GPT-4.1 Mini est un modèle de taille moyenne offrant des performances compétitives avec GPT-4o à une latence et un coût nettement inférieurs. Il conserve une fenêtre de contexte d'un million de jetons et obtient un score de 45.1% sur les tâches difficiles...
GPT-4.1 Mini est un modèle économique publié par OpenAI qui privilégie une fenêtre de contexte massive de 1 047 576 jetons tout en prenant en charge les entrées de texte, d'image et de fichier. Sa…
GPT-4.1 Mini traite les entrées de texte, d'images et de fichiers (y compris les PDF, les documents Word et les fichiers de code). Sa fenêtre de contexte de 1,047,576 jetons lui permet d'ingérer des romans entiers, des manuels techniques ou des dépôts de code multi-threads en une seule requête. Il peut générer jusqu'à 32,768 jetons de sortie, ce qui le rend adapté au raisonnement long, à l'analyse approfondie ou à l'écriture créative. Le modèle excelle dans le raisonnement mathématique, avec un score de 92,5 sur le benchmark MATH-500, et peut gérer des prompts de chaîne de pensée en plusieurs étapes. Il prend également en charge l'appel de fonctions/outils pour une sortie structurée ou une intégration d'API. Comme il est accessible via l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter, tous les paramètres standard des complétions de chat OpenAI (temperature, top_p, max_tokens, etc.) s'appliquent, ce qui facilite le changement d'ID de modèle dans le code existant sans avoir à réécrire la logique.
Le principal atout de GPT-4.1 Mini est son vaste contexte à faible coût. Les meilleurs cas d'utilisation incluent : (1) le traitement de longs documents qui dépassent les limites de 128K-200K tokens de la plupart des modèles — contrats, mémoires juridiques, documents de recherche, bases de code ; (2) la création de chatbots qui se souviennent de jours de conversation sans troncature de fenêtre glissante ; (3) le raisonnement multimodal où les images et le texte d'accompagnement doivent être interprétés ensemble (par exemple, l'analyse de diagrammes techniques avec des descriptions) ; (4) la résolution de problèmes mathématiques et logiques, en particulier les tâches nécessitant des décompositions étape par étape ; (5) la génération de code ou de documentation étendue à partir d'une grande invite d'entrée. Les utilisateurs qui n'ont pas besoin du grand contexte ou des capacités multimodales peuvent trouver qu'un modèle textuel plus simple est plus rentable. Mais pour les tâches qui bénéficient réellement d'un vaste contexte, GPT-4.1 Mini occupe un créneau spécifique à un prix raisonnable.
Si votre charge de travail utilise rarement plus de 32 000 tokens de contexte, des modèles plus petits et moins chers (par ex. GPT-4o Mini, GPT-4.1 nano) peuvent être plus économiques. Le principal avantage du GPT-4.1 Mini est sa grande fenêtre de contexte ; si vous n'en avez pas besoin, vous payez pour une capacité que vous n'utiliserez pas. De plus, si votre tâche est strictement textuelle et ne nécessite pas d'entrées d'images ou de fichiers, un modèle purement textuel (comme GPT-4.1 nano) pourrait réduire davantage les coûts. Pour les applications à très haut débit où chaque fraction de centime compte, la comparaison des tarifs par token devient cruciale : GPT-4.1 Mini à $0.40/$1.60 par million de tokens est plus cher que GPT-4o Mini ($0.15/$0.60) mais moins cher que GPT-4.1 ($2.00/$8.00) ou GPT-4o ($2.50/$10.00). Utilisez GPT-4.1 Mini uniquement lorsque vous avez spécifiquement besoin de la taille du contexte ou de la capacité multimodale à ce niveau de prix.
OpenAI rapporte que GPT-4.1 Mini a obtenu un score de 92,5 sur le benchmark MATH-500, qui teste le raisonnement mathématique à travers une variété de niveaux de difficulté. Ce score indique une forte capacité à résoudre des problèmes mathématiques en plusieurs étapes, incluant l'algèbre, la géométrie, le calcul et les probabilités. Pour comparaison, GPT-4o a obtenu 96,6 et GPT-4.1 a obtenu 96,7 sur le même benchmark, donc GPT-4.1 Mini est environ 4 points en dessous — un écart significatif mais modeste. Le score suggère que le modèle est fiable pour les tâches de mathématiques et de logique, bien qu'il puisse commettre plus d'erreurs que ses grands frères sur des problèmes très complexes ou ambigus. Les utilisateurs ne doivent pas s'attendre au même niveau de précision que les modèles de taille normale, mais le résultat de 92,5 démontre un raisonnement robuste adapté à de nombreuses applications pratiques, comme le tutorat ou l'analyse automatisée de données.
Les chiffres de latence spécifiques ne sont pas évalués publiquement par OpenAI pour GPT-4.1 Mini. Cependant, en tant que variante 'Mini', il est généralement optimisé pour une inférence plus rapide que les modèles plus grands comme GPT-4.1 ou GPT-4o, qui peuvent avoir une latence par token plus élevée. Les utilisateurs accédant au modèle via OrcaRouter ressentiront une latence dépendante de l'infrastructure d'OrcaRouter et de l'API amont d'OpenAI. En pratique, les modèles mini produisent souvent des réponses plus rapidement que leurs homologues de taille normale, ce qui les rend adaptés aux applications interactives où la réactivité est importante. Pour les déploiements en production, il est conseillé de tester avec des invites représentatives pour estimer les temps de réponse de bout en bout. Le grand contexte du modèle peut augmenter le temps de traitement initial pour les entrées longues, mais les réponses en streaming peuvent commencer avant que l'intégralité de la sortie ne soit générée.
Points forts : (1) Fenêtre de contexte massive de 1 million de tokens, permettant le traitement de documents très longs en une seule passe. (2) Prise en charge multimodale des images et des fichiers, élargissant les domaines d’application. (3) Fort raisonnement mathématique (92.5 MATH‑500) à un prix bas. (4) Jusqu’à 32 000 tokens de sortie, suffisants pour un contenu généré long. (5) Accessible via OrcaRouter sans marge sur les tarifs des fournisseurs. Limites : (1) Scores de référence inférieurs sur certaines tâches de raisonnement par rapport à GPT‑4.1 et GPT‑4o, ce qui signifie que les modèles les plus grands peuvent encore être préférables pour une précision à enjeux élevés. (2) Aucune prise en charge des entrées vidéo ou audio. (3) La taille de la fenêtre de contexte peut entraîner une charge de calcul accrue pour des prompts très longs, et certaines limitations de traitement (par exemple, le traitement d’un PDF complet peut encore être tronqué si l’analyse du PDF produit de nombreux tokens). (4) En tant que modèle mini, il peut présenter une compréhension linguistique moins nuancée que les alternatives plus grandes.
GPT-4.1 Mini est facturé aux tarifs standard des fournisseurs d'OpenAI, sans aucune marge de la part d'OrcaRouter. Le prix est de 0,40 $ par million de tokens d'entrée et de 1,60 $ par million de tokens de sortie. Les tokens d'entrée incluent tous les tokens de la requête, y compris les tokens d'image (les images sont tokenisées selon le traitement d'image d'OpenAI). Les tokens de sortie sont ceux générés par le modèle. La mise en cache, si disponible, peut réduire les coûts, mais OrcaRouter applique la politique de mise en cache mise en œuvre par OpenAI. Il n'y a pas de frais de plateforme supplémentaires. Les utilisateurs ne paient que pour leur utilisation réelle de tokens. Pour une requête typique de 10 000 tokens et une réponse de 500 tokens, le coût est d'environ 0,0048 $. Cette structure de tarification fait de GPT-4.1 Mini une option attrayante pour le traitement de grands volumes de données à contexte long sans dépenses imprévues.
Comparé à GPT-4o Mini (0,15 $/0,60 $ par million de tokens), GPT-4.1 Mini coûte environ 2,7 fois plus cher en entrée et 2,7 fois plus cher en sortie, mais offre une fenêtre de contexte d'environ ~1M de tokens contre 128K tokens pour GPT-4o Mini. Si votre charge de travail utilise régulièrement plus de 128K tokens de contexte, GPT-4.1 Mini peut être plus rentable que de diviser les requêtes en plusieurs appels à un modèle plus petit. Comparé à GPT-4.1 (2,00 $/8,00 $ par million de tokens), GPT-4.1 Mini est 5 fois moins cher tout en offrant une fenêtre de contexte similaire. Le compromis est un score MATH-500 plus bas (92,5 contre 96,7) et potentiellement des performances inférieures sur le raisonnement complexe. Les utilisateurs doivent évaluer si la baisse modeste des performances justifie les économies de coûts. La tarification sans marge d'OrcaRouter garantit que les utilisateurs voient ces tarifs exacts.
GPT-4.1 Mini est accessible via l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter. Définissez l'URL de base sur https://api.orcarouter.ai/v1 et utilisez l'ID du modèle 'openai/gpt-4.1-mini'. Fournissez une clé API délivrée par OrcaRouter. Tous les paramètres standard de Chat Completion d'OpenAI sont pris en charge, y compris les messages (avec URLs d'image ou contenu de fichier en option), temperature, top_p, max_tokens, stop, stream et tools. Exemple utilisant Python avec le SDK OpenAI : client = OpenAI(api_key='your_orcarouter_key', base_url='https://api.orcarouter.ai/v1') response = client.chat.completions.create(model='openai/gpt-4.1-mini', messages=[{'role':'user','content':'Explain quantum computing.'}]) Aucune modification du code existant utilisant OpenAI n'est nécessaire en dehors de l'URL de base et de l'ID du modèle. Pour les entrées d'image, incluez image_url dans la liste content.
L'ensemble complet des paramètres compatibles avec OpenAI est disponible. Les paramètres clés incluent max_tokens (jusqu'à 32,768, la valeur par défaut varie), temperature (0-2, valeur par défaut 1), top_p (0-1, valeur par défaut 1), frequency_penalty et presence_penalty (-2 à 2). Pour le raisonnement mathématique, une température plus basse (par exemple 0.2) et un presence_penalty de 0 aident à produire des résultats plus déterministes et logiques. Pour la génération créative, une température plus élevée (0.8-1.2) peut être utilisée. Le modèle prend en charge l'appel d'outils/fonctions, ce qui nécessite de spécifier un tableau tools. Le streaming peut être activé en définissant stream=True. Les messages système sont acceptés. Pour les longs contextes, assurez-vous que votre prompt ne dépasse pas la limite de 1,047,576 tokens ; OrcaRouter renverra une erreur si la longueur du contexte est dépassée. Utilisez le paramètre max_tokens fourni pour limiter la longueur de la sortie de manière appropriée.
La migration est simple. Dans votre code existant qui utilise l'API OpenAI, remplacez l'URL de base par https://api.orcarouter.ai/v1, mettez à jour la clé API avec votre clé OrcaRouter, et changez le paramètre model en 'openai/gpt-4.1-mini'. Aucune autre modification de code n'est nécessaire. Si vous migrez depuis un modèle avec une fenêtre de contexte plus petite, vous devrez peut-être ajuster la gestion de vos prompts pour tirer parti du contexte plus large, mais le modèle acceptera toute requête ChatCompletion valide. OrcaRouter gère l'authentification et le routage de manière transparente. Pour les utilisateurs venant d'autres fournisseurs, la même procédure fonctionne — tout client prenant en charge le schéma de l'API OpenAI peut se connecter. Il est recommandé de tester avec quelques prompts représentatifs pour s'assurer que la qualité des réponses répond aux attentes, car des différences mineures dans la tokenisation ou le comportement sont possibles.
GPT-4.1 Mini et GPT-4o Mini sont tous deux des variantes « mini » offrant un coût réduit et une inférence plus rapide que les modèles de taille normale. Principales différences : GPT-4.1 Mini dispose d'une fenêtre de contexte beaucoup plus grande (1 047 576 tokens contre 128 000 tokens) et prend en charge les entrées de fichiers, tandis que GPT-4o Mini ne prend en charge que le texte et les images (pas de fichiers). Dans les benchmarks, GPT-4o Mini a obtenu 87,0 sur MMLU et GPT-4.1 Mini a obtenu 92,5 sur MATH-500 (comparaison directe non disponible, mais les deux sont performants). Tarification : GPT-4.1 Mini est plus cher (0,40 $ / 1,60 $ contre 0,15 $ / 0,60 $ pour GPT-4o Mini). Choisissez GPT-4.1 Mini si vous avez besoin d'un grand contexte ou de la prise en charge des fichiers ; sinon, GPT-4o Mini est moins cher et reste capable pour les tâches standard. Les deux sont accessibles via OrcaRouter sans majoration.
GPT-4.1 est la version complète, avec une fenêtre de contexte de 1 047 576 tokens (identique à Mini) mais une sortie maximale plus élevée (32 768 tokens — identique). Performances : GPT-4.1 a obtenu 96,7 à MATH-500 contre 92,5 pour GPT-4.1 Mini, ce qui indique un meilleur raisonnement mathématique. Tarification : GPT-4.1 coûte 2,00 $ / 8,00 $ par million de tokens contre 0,40 $ / 1,60 $ pour Mini — une différence de 5 fois sur les entrées et sorties. Le compromis est une baisse d'environ 4 % du score en mathématiques pour une réduction significative des coûts. Pour de nombreuses applications pratiques où un raisonnement approximatif est suffisant, GPT-4.1 Mini offre un choix plus économique. Utilisez GPT-4.1 lorsque la plus haute précision est critique et que le budget est moins une préoccupation. Les deux prennent en charge les images, le texte et les fichiers.
GPT-4o est le modèle multimodal phare d'OpenAI avec une fenêtre de contexte de 128K tokens (beaucoup plus petite que le 1M de GPT-4.1 Mini). GPT-4o obtient de meilleurs scores sur de nombreux benchmarks (par exemple, MMLU 88.7, MATH-500 96.6). La force de GPT-4.1 Mini est son grand contexte, pas sa pure performance. Tarification : GPT-4o est plus cher ($2.50/$10.00 par million de tokens) par rapport à GPT-4.1 Mini. Si votre tâche nécessite d'ingérer de très longs documents ou bases de code, GPT-4.1 Mini est le meilleur choix malgré des scores inférieurs. Si la précision sur des tâches concises est primordiale, GPT-4o est le modèle le plus performant. Les deux prennent en charge les images, le texte et les fichiers (GPT-4o prend également en charge l'audio et la vidéo, contrairement à Mini). Pour les tâches de texte uniquement ou texte-image avec des besoins de contexte modérés, GPT-4o Mini est une alternative moins chère.
Plusieurs modèles proposent désormais de grandes fenêtres contextuelles à faible coût, comme Gemini 1.5 Pro (jusqu'à 2M tokens) et Claude 3.5 Haiku (200K tokens). Le contexte de 1M de GPT-4.1 Mini est compétitif, bien que pas le plus grand. Son tarif est similaire à celui de Gemini 1.5 Flash (0,35 $ / 1,05 $ par million de tokens) mais légèrement plus élevé pour les sorties. Les références diffèrent : Gemini 1.5 Flash obtient 78,7 sur MMLU, tandis que GPT-4.1 Mini a un score de 92,5 sur MATH-500 — des tests différents, donc une comparaison directe n'a pas de sens. La prise en charge multimodale varie ; GPT-4.1 Mini accepte les images et les fichiers, tandis que les modèles Gemini acceptent également la vidéo et l'audio. Le choix dépend des préférences d'écosystème et des besoins spécifiques. OrcaRouter achemine GPT-4.1 Mini sans marge, ce qui permet de le tester facilement aux côtés d'autres modèles en utilisant le même format d'API.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4.1-mini",
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 | $0.400 |
| Sortie / 1M tokens | $1.60 |
| Lecture cache / 1M | $0.100 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1-miniOuvrir @misc{orcarouter_gpt_4_1_mini,
title = {GPT-4.1 Mini API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4.1-mini}
}OpenAI. (2025). GPT-4.1 Mini API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4.1-mini