GPT-4.1 est un modèle de langage de grande taille phare, optimisé pour le suivi avancé d'instructions, le génie logiciel concret et le raisonnement sur de longs contextes. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 1 million de jetons et surpasse GPT-4o et...
OpenAI GPT-4.1 est un grand modèle de langage d'OpenAI accessible sur OrcaRouter. Il offre une fenêtre de contexte de 1,047,576 tokens et une sortie maximale de 32,768 tokens. Le modèle accepte des…
Avec son contexte de 1 047 576 tokens, GPT-4.1 peut traiter de très longs documents en une seule requête. Il peut résumer des livres entiers, répondre à des questions spécifiques sur des textes juridiques denses, extraire des données clés de longs rapports et analyser des articles de recherche de bout en bout. Le modèle conserve les détails sur l'ensemble du contexte, permettant un raisonnement cohérent sur le document entier. Cette capacité est utile pour la diligence raisonnable, les revues de littérature et l'analyse d'archives où l'exhaustivité est essentielle.
Les images peuvent être incluses dans le tableau `messages` d’un appel API, et le modèle les interprète comme un contexte supplémentaire. Par exemple, vous pouvez télécharger un graphique et demander un résumé, ou fournir une photographie et en demander une description. Les entrées de fichiers étendent cette possibilité en permettant au modèle de charger directement des données depuis des fichiers — bien que les types de fichiers exacts ne soient pas spécifiés. Le modèle traite ces modalités ensemble, ce qui permet des tâches comme la réponse à des questions basées sur des images et le scan de documents.
Les cas d'usage les plus pertinents incluent le raisonnement long, comme l'analyse de documents juridiques ou financiers complexes ; l'analyse et la génération de code sur de grands projets ; la synthèse de recherches académiques ; et les tâches combinant texte et images, comme l'interprétation de diagrammes ou l'extraction de données à partir de captures d'écran. Le modèle excelle également dans la résolution de problèmes mathématiques, comme l'indique son score de 91,3 au MATH-500. Ces atouts le rendent adapté aux applications à enjeux élevés où la précision et la profondeur sont primordiales.
Si vos tâches impliquent des entrées courtes, des questions-réponses simples ou ne nécessitent pas de support multimodal, un modèle plus petit et moins coûteux peut être plus économique. Par exemple, GPT-4o mini offre des tarifs de jetons plus bas et un contexte suffisant pour de nombreux usages quotidiens. De même, si vous utilisez rarement le contexte complet d'un million de jetons, vous payez peut-être pour une capacité dont vous n'avez pas besoin. Évaluez le compromis entre coût et capacités en fonction de la complexité et de la longueur de votre charge de travail typique.
MATH-500 est un benchmark composé de 500 problèmes mathématiques exigeants, couvrant des sujets tels que le calcul, l'algèbre, la géométrie et la logique. Un score de 91,3 % signifie que GPT-4.1 résout correctement 913 problèmes sur 1000, ce qui le place parmi les modèles généralistes les plus performants sur cette métrique. Ce score indique de solides capacités de raisonnement mathématique et de résolution de problèmes, rendant le modèle adapté aux tâches nécessitant une manipulation symbolique, une dérivation étape par étape ou un calcul numérique.
Les principaux atouts de GPT-4.1 sont son contexte extrêmement volumineux, la prise en charge des entrées multimodales et ses hautes performances en raisonnement mathématique. Le grand contexte permet de traiter de longs documents sans les découper, tandis que la prise en charge multimodale permet des interactions plus riches. Le score de 91,3 sur MATH-500 indique un raisonnement quantitatif robuste. De plus, le modèle bénéficie du réglage fin continu d'OpenAI, de l'alignement sur la sécurité et des mises à jour régulières, ce qui contribue à sa fiabilité dans diverses tâches.
Comme tous les grands modèles de langage, GPT-4.1 peut produire des hallucinations — des informations plausibles mais inexactes — en particulier sur des sujets obscurs ou ambigus. Il peut également présenter des biais présents dans ses données d'entraînement. Le modèle nécessite une ingénierie minutieuse des prompts pour obtenir des résultats optimaux, et ses performances sur des tâches en dehors de sa distribution d'entraînement peuvent se dégrader. Aucun benchmark de latence n'est fourni, donc les temps de réponse peuvent varier. Les utilisateurs doivent vérifier les résultats critiques, en particulier dans les applications à enjeux élevés.
Les détails de latence pour GPT-4.1 ne sont pas publiés. En pratique, le traitement d'entrées très longues ou de requêtes multimodales peut augmenter le temps de réponse par rapport aux invites textuelles courtes. L'infrastructure sous-jacente d'OpenAI et les conditions réseau affectent également la latence. OrcaRouter fournit des points de terminaison API standard avec des temps de réponse typiques attendus pour le modèle. Pour les applications où une faible latence est critique, envisagez de tester avec des entrées représentatives pour évaluer les performances.
Sur OrcaRouter, GPT-4.1 est facturé à 2,00 $ pour 1 million de tokens d'entrée et 8,00 $ pour 1 million de tokens de sortie. Il s'agit du tarif exact du fournisseur, sans aucune marge. Vous ne payez que pour les tokens réellement consommés ; il n'y a pas de frais supplémentaires, de frais mensuels ni d'engagement minimum. La tarification est transparente et basée sur le nombre de tokens déterminé par le tokenizer d'OpenAI.
Non. OrcaRouter transmet exactement le tarif du fournisseur. Le prix que vous voyez — 2,00 $ par million d’entrée et 8,00 $ par million de sortie — est ce que vous payez par jeton. Il n’y a pas de frais d’installation, de coûts d’abonnement ni de suppléments cachés. Ce modèle de tarification simple vous permet de prévoir précisément les coûts en fonction de votre volume d’utilisation.
Les prompts plus longs augmentent le nombre de tokens d'entrée, ce qui augmente directement les coûts d'entrée. Pour un prompt utilisant le contexte complet de 1 047 576 tokens, le coût d'entrée seul serait d'environ 2,10 $ (puisque 1 million de tokens coûte 2,00 $). Les tokens de sortie sont facturés séparément à 8,00 $ par million. Pour gérer les coûts, vous pouvez limiter la longueur d'entrée lorsque c'est possible, utiliser des contextes plus courts pour des tâches plus simples, ou regrouper plusieurs requêtes.
OrcaRouter ne propose actuellement pas de mise en cache ou de remises de volume pour GPT-4.1. Tous les prix sont par jeton comme indiqué. Pour une utilisation à très haut volume, il est peut-être possible de négocier des arrangements personnalisés directement avec OrcaRouter. En attendant, la tarification sans marge signifie que vous payez le même tarif que si vous utilisiez OpenAI directement, sans aucun supplément d'intermédiaire.
Utilisez l'URL de base https://api.orcarouter.ai/v1 et spécifiez l'ID du modèle "openai/gpt-4.1". L'API est entièrement compatible avec le point de terminaison chat completions d'OpenAI. Un appel curl typique : 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"}]}'. Vous pouvez également utiliser n'importe quelle bibliothèque cliente OpenAI en modifiant l'URL de base et le nom du modèle.
Les paramètres standard d'OpenAI sont pris en charge, y compris temperature (0-2), top_p, max_tokens (plafonné à 32,768), séquences d'arrêt, frequency_penalty, presence_penalty et stream. Le modèle utilise le format de complétions de chat. Pour les requêtes multimodales, des images peuvent être incluses dans le contenu du message en utilisant le format pris en charge (URL ou base64). Les entrées de fichiers sont également acceptées, bien que les détails sur les limitations de format de fichier ne soient pas fournis.
La migration est simple. Remplacez l'identifiant du modèle, par exemple, de "gpt-4" à "openai/gpt-4.1" et mettez à jour l'URL de base par défaut d'OpenAI vers https://api.orcarouter.ai/v1. Votre code client existant pour les complétions de chat fonctionnera avec ces deux modifications. Aucune autre modification n'est nécessaire. Il est recommandé de tester quelques requêtes pour vérifier que le comportement du modèle correspond à vos attentes avant de basculer le trafic de production.
Oui. Vous devez fournir une clé API valide d'OrcaRouter dans l'en-tête Authorization. Les clés sont gérées via votre tableau de bord de compte OrcaRouter. Sans clé valide, l'API renvoie une erreur 401 Unauthorized. L'authentification d'OrcaRouter suit le même modèle que l'API d'OpenAI, ce qui facilite son intégration dans des flux de travail existants qui utilisent déjà des clés API.
Les modèles plus petits, comme GPT-4o mini, ont généralement des fenêtres de contexte plus petites (souvent 128K tokens ou moins) et peuvent ne pas prendre en charge les entrées multimodales. Ils sont significativement moins chers par token — souvent 10 à 20 fois moins chers. GPT-4.1 offre l'avantage d'un contexte de 1,047,576 tokens et d'un support d'entrée d'image, ce qui est essentiel pour les tâches qui nécessitent une compréhension approfondie de contenus très longs ou multimédia. Pour les tâches courtes et simples, un modèle plus petit est plus économique.
Par rapport à d’autres modèles à longue fenêtre de contexte disponibles sur OrcaRouter, GPT-4.1 offre une taille de fenêtre de contexte compétitive et de solides performances en raisonnement mathématique, comme en témoigne son score de 91,3 sur MATH-500. Bien qu’aucune comparaison directe sur des benchmarks avec des modèles comme Claude 3 Opus ou Gemini 1.5 Pro ne soit fournie ici, le score MATH-500 constitue un indicateur significatif de la capacité de raisonnement quantitatif. Le choix idéal dépend des exigences spécifiques de la tâche, de la tolérance au coût et de l’importance du support d’entrée multimodale.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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| Entrée / 1M tokens | $2.00 |
|---|---|
| Sortie / 1M tokens | $8.00 |
| Lecture cache / 1M | $0.500 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
Ce dont parlent les développeurs cette semaine
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1Ouvrir @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