GPT-4.1 Miniは、GPT-4oと同等のパフォーマンスを大幅に低いレイテンシとコストで提供するミッドサイズモデルです。100万トークンのコンテキストウィンドウを維持し、hard...で45.1%のスコアを記録しています。
GPT-4.1 Miniは、OpenAIがリリースしたコスト効率の高いモデルで、テキスト、画像、ファイル入力をサポートしながら、1,047,576トークンの巨大なコンテキストウィンドウを優先します。最大出力長は32,768トークンで、長い応答や補完の生成が可能です。このモデルは、本全体の要約、長いトランスクリプトの分析、大規模なコードベースの処理など、大量のコンテキストの恩恵を受けるタスクを、GP…
GPT-4.1 Miniは、テキスト、画像、およびファイル入力（PDF、Word文書、コードファイルを含む）を処理します。1,047,576トークンのコンテキストウィンドウにより、小説全体、技術マニュアル、マルチスレッドのコードリポジトリを1回のリクエストで取り込むことができます。最大32,768トークンの出力を生成可能で、長文の推論、広範な分析、または創作執筆に適しています。このモデルは数学的推論に優れ、MATH-500ベンチマークで92.5を記録し、マルチステップのチェーン・オブ・ソートプロンプトを処理できます。また、構造化出力やAPI統合のための関数/ツール呼び出しをサポートしています。OrcaRouterのOpenAI互換APIを通じてアクセスされるため、すべての標準的なOpenAIチャット完了パラメータ（temperature、top_p、max_tokensなど）が適用され、既存のコードでロジックを書き直すことなくモデルIDを簡単に交換できます。
GPT-4.1 Miniの主な強みは、低コストで巨大なコンテキストウィンドウを提供することです。最適なユースケースとしては、(1) ほとんどのモデルが持つ128K〜200Kトークンの制限を超える長文書（契約書、法律文書、研究論文、コードベース）の処理、(2) スライディングウィンドウによる切り詰めなしに数日分の会話を記憶するチャットボットの構築、(3) 画像と付随するテキストを一緒に解釈する必要があるマルチモーダル推論（例：説明付きの技術図の分析）、(4) 数学的・論理的問題解決、特に段階的な分解が必要なタスク、(5) 大きな入力プロンプトから拡張コードやドキュメントを生成すること、が挙げられます。大規模コンテキストやマルチモーダル機能を必要としないユーザーは、よりシンプルなテキスト専用モデルの方がコスト効率が良い場合があります。しかし、巨大なコンテキストが真に効果を発揮するタスクにおいて、GPT-4.1 Miniは妥当な価格で特定のニッチを埋めています。
ワークロードがコンテキストとして32Kトークンを超えることがほとんどない場合、より小型で安価なモデル（例：GPT-4o Mini、GPT-4.1 nano）の方が経済的かもしれません。GPT-4.1 Miniの主な利点はその大きなコンテキストウィンドウです。それが不要であれば、使わない容量に対して料金を支払っていることになります。さらに、タスクが厳密にテキストのみで画像やファイル入力を必要としない場合、純粋なテキストモデル（GPT-4.1 nanoなど）を使用することでコストをさらに削減できます。1セントの端数が重要となる極めて高スループットのアプリケーションでは、トークンあたりのレートを比較することが重要です。GPT-4.1 Miniは100万トークンあたり$0.40/$1.60で、GPT-4o Mini（$0.15/$0.60）より高価ですが、GPT-4.1（$2.00/$8.00）やGPT-4o（$2.50/$10.00）よりは安価です。GPT-4.1 Miniは、特定の価格帯でコンテキストサイズまたはマルチモーダル機能が特に必要な場合にのみ使用してください。
OpenAIは、さまざまな難易度にわたる数学的推論をテストするベンチマーク「MATH-500」において、GPT-4.1 Miniが92.5のスコアを達成したと報告しています。このスコアは、代数、幾何、微積分、確率を含む多段階の数学問題を解く高い能力を示しています。比較として、同じベンチマークでGPT-4oは96.6、GPT-4.1は96.7を記録しており、GPT-4.1 Miniは約4ポイント低い結果となっています──有意義であるものの控えめな差です。このスコアは、モデルが数学や論理のタスクにおいて信頼性があることを示唆していますが、非常に複雑または曖昧な問題では、より大きなモデルに比べて誤りが多くなる可能性があります。ユーザーはフルサイズモデルと同じレベルの精度を期待すべきではありませんが、92.5という結果は、個別指導や自動データ分析など、多くの実用的なアプリケーションに適した堅牢な推論能力を示しています。
GPT-4.1 Miniの具体的なレイテンシ数値は、OpenAIによって公開ベンチマークされていません。しかし、「Mini」バリアントとして、GPT-4.1やGPT-4oのような大規模モデルよりも高速な推論向けに一般的に最適化されており、大規模モデルはトークンあたりのレイテンシが高くなる可能性があります。OrcaRouterを介してモデルにアクセスするユーザーは、OrcaRouterのインフラストラクチャとOpenAIのアップストリームAPIに依存したレイテンシを経験します。実際には、ミニモデルはフルサイズのモデルよりも迅速に応答を生成することが多く、応答性が重要なインタラクティブなアプリケーションに適しています。本番環境への導入には、エンドツーエンドの応答時間を推定するために代表的なプロンプトでテストすることが推奨されます。モデルの大規模なコンテキストは長い入力に対する初期処理時間を増加させる可能性がありますが、ストリーミング応答は出力全体が生成される前に開始できます。
**強み:** (1) 100万トークンの大規模コンテキストウィンドウにより、非常に長いドキュメントを一度に処理可能。 (2) 画像やファイルへのマルチモーダルサポートにより、応用範囲が拡大。 (3) 低価格でありながら強力な数学的推論（MATH-500で92.5％）を実現。 (4) 最大32Kトークンの出力が可能で、長い生成コンテンツに十分対応。 (5) プロバイダ料金にマークアップなしでOrcaRouter経由でアクセス可能。 **制限:** (1) 一部の推論タスクではGPT-4.1やGPT-4oと比較してベンチマークスコアが低く、高い正確性が求められる用途ではより大規模なモデルが望ましい場合がある。 (2) 動画や音声入力には非対応。 (3) コンテキストウィンドウサイズにより、非常に長いプロンプトでは計算負荷が増加し、一部の処理に制限が生じる（例：PDF全体を処理する場合、解析で多くのトークンが生成されると切り捨てられる可能性がある）。 (4) ミニモデルであるため、より大規模な代替モデルと比べて言語理解のニュアンスがやや劣る可能性がある。
GPT-4.1 Mini は OpenAI の標準プロバイダーレートで課金され、OrcaRouter によるマージンは一切ありません。料金は、入力トークン 100 万トークンあたり $0.40、出力トークン 100 万トークンあたり $1.60 です。入力トークンには、プロンプト内のすべてのトークン（画像トークンを含む）が含まれます（画像は OpenAI の画像処理に従ってトークン化されます）。出力トークンは、モデルによって生成されたトークンです。キャッシュが利用可能な場合、コストを削減できる可能性がありますが、OrcaRouter は OpenAI が実装するキャッシュポリシーをそのまま透過します。追加のプラットフォーム料金はありません。ユーザーは実際のトークン使用量に対してのみ支払います。典型的な 10,000 トークンのプロンプトと 500 トークンの応答の場合、コストは約 $0.0048 です。この価格構造により、GPT-4.1 Mini は、予期せぬ費用をかけずに大量の長文コンテキストデータを処理するための魅力的な選択肢となっています。
GPT-4o Mini（1百万トークンあたり$0.15/$0.60）と比較して、GPT-4.1 Miniは入力で約2.7倍、出力でも約2.7倍のコストがかかるが、コンテキストウィンドウはGPT-4o Miniの128Kトークンに対して約1Mトークンを提供する。ワークロードが定期的に128Kトークンを超えるコンテキストを使用する場合、GPT-4.1 Miniは、より小規模なモデルへのリクエストを複数回に分割するよりもコスト効率が良くなる可能性がある。GPT-4.1（1百万トークンあたり$2.00/$8.00）と比較して、GPT-4.1 Miniは5倍安く、同様のコンテキストウィンドウを提供する。トレードオフとして、MATH-500スコアの低下（92.5対96.7）と、複雑な推論におけるパフォーマンスの低下が考えられる。ユーザーは、わずかなパフォーマンス低下がコスト削減に見合うかどうかを評価すべきである。OrcaRouterのゼロマークアップ価格設定により、ユーザーはこれらの正確なレートを確認できる。
GPT-4.1 Mini には、OrcaRouter の OpenAI 互換 API を介してアクセスします。ベース URL を https://api.orcarouter.ai/v1 に設定し、モデルID として 'openai/gpt-4.1-mini' を使用します。OrcaRouter から発行された API キーを提供してください。メッセージ（オプションで画像 URL やファイルコンテンツを含む）、temperature、top_p、max_tokens、stop、stream、ツールなど、標準の OpenAI Chat Completion パラメータがすべてサポートされています。OpenAI SDK を使用した Python の例： 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.'}]) 既存の OpenAI を使用するコードに必要な変更は、ベース URL とモデル ID のみです。画像入力の場合は、content リストに image_url を含めてください。
OpenAI互換のパラメータの完全なセットが利用可能です。主要なパラメータには、max_tokens（最大32,768、デフォルトは可変）、temperature（0-2、デフォルト1）、top_p（0-1、デフォルト1）、frequency_penaltyおよびpresence_penalty（-2から2）が含まれます。数学的推論には、より低いtemperature（例：0.2）とpresence_penaltyを0に設定することで、より決定論的で論理的な出力が得られます。創造的な生成には、より高いtemperature（0.8-1.2）を使用できます。このモデルはツール/関数呼び出しをサポートしており、tools配列を指定する必要があります。ストリーミングはstream=Trueを設定することで有効にできます。システムメッセージは受け入れられます。長いコンテキストの場合、プロンプトが1,047,576トークンの制限内であることを確認してください。コンテキストの長さを超えると、OrcaRouterはエラーを返します。提供されたmax_tokensを使用して、出力の長さを適切に制限してください。
移行は簡単です。OpenAI APIを使用している既存のコードで、ベースURLを `https://api.orcarouter.ai/v1` に変更し、APIキーをOrcaRouterのキーに更新し、モデルパラメータを `'openai/gpt-4.1-mini'` に変更してください。その他のコード変更は不要です。より小さいコンテキストウィンドウを持つモデルから移行する場合、より大きなコンテキストを活用するためにプロンプトの処理を調整する必要があるかもしれませんが、モデルは有効なChatCompletionリクエストをすべて受け付けます。OrcaRouterは認証とルーティングを透過的に処理します。他のプロバイダーから移行するユーザーも同じ手順で問題ありません。OpenAI APIスキーマをサポートするクライアントであれば接続できます。トークン化や動作に若干の違いが生じる可能性があるため、数件の代表的なプロンプトでテストし、出力品質が期待通りであることを確認することをお勧めします。
GPT-4.1 Mini と GPT-4o Mini は、フルサイズモデルよりも低コストで推論速度が速い「ミニ」バリアントです。主な違い：GPT-4.1 Mini はコンテキストウィンドウが大幅に大きく（1,047,576 トークン vs 128,000 トークン）、ファイル入力に対応しているのに対し、GPT-4o Mini はテキストと画像のみ（ファイルなし）をサポートします。ベンチマークでは、GPT-4o Mini は MMLU で 87.0、GPT-4.1 Mini は MATH-500 で 92.5 を記録しました（直接比較はできませんが、どちらも強力です）。価格：GPT-4.1 Mini の方が高く（$0.40/$1.60 vs GPT-4o Mini の $0.15/$0.60）。大きなコンテキストやファイルサポートが必要な場合は GPT-4.1 Mini を、そうでなければ標準的なタスクにはより安価で十分な性能を持つ GPT-4o Mini を選択してください。どちらも OrcaRouter を通じて、マークアップなしで利用可能です。
GPT-4.1はフルサイズバージョンで、コンテキストウィンドウは1,047,576トークン（Miniと同じ）ですが、最大出力は32,768トークン（同じ）と高くなっています。パフォーマンス：GPT-4.1はMATH-500で96.7をスコアし、GPT-4.1 Miniの92.5に対して、より優れた数学的推論を示しています。料金：GPT-4.1は100万トークンあたり$2.00/$8.00で、Miniの$0.40/$1.60と比較して、入力と出力で5倍の差があります。トレードオフは、数学スコアが約4%低下する代わりに、大幅なコスト削減が得られることです。近似推論で十分な多くの実用的なアプリケーションでは、GPT-4.1 Miniの方が経済的な選択肢となります。最高精度が重要で予算がそれほど気にならない場合はGPT-4.1を使用してください。どちらも画像、テキスト、ファイルをサポートしています。
GPT-4oは、OpenAIの主力マルチモーダルモデルであり、コンテキストウィンドウは128Kトークン（GPT-4.1 Miniの1Mよりもはるかに小さい）です。GPT-4oは多くのベンチマークで高いスコアを示しています（例：MMLU 88.7、MATH-500 96.6）。GPT-4.1 Miniの強みは、純粋な性能ではなく、その大規模なコンテキストにあります。料金：GPT-4oの方が高価です（100万トークンあたり$2.50/$10.00）が、GPT-4.1 Miniはより安価です。タスクで非常に長い文書やコードベースを読み込む必要がある場合、GPT-4.1 Miniはスコアが低くても適しています。簡潔なタスクで精度が最も重要であれば、GPT-4oの方が強力なモデルです。どちらも画像、テキスト、ファイルをサポートしています（GPT-4oは音声と動画もサポートしますが、Miniはサポートしません）。中程度のコンテキストを必要とするテキストのみ、または画像＋テキストのタスクには、GPT-4o Miniがより安価な代替手段です。
いくつかのモデルは低コストで大きなコンテキストウィンドウを提供しています。例として、Gemini 1.5 Pro（最大2Mトークン）やClaude 3.5 Haiku（200Kトークン）があります。GPT-4.1 Miniの1Mコンテキストは競争力がありますが、最大ではありません。その価格設定はGemini 1.5 Flash（100万トークンあたり$0.35/$1.05）と似ていますが、出力についてはやや高めです。ベンチマークは異なります。Gemini 1.5 FlashはMMLUで78.7のスコアを記録している一方、GPT-4.1 MiniのMATH-500スコアは92.5です。テストが異なるため、直接比較は意味がありません。マルチモーダルサポートも異なります。GPT-4.1 Miniは画像とファイルを受け付けますが、Geminiモデルは動画と音声も受け付けます。選択はエコシステムの好みと特定のニーズに依存します。OrcaRouterはGPT-4.1 Miniをゼロマークアップでルーティングし、同じAPI形式を使用して他のモデルと一緒にテストすることを容易にします。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 入力 / 1M tokens | $0.400 |
| 出力 / 1M tokens | $1.60 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.100 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
@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