GPT-4.1 Mini — это модель среднего размера, обеспечивающая производительность, конкурентоспособную с GPT-4o, при значительно меньшей задержке и стоимости. Она сохраняет контекстное окно в 1 миллион токенов и набирает 45.1% на сложных...
GPT-4.1 Mini — это экономичная модель, выпущенная OpenAI, которая ставит во главу угла огромное контекстное окно размером 1,047,576 токенов, поддерживая при этом ввод текста, изображений и файлов.…
GPT-4.1 Mini обрабатывает текст, изображения и файлы (включая PDF, документы Word и файлы с кодом). Его контекстное окно на 1 047 576 токенов позволяет за один запрос «проглотить» целые романы, технические руководства или многопоточные репозитории кода. Он может генерировать до 32 768 токенов на выходе, что подходит для длинных рассуждений, обширного анализа или творческого письма. Модель отлично справляется с математическими рассуждениями, набрав 92,5 балла в тесте MATH-500, и может обрабатывать многошаговые цепочки размышлений. Также поддерживается вызов функций/инструментов для структурированного вывода или интеграции с API. Поскольку доступ к модели осуществляется через совместимый с OpenAI API OrcaRouter, применимы все стандартные параметры завершения чата OpenAI (temperature, top_p, max_tokens и т.д.), что позволяет легко менять идентификаторы моделей в существующем коде без переписывания логики.
Основное преимущество GPT-4.1 Mini — это огромное окно контекста при низкой стоимости. Лучшие варианты использования включают: (1) обработку длинных документов, превышающих лимиты токенов в 128K–200K большинства моделей — контрактов, юридических документов, исследовательских работ, кодовых баз; (2) создание чат-ботов, которые помнят дни общения без усечения скользящего окна; (3) мультимодальные рассуждения, где изображения и сопроводительный текст должны интерпретироваться вместе (например, анализ технических диаграмм с описаниями); (4) решение математических и логических задач, особенно тех, которые требуют пошагового разбора; (5) генерацию расширенного кода или документации из большого входного промпта. Пользователи, которым не нужен большой контекст или мультимодальные возможности, могут найти более простую текстовую модель более экономически эффективной. Но для задач, которые действительно выигрывают от огромного контекста, GPT-4.1 Mini занимает определенную нишу по разумной цене.
Если ваша рабочая нагрузка редко использует более 32К токенов контекста, меньшие и более дешевые модели (например, GPT-4o Mini, GPT-4.1 nano) могут быть более экономичными. Основное преимущество GPT-4.1 Mini — это большое контекстное окно; если оно вам не нужно, вы платите за емкость, которую не используете. Кроме того, если ваша задача строго текстовая и не требует ввода изображений или файлов, чисто текстовая модель (например, GPT-4.1 nano) может еще больше снизить затраты. Для приложений с чрезвычайно высокой пропускной способностью, где важна каждая доля цента, сравнение ставок за токен становится решающим: GPT-4.1 Mini по $0.40/$1.60 за миллион токенов дороже, чем GPT-4o Mini ($0.15/$0.60), но дешевле, чем GPT-4.1 ($2.00/$8.00) или GPT-4o ($2.50/$10.00). Используйте GPT-4.1 Mini только тогда, когда вам конкретно нужен размер контекста или мультимодальная возможность по данной цене.
OpenAI сообщает, что GPT-4.1 Mini достиг результата 92,5 балла в тесте MATH-500, который проверяет математические рассуждения на различных уровнях сложности. Этот показатель свидетельствует о высокой способности решать многошаговые математические задачи, включая алгебру, геометрию, математический анализ и теорию вероятностей. Для сравнения: GPT-4o набрал 96,6, а GPT-4.1 — 96,7 баллов в том же тесте, так что GPT-4.1 Mini примерно на 4 балла ниже — разница заметная, но небольшая. Результат говорит о том, что модель надёжна для математических и логических задач, хотя она может допускать больше ошибок, чем её более крупные собратья, при очень сложных или неоднозначных задачах. Пользователям не стоит ожидать такого же уровня точности, как у полноразмерных моделей, но результат 92,5 демонстрирует устойчивые рассуждения, пригодные для многих практических приложений, например, репетиторства или автоматизированного анализа данных.
OpenAI не публикует конкретные показатели задержки для GPT-4.1 Mini. Однако, как вариант «Mini», он в целом оптимизирован для более быстрого выполнения вывода по сравнению с крупными моделями, такими как GPT-4.1 или GPT-4o, у которых может быть выше задержка на токен. Пользователи, обращающиеся к модели через OrcaRouter, будут испытывать задержку, зависящую от инфраструктуры OrcaRouter и вышестоящего API OpenAI. На практике мини-модели часто выдают ответы быстрее своих полноценных аналогов, что делает их подходящими для интерактивных приложений, где важна отзывчивость. Для продакшн-развертываний рекомендуется тестировать с репрезентативными запросами, чтобы оценить время полного цикла ответа. Большой контекст модели может увеличить время начальной обработки длинных входных данных, но потоковые ответы могут начинаться до того, как будет сгенерирован весь вывод.
Преимущества: (1) Огромное окно контекста в 1M токенов, позволяющее обрабатывать очень длинные документы за один проход. (2) Мультимодальная поддержка изображений и файлов, расширяющая области применения. (3) Сильные математические рассуждения (92.5 MATH-500) по низкой цене. (4) До 32K выходных токенов, достаточно для длинного сгенерированного контента. (5) Доступен через OrcaRouter без наценки на тарифы провайдеров. Ограничения: (1) Более низкие результаты в бенчмарках по некоторым задачам рассуждения по сравнению с GPT-4.1 и GPT-4o, что означает, что для ответственных задач с высокой точностью могут быть предпочтительнее более крупные модели. (2) Отсутствие поддержки видео- или аудиовходов. (3) Размер окна контекста может привести к увеличению вычислительной нагрузки для очень длинных промптов, а также к некоторым ограничениям обработки (например, обработка целого PDF-файла может быть усечена, если парсинг PDF даёт много токенов). (4) Как мини-модель, она может демонстрировать менее тонкое понимание языка по сравнению с более крупными альтернативами.
GPT-4.1 Mini тарифицируется по стандартным ставкам провайдера OpenAI без наценки со стороны OrcaRouter. Цена составляет $0,40 за 1 миллион входных токенов и $1,60 за 1 миллион выходных токенов. Входные токены включают все токены в запросе, включая токены изображений (изображения токенизируются в соответствии с обработкой изображений OpenAI). Выходные токены — это токены, сгенерированные моделью. Кэширование, если доступно, может снизить затраты, но OrcaRouter применяет ту же политику кэширования, что и OpenAI. Никаких дополнительных платформных сборов нет. Пользователи платят только за фактическое использование токенов. Для типичного запроса на 10 000 токенов и ответа на 500 токенов стоимость составляет примерно $0,0048. Такая структура ценообразования делает GPT-4.1 Mini привлекательным вариантом для обработки больших объемов данных с длинным контекстом без непредвиденных расходов.
По сравнению с GPT-4o Mini ($0.15/$0.60 за миллион токенов), GPT-4.1 Mini стоит примерно в 2,7 раза дороже для входных и в 2,7 раза дороже для выходных данных, но предлагает контекстное окно ~1M токенов против 128K токенов у GPT-4o Mini. Если ваша рабочая нагрузка регулярно использует более 128K токенов контекста, GPT-4.1 Mini может быть более экономичным, чем разбиение запросов на несколько вызовов к меньшей модели. По сравнению с GPT-4.1 ($2.00/$8.00 за миллион токенов), GPT-4.1 Mini в 5 раз дешевле, сохраняя при этом аналогичное контекстное окно. Компромисс заключается в более низком показателе MATH-500 (92.5 vs. 96.7) и, возможно, в снижении производительности на сложных задачах рассуждения. Пользователям следует оценить, оправдывает ли незначительное снижение производительности экономию средств. Ценообразование OrcaRouter без наценки гарантирует, что пользователи видят именно эти тарифы.
GPT-4.1 Mini доступен через OpenAI-совместимый API OrcaRouter. Установите базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1 и используйте идентификатор модели 'openai/gpt-4.1-mini'. Предоставьте ключ API, выданный OrcaRouter. Поддерживаются все стандартные параметры Chat Completion OpenAI, включая messages (с опциональными URL изображений или содержимым файлов), temperature, top_p, max_tokens, stop, stream и tools. Пример использования с Python 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.'}]) Для существующего кода, использующего OpenAI, не требуется никаких изменений, кроме базового URL и идентификатора модели. Для ввода изображений укажите image_url в списке content.
Доступен полный набор параметров, совместимых с OpenAI. Ключевые параметры включают max_tokens (до 32 768, значение по умолчанию варьируется), temperature (0–2, по умолчанию 1), top_p (0–1, по умолчанию 1), frequency_penalty и presence_penalty (от –2 до 2). Для математических рассуждений более низкая температура (например, 0.2) и presence_penalty, равное 0, помогают получать более детерминированные и логичные результаты. Для творческой генерации можно использовать более высокую температуру (0.8–1.2). Модель поддерживает вызов инструментов/функций, для чего требуется указать массив tools. Потоковую передачу можно включить, установив stream=True. Системные сообщения принимаются. Для длинных контекстов убедитесь, что ваш prompt находится в пределах лимита в 1 047 576 токенов; OrcaRouter вернёт ошибку, если длина контекста будет превышена. Используйте предоставленный max_tokens для соответствующего ограничения длины вывода.
Миграция проста. В вашем существующем коде, использующем OpenAI API, измените базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1, обновите API-ключ на ваш ключ OrcaRouter, и измените параметр model на 'openai/gpt-4.1-mini'. Никаких других изменений кода не требуется. Если вы переходите с модели с меньшим окном контекста, возможно, потребуется скорректировать обработку промптов, чтобы использовать преимущества большего контекста, но модель будет принимать любой корректный запрос ChatCompletion. OrcaRouter обрабатывает аутентификацию и маршрутизацию прозрачно. Для пользователей, переходящих от других провайдеров, работает та же процедура — любой клиент, поддерживающий схему OpenAI API, может подключиться. Рекомендуется протестировать с несколькими репрезентативными промптами, чтобы убедиться, что качество вывода соответствует ожиданиям, так как возможны незначительные различия в токенизации или поведении.
GPT-4.1 Mini и GPT-4o Mini — это «мини»-варианты с меньшей стоимостью и более быстрым выводом по сравнению с полноразмерными моделями. Ключевые различия: GPT-4.1 Mini имеет гораздо больший контекстный окно (1 047 576 токенов против 128 000 токенов) и поддерживает ввод файлов, тогда как GPT-4o Mini поддерживает только текст и изображения (без файлов). В бенчмарках GPT-4o Mini набрал 87,0 баллов на MMLU, а GPT-4.1 Mini — 92,5 баллов на MATH-500 (прямое сравнение недоступно, но обе модели показывают высокие результаты). Цены: GPT-4.1 Mini дороже ($0,40/$1,60 против $0,15/$0,60 у GPT-4o Mini). Выбирайте GPT-4.1 Mini, если вам нужен большой контекст или поддержка файлов; в противном случае GPT-4o Mini дешевле и всё ещё достаточно производительна для стандартных задач. Обе модели доступны через OrcaRouter без наценки.
GPT-4.1 — это полноразмерная версия с контекстным окном в 1 047 576 токенов (как и Mini), но с более высоким максимальным выводом (32 768 токенов — так же). Производительность: GPT-4.1 набрал 96,7 балла на MATH-500 против 92,5 у GPT-4.1 Mini, что указывает на лучшее математическое рассуждение. Ценообразование: GPT-4.1 стоит $2.00/$8.00 за миллион токенов по сравнению с $0.40/$1.60 у Mini — разница в 5 раз для ввода и вывода. Компромисс заключается в снижении математического балла примерно на 4% при значительном сокращении затрат. Для многих практических приложений, где достаточно приблизительных рассуждений, GPT-4.1 Mini предлагает более экономичный выбор. Используйте GPT-4.1, когда требуется наивысшая точность, а бюджет не является основным ограничением. Обе модели поддерживают изображения, текст и файлы.
GPT-4o — флагманская мультимодальная модель OpenAI с окном контекста в 128 тыс. токенов (гораздо меньше, чем 1 млн у GPT-4.1 Mini). GPT-4o показывает более высокие результаты по многим бенчмаркам (например, MMLU 88.7, MATH-500 96.6). Сильная сторона GPT-4.1 Mini — большой контекст, а не чистая производительность. Цены: GPT-4o дороже ($2.50/$10.00 за миллион токенов) по сравнению с GPT-4.1 Mini. Если ваша задача требует обработки очень длинных документов или кодовых баз, GPT-4.1 Mini подходит лучше, несмотря на более низкие баллы. Если точность в кратких задачах имеет первостепенное значение, GPT-4o — более сильная модель. Обе поддерживают изображения, текст и файлы (GPT-4o также поддерживает аудио и видео, а Mini — нет). Для задач, работающих только с текстом или изображениями и текстом с умеренными требованиями к контексту, GPT-4o Mini является более дешёвой альтернативой.
Несколько моделей теперь предлагают большие контекстные окна по низкой цене, например, Gemini 1.5 Pro (до 2M токенов) и Claude 3.5 Haiku (200K токенов). Контекст GPT-4.1 Mini в 1M конкурентоспособен, хотя и не самый большой. Его цены схожи с Gemini 1.5 Flash ($0.35/$1.05 за миллион токенов), но немного выше для выходных данных. Бенчмарки различаются: у Gemini 1.5 Flash результат 78.7 на MMLU, а у GPT-4.1 Mini — 92.5 на MATH-500 — разные тесты, поэтому прямое сравнение не имеет смысла. Поддержка мультимодальности варьируется; GPT-4.1 Mini принимает изображения и файлы, а модели Gemini также принимают видео и аудио. Выбор зависит от предпочтений экосистемы и конкретных потребностей. OrcaRouter маршрутизирует GPT-4.1 Mini с нулевой наценкой, что позволяет легко тестировать его вместе с другими моделями, используя тот же формат API.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Ввод / 1M токенов | $0.400 |
| Вывод / 1M токенов | $1.60 |
| Чтение кэша / 1M | $0.100 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1-miniОткрыть @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