GPT-4.1 è un modello linguistico di grandi dimensioni di punta ottimizzato per il seguimento avanzato di istruzioni, l'ingegneria software del mondo reale e il ragionamento a lungo contesto. Supporta una finestra di contesto di 1 milione di token e supera GPT-4o e...
OpenAI GPT-4.1 è un modello linguistico di grandi dimensioni di OpenAI accessibile su OrcaRouter. Offre una finestra di contesto di 1.047.576 token e un output massimo di 32.768 token. Il modello…
Con il suo contesto di 1,047,576 token, GPT-4.1 può elaborare documenti molto lunghi in una singola richiesta. Può riassumere interi libri, rispondere a domande specifiche su testi legali densi, estrarre dati chiave da lunghi rapporti e analizzare articoli di ricerca dall'inizio alla fine. Il modello mantiene i dettagli su tutto il contesto, consentendo un ragionamento coerente sull'intero documento. Questa capacità è utile per la due diligence, le rassegne della letteratura e l'analisi archivistica dove la completezza è critica.
Le immagini possono essere incluse come parte dell'array dei messaggi in una chiamata API, e il modello le interpreterà come contesto aggiuntivo. Ad esempio, puoi caricare un grafico e chiedere un riepilogo, oppure fornire una fotografia e richiederne una descrizione. Gli input di file estendono questa funzionalità, permettendo al modello di caricare dati direttamente dai file—sebbene i tipi di file esatti non siano specificati. Il modello elabora queste modalità insieme, abilitando attività come il question answering basato su immagini e la scansione di documenti.
I casi d'uso migliori includono il ragionamento esteso, come l'analisi di documenti legali o finanziari complessi; l'analisi e la generazione di codebase su progetti di grandi dimensioni; la sintesi di ricerche accademiche; e attività che combinano testo con immagini, come l'interpretazione di diagrammi o l'estrazione di dati da screenshot. Il modello eccelle anche nella risoluzione di problemi matematici, come indicato dal suo punteggio di 91,3 su MATH-500. Questi punti di forza lo rendono adatto per applicazioni ad alto rischio in cui accuratezza e profondità sono fondamentali.
Se i tuoi compiti riguardano input brevi, semplici domande e risposte, o non richiedono supporto multimodale, un modello più piccolo ed economico potrebbe essere più conveniente. Ad esempio, GPT-4o mini offre prezzi token più bassi e un contesto sufficiente per molti usi quotidiani. Allo stesso modo, se usi raramente il contesto completo di 1 milione di token, potresti pagare per una capacità che non ti serve. Valuta il compromesso tra costo e capacità in base alla complessità e alla lunghezza del tuo carico di lavoro tipico.
MATH-500 è un benchmark composto da 500 problemi matematici impegnativi che coprono argomenti come calcolo, algebra, geometria e logica. Un punteggio del 91,3% significa che GPT-4.1 risolve correttamente 913 problemi su 1000, collocandosi tra i modelli general purpose con le migliori prestazioni su questo parametro. Questo punteggio suggerisce solide capacità di ragionamento matematico e di problem-solving, rendendo il modello adatto a compiti che richiedono manipolazione simbolica, derivazione passo-passo o calcolo numerico.
I punti di forza principali di GPT-4.1 sono la finestra di contesto estremamente ampia, il supporto per input multimodali e le elevate prestazioni nel ragionamento matematico. Il grande contesto consente l'elaborazione di documenti lunghi senza suddivisione in blocchi, mentre il supporto multimodale consente interazioni più ricche. Il punteggio MATH-500 di 91.3 indica un robusto ragionamento quantitativo. Inoltre, il modello beneficia della messa a punto continua di OpenAI, dell'allineamento alla sicurezza e degli aggiornamenti regolari, che contribuiscono alla sua affidabilità in diverse attività.
Come tutti i modelli linguistici di grandi dimensioni, GPT-4.1 può produrre allucinazioni—informazioni plausibili ma errate—soprattutto su argomenti oscuri o ambigui. Può anche presentare bias presenti nei suoi dati di addestramento. Il modello richiede un'attenta ingegneria dei prompt per ottenere risultati ottimali, e le sue prestazioni su compiti al di fuori della sua distribuzione di addestramento potrebbero degradarsi. Non vengono forniti benchmark di latenza, quindi i tempi di risposta possono variare. Gli utenti dovrebbero verificare gli output critici, in particolare in applicazioni ad alto rischio.
I dettagli sulla latenza per GPT-4.1 non sono pubblicati. In pratica, l'elaborazione di input molto lunghi o richieste multimodali può aumentare il tempo di risposta rispetto a brevi prompt di testo. L'infrastruttura sottostante di OpenAI e le condizioni di rete influenzano anche la latenza. OrcaRouter fornisce endpoint API standard con tempi di risposta tipici previsti per il modello. Per applicazioni in cui la bassa latenza è critica, considerare di testare con input rappresentativi per valutare le prestazioni.
Su OrcaRouter, GPT-4.1 ha un prezzo di $2.00 per 1 milione di token in input e $8.00 per 1 milione di token in output. Questa è la tariffa esatta del provider con margine zero. Paghi solo per i token effettivamente consumati; non ci sono commissioni aggiuntive, addebiti mensili o impegni minimi. Il prezzo è trasparente e basato sul conteggio dei token determinato dal tokenizer di OpenAI.
No. OrcaRouter trasmette esattamente la tariffa del provider. Il prezzo che vedi — $2.00 per 1M input e $8.00 per 1M output — è quello che paghi per token. Non ci sono costi di configurazione, abbonamenti o sovrapprezzi nascosti. Questo modello tariffario semplice ti permette di prevedere i costi con precisione in base al tuo volume di utilizzo.
Contesti più lunghi aumentano il conteggio dei token in input, aumentando direttamente i costi di input. Per un prompt che utilizza l'intero contesto di 1.047.576 token, il solo costo di input sarebbe di circa $2,10 (poiché 1 milione di token costa $2,00). I token di output vengono fatturati separatamente a $8,00 per milione. Per gestire i costi, puoi limitare la lunghezza dell'input quando possibile, utilizzare contesti più brevi per attività più semplici o raggruppare più richieste.
OrcaRouter non pubblicizza attualmente sconti per caching o volume per GPT-4.1. Tutti i prezzi sono per token come indicato. Per un utilizzo a volume molto elevato, potrebbe essere possibile negoziare accordi personalizzati direttamente con OrcaRouter. Nel frattempo, il prezzo senza markup significa che paghi la stessa tariffa come se stessi usando OpenAI direttamente, senza alcun sovrapprezzo di intermediario.
Utilizza l'URL di base https://api.orcarouter.ai/v1 e specifica l'ID del modello "openai/gpt-4.1". L'API è completamente compatibile con l'endpoint chat completions di OpenAI. Una tipica chiamata 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"}]}'. Puoi anche usare qualsiasi libreria client di OpenAI modificando l'URL di base e il nome del modello.
Standard OpenAI parameters are supported, including temperature (0-2), top_p, max_tokens (capped at 32,768), stop sequences, frequency_penalty, presence_penalty, and stream. The model uses the chat completions format. For multimodal requests, images can be included in the message content using the supported format (URL or base64). File inputs are also accepted, though details on file format limitations are not provided.
La migrazione è semplice. Sostituisci l'ID del modello, ad esempio, da "gpt-4" a "openai/gpt-4.1" e aggiorna l'URL di base da quello predefinito di OpenAI a https://api.orcarouter.ai/v1. Il tuo codice client esistente per i completamenti delle chat funzionerà con queste due modifiche. Non sono necessarie altre modifiche. Si consiglia di testare alcune richieste per assicurarsi che il comportamento del modello corrisponda alle tue aspettative prima di passare il traffico di produzione.
Sì. Devi fornire una chiave API valida da OrcaRouter nell'intestazione Authorization. Le chiavi vengono gestite tramite il dashboard del tuo account OrcaRouter. Senza una chiave valida, l'API restituisce un errore 401 Unauthorized. L'autenticazione di OrcaRouter segue lo stesso schema dell'API di OpenAI, semplificando l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti che già utilizzano chiavi API.
I modelli più piccoli, come GPT-4o mini, hanno in genere finestre di contesto più ridotte (spesso 128K token o meno) e potrebbero non supportare input multimodali. Sono significativamente più economici per token — spesso con un costo da 10 a 20 volte inferiore. GPT-4.1 offre il vantaggio di un contesto di 1.047.576 token e il supporto per input di immagini, essenziale per attività che richiedono una comprensione approfondita di contenuti molto lunghi o di tipo misto. Per attività brevi e semplici, un modello più piccolo è più economico.
Rispetto ad altri modelli a contesto lungo disponibili su OrcaRouter, GPT-4.1 offre una dimensione della finestra di contesto competitiva e solide prestazioni di ragionamento matematico, come dimostrato dal suo punteggio di 91.3 su MATH-500. Sebbene qui non vengano forniti confronti diretti con modelli come Claude 3 Opus o Gemini 1.5 Pro, il punteggio MATH-500 è un indicatore significativo della capacità di ragionamento quantitativo. La scelta ideale dipende dai requisiti specifici del compito, dalla tolleranza ai costi e dall'importanza del supporto multimodale.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo 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| Input / 1M token | $2.00 |
|---|---|
| Output / 1M token | $8.00 |
| Lettura cache / 1M | $0.500 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
Di cosa parlano gli sviluppatori questa settimana
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1Apri @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