GPT-4.1 är en flaggskeppsmodell för stora språkmodeller, optimerad för avancerad instruktionsföljning, verklig mjukvaruutveckling och resonemang med lång kontext. Den stöder ett kontextfönster på 1 miljon token och överträffar GPT-4o och...
OpenAI GPT-4.1 är en stor språkmodell från OpenAI som är tillgänglig på OrcaRouter. Den erbjuder ett kontextfönster på 1 047 576 tokens och en maximal utdata på 32 768 tokens. Modellen accepterar…
Med sin kontext på 1,047,576 token kan GPT-4.1 bearbeta mycket långa dokument i en enda förfrågan. Den kan sammanfatta hela böcker, besvara specifika frågor om täta juridiska texter, extrahera nyckeldata från långa rapporter och analysera forskningsartiklar från början till slut. Modellen behåller detaljer över hela kontexten, vilket möjliggör sammanhängande resonemang över hela dokumentet. Denna förmåga är användbar för due diligence, litteraturöversikter och arkivanalys där fullständighet är avgörande.
Bilder kan inkluderas som en del av messages-arrayen i ett API-anrop, och modellen kommer att tolka dem som ytterligare kontext. Till exempel kan du ladda upp ett diagram och be om en sammanfattning, eller tillhandahålla ett fotografi och begära en beskrivning. Filindata utökar detta genom att tillåta modellen att ladda data direkt från filer – även om de exakta filtyperna inte specificeras. Modellen bearbetar dessa modaliteter tillsammans, vilket möjliggör uppgifter som bildbaserad frågebesvarande och dokumentskanning.
Bästa användningsområden inkluderar långformigt resonemang, såsom analys av komplexa juridiska eller finansiella dokument; kodbasanalys och generering över stora projekt; sammanfattning av akademisk forskning; samt uppgifter som kombinerar text med bilder, som att tolka diagram eller extrahera data från skärmbilder. Modellen utmärker sig också inom matematisk problemlösning, vilket indikeras av dess 91,3 MATH-500-poäng. Dessa styrkor gör den lämplig för högstakade tillämpningar där noggrannhet och djup är av största vikt.
Om dina uppgifter omfattar korta inmatningar, enkla frågor och svar eller inte kräver multimodalt stöd, kan en mindre och billigare modell vara mer kostnadseffektiv. Till exempel erbjuder GPT-4o mini lägre tokenpriser och tillräckligt med sammanhang för många vardagliga användningsområden. På samma sätt, om du sällan använder hela 1M token-kontexten, kan du betala för kapacitet du inte behöver. Utvärdera avvägningen mellan kostnad och kapacitet baserat på komplexiteten och längden på din typiska arbetsbelastning.
MATH-500 är ett riktmärke som består av 500 utmanande matematiska problem som täcker ämnen som calculus, algebra, geometri och logik. En poäng på 91,3% innebär att GPT-4.1 korrekt löser 913 av varje 1000 problem, vilket placerar den bland de bäst presterande allmänna modellerna på detta mått. Denna poäng tyder på stark matematisk resonemangsförmåga och problemlösningsförmåga, vilket gör modellen lämplig för uppgifter som kräver symbolisk manipulation, steg-för-steg-härledning eller numerisk beräkning.
GPT-4.1:s främsta styrkor är dess extremt stora kontextfönster, stöd för multimodal indata och hög prestanda inom matematiskt resonemang. Det stora kontextet möjliggör bearbetning av långa dokument utan trunkering, medan multimodalt stöd möjliggör rikare interaktioner. MATH-500-poängen 91.3 indikerar robust kvantitativt resonemang. Dessutom drar modellen nytta av OpenAIs pågående finjustering, säkerhetsanpassning och regelbundna uppdateringar, vilket bidrar till dess tillförlitlighet inom olika uppgifter.
Liksom alla stora språkmodeller kan GPT-4.1 producera hallucinationer—trovärdig men felaktig information—särskilt om obskyra eller tvetydiga ämnen. Den kan också uppvisa fördomar som finns i dess träningsdata. Modellen kräver noggrann prompt-engineering för att uppnå optimala resultat, och dess prestanda på uppgifter utanför dess träningsdistribution kan försämras. Inga latensriktmärken tillhandahålls, så svarstider kan variera. Användare bör verifiera kritiska utdata, särskilt i högriskapplikationer.
Information om svarstider för GPT-4.1 är inte publicerad. I praktiken kan bearbetning av mycket långa indata eller multimodala förfrågningar öka svarstiden jämfört med korta textmeddelanden. Den underliggande OpenAI-infrastrukturen och nätverksförhållandena påverkar också svarstiden. OrcaRouter tillhandahåller standard API-ändpunkter med typiska svarstider som förväntas för modellen. För applikationer där låg svarstid är avgörande, överväg att testa med representativa indata för att bedöma prestanda.
På OrcaRouter är GPT-4.1 prissatt till 2,00 USD per 1 miljon inmatningstokens och 8,00 USD per 1 miljon utmatningstokens. Detta är exakt leverantörens pris utan någon påslag. Du betalar endast för de tokens som faktiskt förbrukas; det finns inga extra avgifter, månadsavgifter eller minimiåtaganden. Prissättningen är transparent och baseras på tokenantal som bestäms av OpenAIs tokenizer.
Nej. OrcaRouter skickar leverantörens taxa vidare exakt. Priset du ser — $2.00 per 1M inmatning och $8.00 per 1M utmatning — är vad du betalar per token. Det finns inga inställningsavgifter, prenumerationskostnader eller dolda påslag. Denna enkla prismodell gör att du kan förutsäga kostnader exakt baserat på din användningsvolym.
Längre prompts ökar antalet inmatningstokens, vilket direkt höjer inmatningskostnaderna. För en prompt som använder hela kontexten på 1 047 576 tokens skulle enbart inmatningskostnaden vara ungefär $2.10 (eftersom 1M tokens kostar $2.00). Utdatatokens faktureras separat till $8.00 per miljon. För att hantera kostnaderna kan du begränsa inmatningslängden när det är möjligt, använda kortare kontexter för enklare uppgifter eller batcha flera förfrågningar.
OrcaRouter annonserar för närvarande inte caching eller volymrabatter för GPT-4.1. All prissättning är per token enligt listan. För mycket hög volymanvändning kan det vara möjligt att förhandla fram anpassade arrangemang direkt med OrcaRouter. Under tiden innebär prissättningen utan påslag att du betalar samma pris som om du använde OpenAI direkt, utan någon mellanhändsavgift.
Använd bas-URL https://api.orcarouter.ai/v1 och ange modell-ID "openai/gpt-4.1". API:t är fullt kompatibelt med OpenAIs chattkompletteringsslutpunkt. En typisk curl-anrop: 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"}]}'. Du kan också använda vilket OpenAI-klientbibliotek som helst genom att ändra bas-URL och modellnamn.
Standard OpenAI-parametrar stöds, inklusive temperature (0-2), top_p, max_tokens (begränsad till 32,768), stoppsekvenser, frequency_penalty, presence_penalty och stream. Modellen använder chattkompletteringar-formatet. För multimodala förfrågningar kan bilder inkluderas i meddelandeinnehållet med det format som stöds (URL eller base64). Filinmatningar accepteras också, även om detaljer om filformatbegränsningar inte anges.
Migreringen är enkel. Ersätt modell-ID:t från, till exempel, "gpt-4" till "openai/gpt-4.1" och uppdatera bas-URL:en från OpenAIs standard till https://api.orcarouter.ai/v1. Din befintliga klientkod för chattkompletteringar kommer att fungera med dessa två ändringar. Inga andra ändringar krävs. Det rekommenderas att testa några förfrågningar för att säkerställa att modellens beteende motsvarar dina förväntningar innan du växlar produktionstrafik.
Ja. Du måste ange en giltig API-nyckel från OrcaRouter i Authorization-headern. Nycklar hanteras via din OrcaRouter-kontodashboard. Utan en giltig nyckel returnerar API:et ett 401 Unauthorized-fel. OrcaRouters autentisering följer samma mönster som OpenAI:s API, vilket gör det enkelt att integrera i befintliga arbetsflöden som redan använder API-nycklar.
Mindre modeller, som GPT-4o mini, har typiskt mindre kontextfönster (ofta 128K tokens eller mindre) och stöder kanske inte multimodala indata. De är betydligt billigare per token – ofta 10–20 gånger lägre i kostnad. GPT-4.1 erbjuder fördelen av ett kontext på 1,047,576 token och stöd för bildinmatning, vilket är viktigt för uppgifter som kräver djup förståelse av mycket långt eller blandat medieinnehåll. För korta, enkla uppgifter är en mindre modell mer ekonomisk.
Jämfört med andra långkontextmodeller som finns på OrcaRouter erbjuder GPT-4.1 en konkurrenskraftig kontextfönsterstorlek och stark matematisk resonemangsförmåga, vilket visas av dess MATH-500-poäng på 91,3. Även om direkta jämförelser med riktmärken för modeller som Claude 3 Opus eller Gemini 1.5 Pro inte tillhandahålls här, är MATH-500-poängen en meningsfull indikator på kvantitativ resonemangsförmåga. Det ideala valet beror på specifika uppgiftskrav, kostnadstolerans och vikten av stöd för multimodal indata.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $2.00 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $8.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.500 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
@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