantes que cubren temas como cálculo, álgebra, geometría y lógica. Una puntuación del 91.3 % significa que GPT-4.1 resuelve correctamente 913 de cada 1000 problemas, situándolo entre los modelos de propósito general con mejor rendimiento en esta métrica. Esta puntuación sugiere una sólida capacidad de razonamiento matemático y resolución de problemas, lo que hace que el modelo sea adecuado para tareas que requieren manipulación simbólica, derivación paso a paso o cálculo numérico.
Las principales fortalezas de GPT-4.1 son su ventana de contexto extremadamente grande, soporte de entrada multimodal y alto rendimiento en razonamiento matemático. El contexto amplio permite procesar documentos extensos sin fragmentación, mientras que el soporte multimodal posibilita interacciones más ricas. La puntuación de 91.3 en MATH-500 indica un sólido razonamiento cuantitativo. Además, el modelo se beneficia del ajuste fino continuo de OpenAI, la alineación de seguridad y las actualizaciones periódicas, lo que contribuye a su confiabilidad en diversas tareas.
Al igual que todos los modelos de lenguaje grandes, GPT-4.1 puede generar alucinaciones—información plausible pero incorrecta—especialmente sobre temas oscuros o ambiguos. También puede presentar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. El modelo requiere una ingeniería de prompts cuidadosa para lograr resultados óptimos, y su rendimiento puede degradarse en tareas fuera de su distribución de entrenamiento. No se proporcionan puntos de referencia de latencia, por lo que los tiempos de respuesta pueden variar. Los usuarios deben verificar los resultados críticos, particularmente en aplicaciones de alto riesgo.
Los detalles de latencia para GPT-4.1 no se publican. En la práctica, procesar entradas muy largas o solicitudes multimodales puede aumentar el tiempo de respuesta en comparación con las indicaciones de texto corto. La infraestructura subyacente de OpenAI y las condiciones de red también afectan la latencia. OrcaRouter proporciona endpoints API estándar con tiempos de respuesta típicos esperados para el modelo. Para aplicaciones donde la latencia baja es crítica, considere probar con entradas representativas para evaluar el rendimiento.
En OrcaRouter, GPT-4.1 tiene un precio de $2.00 por cada millón de tokens de entrada y $8.00 por cada millón de tokens de salida. Esta es la tarifa exacta del proveedor sin margen de beneficio. Solo pagas por los tokens realmente consumidos; no hay tarifas adicionales, cargos mensuales ni compromisos mínimos. El precio es transparente y se basa en el recuento de tokens según el tokenizador de OpenAI.
No. OrcaRouter aplica exactamente la tarifa del proveedor. El precio que ves — $2.00 por 1M de entrada y $8.00 por 1M de salida — es lo que pagas por token. No hay costos de configuración, tarifas de suscripción ni recargos ocultos. Este modelo de precios directo te permite predecir los costos con precisión según tu volumen de uso.
Los prompts más largos aumentan el recuento de tokens de entrada, lo que incrementa directamente los costos de entrada. Para un prompt que utilice el contexto completo de 1,047,576 tokens, solo el costo de entrada sería de aproximadamente $2.10 (ya que 1M tokens cuestan $2.00). Los tokens de salida se facturan por separado a $8.00 por millón. Para gestionar los costos, puede limitar la longitud de entrada cuando sea posible, usar contextos más cortos para tareas más simples o agrupar múltiples solicitudes.
OrcaRouter no publicita actualmente descuentos por caché o volumen para GPT-4.1. Todos los precios son por token según lo indicado. Para usos de muy alto volumen, es posible negociar acuerdos personalizados directamente con OrcaRouter. Mientras tanto, el precio sin margen significa que pagas la misma tarifa que si usaras OpenAI directamente, sin ningún recargo de intermediario.
Usa la URL base https://api.orcarouter.ai/v1 y especifica el ID del modelo "openai/gpt-4.1". La API es totalmente compatible con el endpoint de chat completions de OpenAI. Una llamada típica con curl: 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"}]}'. También puedes usar cualquier cliente de OpenAI cambiando la URL base y el nombre del modelo.
Los parámetros estándar de OpenAI son compatibles, incluyendo temperature (0-2), top_p, max_tokens (limitado a 32,768), secuencias de parada, frequency_penalty, presence_penalty y stream. El modelo utiliza el formato de chat completions. Para solicitudes multimodales, se pueden incluir imágenes en el contenido del mensaje utilizando el formato compatible (URL o base64). También se aceptan entradas de archivos, aunque no se proporcionan detalles sobre las limitaciones de formato de archivo.
La migración es sencilla. Cambia el ID del modelo, por ejemplo, de "gpt-4" a "openai/gpt-4.1" y actualiza la URL base de la predeterminada de OpenAI a https://api.orcarouter.ai/v1. Tu código cliente existente para completar chats funcionará con estos dos cambios. No se requieren otras modificaciones. Se recomienda probar algunas solicitudes para asegurarte de que el comportamiento del modelo coincida con tus expectativas antes de cambiar el tráfico de producción.
Sí. Debe proporcionar una clave de API válida de OrcaRouter en el encabezado Authorization. Las claves se gestionan a través del panel de su cuenta de OrcaRouter. Sin una clave válida, la API devuelve un error 401 No autorizado. La autenticación de OrcaRouter sigue el mismo patrón que la API de OpenAI, lo que facilita la integración en flujos de trabajo existentes que ya utilizan claves de API.
Los modelos más pequeños, como GPT-4o mini, suelen tener ventanas de contexto más pequeñas (a menudo 128K tokens o menos) y pueden no admitir entradas multimodales. Son significativamente más baratos por token — a menudo de 10 a 20 veces más económicos. GPT-4.1 ofrece la ventaja de un contexto de 1,047,576 tokens y soporte para entrada de imágenes, lo cual es esencial para tareas que requieren una comprensión profunda de contenido muy largo o mixto. Para tareas cortas y simples, un modelo más pequeño es más económico.
En comparación con otros modelos de contexto largo disponibles en OrcaRouter, GPT-4.1 ofrece un tamaño de ventana de contexto competitivo y un sólido rendimiento en razonamiento matemático, como lo demuestra su puntuación de 91.3 en MATH-500. Si bien aquí no se proporcionan comparaciones directas de puntos de referencia con modelos como Claude 3 Opus o Gemini 1.5 Pro, la puntuación de MATH-500 es un indicador significativo de la capacidad de razonamiento cuantitativo. La elección ideal depende de los requisitos específicos de la tarea, la tolerancia al costo y la importancia del soporte de entrada multimodal.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
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| Entrada / 1M tokens | $2.00 |
|---|---|
| Salida / 1M tokens | $8.00 |
| Lectura caché / 1M | $0.500 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
De qué hablan los desarrolladores esta semana
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1Abrir @misc{orcarouter_gpt_4_1,
title = {GPT-4.1 API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4.1}
}OpenAI. (2025). GPT-4.1 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4.1