OpenAI GPT-4.1 Mini: экономичное рассуждение с контекстом в 1M, вводом изображений и высоким показателем MATH-500
Эта модель представляет собой уменьшенную версию семейства OpenAI GPT-4.1, выпущенную 14 апреля 2025 года. Она разработана для обеспечения высокой производительности в области рассуждений и…
Она отлично справляется с задачами, сочетающими рассуждения с большим объёмом контекста, такими как анализ документов, суммаризация длинных документов, понимание кода и сложные многошаговые инструкции. Высокий балл MATH-500 (92,5) указывает на высокую компетентность в решении математических задач. Модель также может выполнять задачи, связанные с изображениями, такие как описание картинок, извлечение текста из фотографий (OCR) и ответы на вопросы о визуальном содержимом. Загрузка файлов позволяет ей работать с PDF, электронными таблицами и другими структурированными данными.
Следует выбирать эту модель, когда задача требует надежных рассуждений, очень большого контекстного окна или мультимодальных возможностей. Более дешевые модели (например, GPT-4.1 mini сам по себе уже является дешевым вариантом; но по сравнению с еще меньшими моделями, такими как GPT-3.5 Turbo) могут не обладать точностью, необходимой для математики, логики или длинных зависимостей. Если ваше приложение требует полного контекста в 1M токенов или нуждается в интерпретации изображений, эта модель является подходящим вариантом. Для простой классификации текста или коротких ответов более легкая модель может быть более экономичной.
Рассмотрите возможность перехода на GPT-4.1 (полная версия) или GPT-4o, если ваша задача требует почти идеальной точности в чрезвычайно сложных рассуждениях, таких как продвинутое доказательство теорем, интерпретация юридических документов с нюансами или творческое письмо, требующее глубокой стилистической согласованности. Мини-вариант иногда может давать менее точные результаты в крайних случаях или при следовании очень специфическим инструкциям по форматированию. Показатели бенчмарков по более широким тестам (например, MMLU) здесь не приводятся, но, как мини-модель, она, вероятно, уступает полноразмерному флагману в некоторых областях рассуждений.
Изображения токенизируются и обрабатываются аналогично тому, как это делает GPT-4o, но с использованием меньшей базовой модели. Модель может описывать содержимое изображений, отвечать на вопросы о визуальных элементах и извлекать текст из изображений. Файлы обрабатываются путем извлечения их текстового содержимого (для документов, таких как PDF или DOCX) или путем обработки их как изображений, если они содержат отсканированные страницы. Модель не предназначена для ввода видео или аудио. Для рабочих процессов с большим количеством файлов большое контекстное окно позволяет включать много страниц или много изображений в один запрос.
Модель достигла результата 92.5 на тесте MATH-500, который проверяет математические рассуждения на разных уровнях сложности. Это сильный результат, особенно для мини-модели, и говорит о том, что она может с высокой точностью справляться с алгеброй, геометрией, анализом и другими разделами математики. MATH-500 — это подмножество набора данных MATH. Для контекста: многие более крупные модели набирают от низких до средних 90 баллов, так что этот результат конкурентоспособен с точки зрения стоимости и размера.
Прямые бенчмарки для общего мышления (например, MMLU, GSM8K) не были предоставлены, но, исходя из результата MATH-500, модель, вероятно, находится в пределах нескольких процентных пунктов от более крупных вариантов GPT-4 в математическом мышлении. Для задач, требующих глубокого здравомыслия или творческого мышления, более крупные модели обычно сохраняют преимущество. Пользователям следует оценивать модель на собственных наборах данных, чтобы определить, соответствует ли мини-вариант требованиям точности. Компромисс — значительно более низкая стоимость и задержка.
Точные показатели задержки не предоставлены, но, будучи уменьшенной моделью, openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14 обычно генерирует ответы быстрее, чем её полноразмерный аналог. Она оптимизирована для высокой пропускной способности и низкого времени обработки каждого запроса, особенно при коротких выводах. При длительных задачах генерации (близких к максимальному выводу в 32K) задержка может оставаться заметной, но она должна быть ниже, чем у полной версии GPT-4.1. Сетевые задержки и время ожидания зависят от инфраструктуры OrcaRouter и текущей нагрузки.
Модель не является лучшей в каждой категории. Она может испытывать трудности с очень тонкими или неоднозначными инструкциями, а ее дата окончания знаний неявно привязана к дате выпуска (April 14, 2025). Она не предназначена для принятия критически важных решений без контроля человека. Кроме того, поскольку это мини-модель, у нее меньше параметров, чем у полной версии, что может привести к менее уверенным ответам по редким или узкоспециализированным темам. Пользователи, работающие с очень длинными контекстами, могут заметить незначительное ухудшение запоминания ранних токенов.
OrcaRouter использует точную тарифную ставку провайдера без какой-либо наценки: $0,40 за 1 миллион входных токенов и $1,60 за 1 миллион выходных токенов. Входные токены включают полный текст промпта, любую токенизацию изображений и текст из файлов. Выходные токены учитывают только токены завершения. Дополнительная плата за запрос или скрытые расходы отсутствуют. Прозрачное ценообразование позволяет легко оценивать затраты для крупномасштабных приложений.
Поскольку OrcaRouter не добавляет никаких наценок, вы платите ровно столько, сколько берёт OpenAI. Это выгодно для пользователей с большими объёмами, которые в противном случае могли бы столкнуться с надбавками у других посредников. Ценообразование является открытым и стабильным, без дополнительных сборов за потоковую обработку или пакетную обработку. Обратите внимание, что ваш общий счёт также будет зависеть от любых накладных расходов на токенизацию изображений или файлов, которые увеличивают количество входных токенов.
Полная модель GPT-4.1 (если доступна) скорее всего оценивается выше — часто в несколько раз больше за токен. Вариант mini предлагает более низкую цену, при этом сохраняя высокую производительность во многих задачах. Например, по сравнению с GPT-4o, GPT-4.1 mini обычно дешевле, хотя точные цены других моделей здесь не указаны. Если вы можете мириться с немного меньшей точностью в подмножестве задач, модель mini может значительно снизить ежемесячные расходы. О скидках на кэширование не упоминается, поэтому пользователям следует предполагать стандартную оплату за токен.
Отправляйте запросы на https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions с параметром модели, установленным в "openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14". API полностью совместим с OpenAI, поэтому вы можете использовать те же SDK (например, библиотеку openai для Python, Node.js), изменив базовый URL. Для аутентификации требуется ключ API. Пример: openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "ваш-ключ-orcarouter"; затем вызовите openai.ChatCompletion.create с model="openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14".
Все стандартные параметры OpenAI поддерживаются: temperature, top_p, max_tokens, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty и logit_bias. Изображения можно передавать через массив content с типом "image_url". Для загрузки файлов вы можете указать идентификатор файла (при использовании файлового API OrcaRouter) или встроить текст файла напрямую. Параметр max_tokens не должен превышать 32,768. Потоковая передача поддерживается установкой stream=true. Формат ответа идентичен структуре Chat Completion от OpenAI.
Если вы сейчас используете API OpenAI напрямую, для миграции на OrcaRouter достаточно обновить базовый URL и API-ключ. Если вы используете другой модельный шлюз, убедитесь, что формат вашего запроса соответствует схеме OpenAI. OrcaRouter не требует никаких заголовков или оберток, специфичных для конкретного вендора. Для существующих кодовых баз, использующих библиотеку openai Python, измените openai.api_base на эндпоинт OrcaRouter. Убедитесь, что у вас есть действующая учетная запись OrcaRouter и API-ключ. Никаких других изменений в коде не требуется.
Ожидается, что полная модель GPT-4.1 будет иметь более высокие показатели бенчмарков по всем направлениям, особенно в области общих знаний и сложных рассуждений. Однако она, вероятно, будет более дорогой и медленной. Вариант mini предлагает выгодное соотношение цены и производительности для большинства практических задач, жертвуя несколькими процентными пунктами точности в пользу значительно меньшей задержки и стоимости за токен. Mini также имеет то же окно контекста в 1M и мультимодальные возможности, поэтому различия в основном касаются сырого интеллекта и качества выводов.
GPT-4o — это флагманская мультимодальная модель с более широкими возможностями, включая аудио и видео в реальном времени. GPT-4.1 mini — это модель из более позднего релиза (апрель 2025 года), ориентированная на эффективность, а не на полноценное наследие. Без прямого сравнения по бенчмаркам разумно предположить, что GPT-4o превосходит mini в широком спектре задач, но mini может быть дешевле и быстрее. Выбор зависит от того, нужны ли вам дополнительные возможности GPT-4o или вы готовы принять компромиссы mini.
Claude Haiku — это быстрая и недорогая модель Anthropic с аналогичными целями. Обе имеют большие контекстные окна (у Haiku — 200k токенов, у этой модели — 1M). Показатель MATH-500 на уровне 92.5 свидетельствует о конкурентоспособных математических рассуждениях. При отсутствии прямых сравнительных тестов пользователям следует оценивать обе модели в своих конкретных задачах. Эта модель поддерживает прямой ввод изображений, тогда как Haiku также поддерживает изображения. Цены могут различаться; стоимость этой модели $0.40 за миллион входных токенов относительно невысока. Предпочтение может сводиться к экосистеме и стилю.
GPT-3.5 Turbo — это старая, более дешевая модель с более слабыми рассуждениями и без поддержки изображений. Модель GPT-4.1 mini представляет собой существенное обновление: она поддерживает изображения, имеет гораздо больший контекст (1M против 16K) и показывает значительно более высокие результаты в математических тестах. GPT-3.5 Turbo по-прежнему полезна для очень простых высокообъемных задач, где даже стоимость mini слишком высока, но для любой задачи, требующей тонкого понимания, эта модель значительно превосходит ее. Если вы сейчас используете GPT-3.5 Turbo, рассмотрите возможность перехода на эту модель для повышения точности.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14",
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-mini-2025-04-14Открыть @misc{orcarouter_gpt_4_1_mini_2025_04_14,
title = {openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14}
}openai. (n.d.). openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14