GPT-4.1은 고급 명령 수행, 실제 소프트웨어 엔지니어링, 장기 컨텍스트 추론에 최적화된 플래그십 대규모 언어 모델입니다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며 GPT-4o와 ...보다 뛰어난 성능을 보여줍니다.
OpenAI GPT-4.1은 OrcaRouter에서 접근 가능한 OpenAI의 대규모 언어 모델입니다. 1,047,576 토큰의 컨텍스트 윈도우와 최대 32,768 토큰의 출력을 제공합니다. 이 모델은 이미지, 텍스트, 파일 형태의 입력을 허용합니다. MATH-500 벤치마크에서 91.3점을 기록하여 강력한 수학적 추론 능력을 보여줍니다. GPT-4.1은…
1,047,576 토큰 컨텍스트를 갖춘 GPT-4.1은 단일 요청으로 매우 긴 문서를 처리할 수 있습니다. 전체 책을 요약하고, 밀집된 법률 텍스트에 대한 특정 질문에 답변하며, 긴 보고서에서 핵심 데이터를 추출하고, 연구 논문을 처음부터 끝까지 분석할 수 있습니다. 이 모델은 전체 컨텍스트에 걸쳐 세부 정보를 유지하여 문서 전체에 대한 일관된 추론이 가능합니다. 이러한 기능은 완전성이 중요한 실사, 문헌 검토 및 기록 분석에 유용합니다.
이미지는 API 호출의 messages 배열의 일부로 포함될 수 있으며, 모델은 이를 추가 컨텍스트로 해석합니다. 예를 들어, 차트를 업로드하고 요약을 요청하거나 사진을 제공하고 설명을 요청할 수 있습니다. 파일 입력은 모델이 파일에서 직접 데이터를 로드할 수 있도록 하여 이를 확장합니다—정확한 파일 유형이 지정되지는 않았지만요. 모델은 이러한 양식을 함께 처리하여 이미지 기반 질문 응답 및 문서 스캔과 같은 작업을 가능하게 합니다.
최적의 사용 사례로는 복잡한 법률 또는 재무 문서 분석과 같은 장문 추론, 대규모 프로젝트 전반의 코드베이스 분석 및 생성, 학술 연구 요약, 그리고 다이어그램 해석이나 스크린샷에서 데이터 추출처럼 텍스트와 이미지를 결합한 작업이 포함됩니다. 이 모델은 91.3 MATH-500 점수에서 알 수 있듯이 수학적 문제 해결에도 뛰어납니다. 이러한 강점 덕분에 정확성과 깊이가 가장 중요한 고위험 응용 분야에 적합합니다.
만약 업무가 짧은 입력, 간단한 Q&A를 포함하거나 멀티모달 지원이 필요하지 않다면, 더 작고 저렴한 모델이 비용 효율적일 수 있습니다. 예를 들어 GPT-4o mini는 더 낮은 토큰 가격과 일상적인 용도에 충분한 컨텍스트를 제공합니다. 마찬가지로, 100만 토큰 컨텍스트를 거의 사용하지 않는다면 필요 없는 용량에 비용을 지불하고 있을 수도 있습니다. 일반적인 작업의 복잡성과 길이에 따라 비용과 성능 간의 균형을 평가하세요.
MATH-500은 미적분학, 대수학, 기하학, 논리학 등의 주제를 포함한 500개의 까다로운 수학 문제로 구성된 벤치마크입니다. 91.3%의 점수는 GPT-4.1이 1000문제 중 913문제를 정확히 해결한다는 의미이며, 이 지표에서 최고 성능의 범용 모델 중 하나로 자리매김하게 합니다. 이 점수는 강력한 수학적 추론 및 문제 해결 능력을 시사하며, 기호 조작, 단계별 유도, 또는 숫자 계산이 필요한 작업에 적합한 모델임을 나타냅니다.
GPT-4.1의 주요 강점은 매우 큰 컨텍스트 윈도우, 멀티모달 입력 지원, 그리고 수학적 추론에서의 높은 성능입니다. 큰 컨텍스트는 문서를 분할하지 않고도 긴 문서를 처리할 수 있게 하며, 멀티모달 지원은 더 풍부한 상호작용을 가능하게 합니다. MATH-500 점수 91.3은 강력한 정량적 추론 능력을 나타냅니다. 또한, 이 모델은 OpenAI의 지속적인 미세 조정, 안전 정렬, 그리고 정기적인 업데이트의 이점을 받아 다양한 작업에서의 신뢰성에 기여합니다.
모든 대규모 언어 모델과 마찬가지로 GPT-4.1은 환각(그럴듯하지만 부정확한 정보)을 생성할 수 있으며, 특히 모호하거나 애매모호한 주제에서 그러합니다. 또한 훈련 데이터에 존재하는 편향을 드러낼 수도 있습니다. 이 모델은 최적의 결과를 얻기 위해 신중한 프롬프트 엔지니어링이 필요하며, 훈련 분포를 벗어난 작업에서는 성능이 저하될 수 있습니다. 지연 시간 기준이 제공되지 않으므로 응답 시간은 달라질 수 있습니다. 사용자는 특히 고위험 애플리케이션에서 중요한 출력을 검증해야 합니다.
GPT-4.1의 지연 시간 세부 정보는 공개되지 않았습니다. 실제로 매우 긴 입력이나 멀티모달 요청을 처리할 경우 짧은 텍스트 프롬프트에 비해 응답 시간이 증가할 수 있습니다. 또한 기본 OpenAI 인프라와 네트워크 상태도 지연 시간에 영향을 미칩니다. OrcaRouter는 모델에서 일반적으로 예상되는 응답 시간의 표준 API 엔드포인트를 제공합니다. 낮은 지연 시간이 중요한 애플리케이션의 경우 대표적인 입력으로 테스트하여 성능을 평가하는 것을 고려하세요.
OrcaRouter에서 GPT-4.1은 입력 토큰 100만 개당 $2.00, 출력 토큰 100만 개당 $8.00에 제공됩니다. 이는 공급업체의 정확한 요금이며 마크업이 전혀 없습니다. 실제로 사용된 토큰에 대해서만 비용을 지불하며 추가 수수료, 월 요금 또는 최소 약정은 없습니다. 가격은 투명하며 OpenAI의 토크나이저가 결정한 토큰 수를 기준으로 합니다.
No. OrcaRouter는 공급업체 요율을 그대로 통과시킵니다. 보시는 가격 — 1M 입력당 $2.00, 1M 출력당 $8.00 — 이 토큰당 지불하는 금액입니다. 설치 비용, 구독 비용 또는 숨은 추가 요금은 없습니다. 이 알기 쉬운 가격 정책을 통해 사용량에 따라 비용을 정확하게 예측할 수 있습니다.
더 긴 프롬프트는 입력 토큰 수를 증가시켜 직접적으로 입력 비용을 높입니다. 1,047,576 토큰 컨텍스트를 모두 사용하는 프롬프트의 경우 입력 비용만 약 $2.10이 됩니다 (1M 토큰에 $2.00이므로). 출력 토큰은 백만 개당 $8.00로 별도로 청구됩니다. 비용을 관리하려면 가능한 경우 입력 길이를 제한하고, 간단한 작업에는 더 짧은 컨텍스트를 사용하거나, 여러 요청을 배치 처리할 수 있습니다.
OrcaRouter는 현재 GPT-4.1에 대한 캐싱 또는 볼륨 할인을 제공하지 않습니다. 모든 가격은 명시된 대로 토큰당입니다. 매우 높은 사용량의 경우 OrcaRouter와 직접 맞춤 계약을 협상할 수 있습니다. 그동안 제로 마크업 가격은 중개 수수료 없이 OpenAI를 직접 사용하는 것과 동일한 요율을 지불한다는 것을 의미합니다.
기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1을 사용하고 모델 ID "openai/gpt-4.1"을 지정하세요. 이 API는 OpenAI의 채팅 완료 엔드포인트와 완전히 호환됩니다. 일반적인 curl 호출 예시: 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"}]}'. 기본 URL과 모델 이름만 변경하면 모든 OpenAI 클라이언트 라이브러리를 사용할 수도 있습니다.
표준 OpenAI 매개변수(temperature(0-2), top_p, max_tokens(최대 32,768로 제한), 중지 시퀀스, frequency_penalty, presence_penalty, stream)가 지원됩니다. 모델은 채팅 완성 형식을 사용합니다. 멀티모달 요청의 경우, 지원되는 형식(URL 또는 base64)을 사용하여 메시지 내용에 이미지를 포함할 수 있습니다. 파일 입력도 허용되지만, 파일 형식 제한에 대한 세부 정보는 제공되지 않습니다.
마이그레이션은 간단합니다. 모델 ID를 예를 들어 "gpt-4"에서 "openai/gpt-4.1"로 변경하고, 기본 URL을 OpenAI 기본값에서 https://api.orcarouter.ai/v1로 업데이트하면 됩니다. 채팅 완성용 기존 클라이언트 코드는 이 두 가지 변경 사항만으로도 정상 작동합니다. 다른 수정은 필요하지 않습니다. 프로덕션 트래픽을 전환하기 전에 몇 가지 요청을 테스트하여 모델의 동작이 기대치와 일치하는지 확인하는 것이 좋습니다.
예, Authorization 헤더에 OrcaRouter의 유효한 API 키를 제공해야 합니다. 키는 OrcaRouter 계정 대시보드에서 관리됩니다. 유효한 키가 없으면 API는 401 Unauthorized 오류를 반환합니다. OrcaRouter의 인증은 OpenAI API와 동일한 패턴을 따르므로, 기존에 API 키를 사용하는 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있습니다.
GPT-4o mini와 같은 소형 모델은 일반적으로 더 작은 컨텍스트 윈도우(보통 128K 토큰 이하)를 가지며, 멀티모달 입력을 지원하지 않을 수 있습니다. 토큰당 비용이 훨씬 저렴하여, 일반적으로 비용이 10~20배 낮습니다. GPT-4.1은 1,047,576 토큰 컨텍스트와 이미지 입력 지원의 장점을 제공하며, 이는 매우 긴 콘텐츠나 혼합 미디어 콘텐츠에 대한 깊은 이해가 필요한 작업에 필수적입니다. 짧고 간단한 작업의 경우 소형 모델이 더 경제적입니다.
OrcaRouter에서 사용 가능한 다른 장기 컨텍스트 모델과 비교했을 때, GPT-4.1은 경쟁력 있는 컨텍스트 윈도우 크기와 91.3의 MATH-500 점수에서 입증된 강력한 수학적 추론 성능을 제공합니다. 여기서 Claude 3 Opus나 Gemini 1.5 Pro와 같은 모델과의 직접적인 벤치마크 비교는 제공되지 않지만, MATH-500 점수는 정량적 추론 능력을 나타내는 의미 있는 지표입니다. 이상적인 선택은 특정 작업 요구사항, 비용 허용 범위, 그리고 멀티모달 입력 지원의 중요성에 따라 달라집니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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| 입력 / 1M tokens | $2.00 |
|---|---|
| 출력 / 1M tokens | $8.00 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.500 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
이번 주 개발자들의 이야기
@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