OpenAI GPT-4.1 Mini: การให้เหตุผลที่คุ้มค่าพร้อมบริบท 1M, การรับข้อมูลภาพ, และคะแนน MATH-500 ที่แข็งแกร่ง
โมเดลนี้เป็นรุ่นที่ปรับขนาดให้เล็กลงของตระกูล GPT-4.1 ของ OpenAI ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 14 เมษายน 2025 โดยถูกออกแบบมาเพื่อมอบประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการใช้เหตุผลและการปฏิบัติตามคำสั่ง…
มันเป็นเลิศในงานที่ผสมผสานการใช้เหตุผลกับบริบทจำนวนมาก เช่น การวิเคราะห์เอกสาร การสรุปเอกสารยาว ความเข้าใจโค้ด และคำสั่งหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน คะแนน MATH-500 (92.5) ที่แข็งแกร่งบ่งบอกถึงความชำนาญในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ โมเดลยังสามารถจัดการงานที่ใช้รูปภาพ เช่น การบรรยายภาพ การดึงข้อความจากภาพถ่าย (OCR) และการตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาที่เห็น การอัปโหลดไฟล์ช่วยให้มันทำงานกับ PDF, spreadsheet และข้อมูลที่มีโครงสร้างอื่นๆ
คุณควรเลือกใช้โมเดลนี้เมื่องานต้องการการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่ง หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ หรือความสามารถแบบมัลติโมดัล โมเดลที่ถูกกว่า (เช่น GPT-4.1 mini ซึ่งเป็นตัวเลือกที่ถูกอยู่แล้ว แต่เมื่อเทียบกับโมเดลที่เล็กกว่าเช่น GPT-3.5 Turbo) อาจขาดความแม่นยำที่จำเป็นสำหรับคณิตศาสตร์ ตรรกะ หรือการพึ่งพาระยะยาว หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการบริบทขนาด 1M โทเค็นเต็ม หรือต้องตีความรูปภาพ โมเดลนี้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสม สำหรับการจำแนกข้อความอย่างง่ายหรือคำตอบสั้น ๆ โมเดลที่เบากว่าอาจคุ้มค่ากว่า
พิจารณาเปลี่ยนไปใช้ GPT-4.1 (full) หรือ GPT-4o หากงานของคุณต้องการความแม่นยำใกล้เคียงสมบูรณ์แบบสำหรับการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนอย่างยิ่ง เช่น การพิสูจน์ทฤษฎีบทขั้นสูง การตีความเอกสารทางกฎหมายที่ต้องอาศัยความละเอียดอ่อน หรือการเขียนเชิงสร้างสรรค์ที่ต้องการความสม่ำเสมอทางรูปแบบอย่างลึกซึ้ง รูปแบบย่อ (mini variant) อาจให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำน้อยกว่าในกรณีขอบหรือเมื่อต้องปฏิบัติตามคำแนะนำการจัดรูปแบบที่เฉพาะเจาะจงสูง คะแนนมาตรวัดจากการทดสอบในวงกว้าง (เช่น MMLU) ไม่ได้แสดงไว้ที่นี่ แต่ในฐานะโมเดลย่อ มีแนวโน้มว่าจะมีประสิทธิภาพต่ำกว่าโมเดลธงขนาดเต็มในบางโดเมนของการใช้เหตุผล
รูปภาพถูกแปลงเป็นโทเค็นและประมวลผลคล้ายกับวิธีที่ GPT-4o จัดการ แต่ใช้โมเดลพื้นฐานที่เล็กกว่า โมเดลสามารถอธิบายเนื้อหาของรูปภาพ ตอบคำถามเกี่ยวกับองค์ประกอบทางภาพ และแยกข้อความจากรูปภาพ ไฟล์จะถูกจัดการโดยการแยกเนื้อหาข้อความ (สำหรับเอกสารเช่น PDF หรือ DOCX) หรือถือว่าเป็นรูปภาพหากมีหน้าที่สแกน โมเดลไม่ได้ออกแบบมาสำหรับอินพุตวิดีโอหรือเสียง สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ไฟล์จำนวนมาก หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ช่วยให้สามารถรวมหลายหน้าหรือหลายรูปภาพในพรอมต์เดียว
โมเดลทำคะแนนได้ 92.5 บนเกณฑ์มาตรฐาน MATH-500 ซึ่งทดสอบการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ในระดับความยากต่างๆ นี่เป็นผลลัพธ์ที่แข็งแกร่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลขนาดเล็ก และบ่งชี้ว่ามันสามารถจัดการกับพีชคณิต เรขาคณิต แคลคูลัส และหัวข้อคณิตศาสตร์อื่นๆ ได้อย่างแม่นยำสูง MATH-500 เป็นชุดย่อยของชุดข้อมูล MATH สำหรับบริบท โมเดลขนาดใหญ่หลายตัวทำคะแนนได้ในช่วง 90 ต้นถึงกลาง ดังนั้นประสิทธิภาพนี้จึงแข่งขันได้ในแง่ของต้นทุนและขนาด
ไม่ได้มีการจัดเตรียมการวัดประสิทธิภาพโดยตรงสำหรับการใช้เหตุผลทั่วไป (เช่น MMLU, GSM8K) แต่จากผลลัพธ์ของ MATH-500 โมเดลนี้มีแนวโน้มที่จะอยู่ห่างจาก GPT-4 รุ่นใหญ่ไม่กี่เปอร์เซ็นต์ในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ สำหรับงานที่ต้องการการใช้เหตุผลเชิงสามัญสำนึกหรือความคิดสร้างสรรค์เชิงลึก โมเดลขนาดใหญ่มักจะได้เปรียบ ผู้ใช้ควรประเมินบนชุดข้อมูลของตนเองเพื่อพิจารณาว่าเวอร์ชันย่อขนาดนี้ตรงตามข้อกำหนดความแม่นยำหรือไม่ ข้อแลกเปลี่ยนคือต้นทุนและความหน่วงที่ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ
ไม่มีการระบุตัวเลขความหน่วงที่แน่ชัด แต่ในฐานะโมเดลที่มีขนาดเล็กกว่า openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14 มักจะสร้างการตอบสนองได้เร็วกว่าโมเดลขนาดเต็มของมัน โมเดลนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับปริมาณงานสูงและเวลาต่อคำขอที่ต่ำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเอาต์พุตที่สั้นกว่า สำหรับงานสร้างข้อความยาว (ใกล้กับเอาต์พุตสูงสุด 32K) ความหน่วงอาจยังคงสังเกตเห็นได้ แต่ควรจะต่ำกว่าของ GPT-4.1 เต็มรูปแบบ เวลาเครือข่ายและเวลาในคิวขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานของ OrcaRouter และโหลดปัจจุบัน
โมเดลนี้ไม่ใช่ผู้ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในทุกหมวดหมู่ มันอาจมีปัญหาเมื่อได้รับคำแนะนำที่ซับซ้อนหรือคลุมเครือ และจุดตัดความรู้ของมันนั้นผูกติดกับวันวางจำหน่ายโดยนัย (14 เมษายน 2025) โมเดลนี้ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อการตัดสินใจที่สำคัญด้านความปลอดภัยโดยปราศจากการควบคุมดูแลจากมนุษย์ นอกจากนี้ เนื่องจากเป็นโมเดลขนาดเล็ก จึงมีพารามิเตอร์น้อยกว่าเวอร์ชันเต็ม ซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์มีความมั่นใจน้อยลงในหัวข้อที่หายากหรือเฉพาะทางสูง ผู้ใช้ที่ทำงานในบริบทที่มีความยาวมากอาจพบว่าการจดจำโทเค็นแรกๆ ลดลงเล็กน้อย
OrcaRouter ใช้อัตราของผู้ให้บริการที่แน่นอนโดยไม่มีส่วนเพิ่ม: $0.40 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต และ $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต โทเค็นอินพุตประกอบด้วยข้อความพรอมต์เต็ม การแปลงโทเค็นของรูปภาพใดๆ และข้อความไฟล์ โทเค็นเอาต์พุตนับเฉพาะโทเค็นที่เสร็จสมบูรณ์เท่านั้น ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมต่อคำขอหรือค่าใช้จ่ายแอบแฝง การกำหนดราคาที่โปร่งใสนี้ทำให้ประมาณการต้นทุนสำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ได้ง่าย
เนื่องจาก OrcaRouter ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม คุณจึงจ่ายตามที่ OpenAI คิดจริง ๆ ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบสำหรับผู้ใช้ที่มีปริมาณการใช้งานสูงที่อาจต้องเสียมาร์กอัปจากตัวกลางอื่น ราคามีความโปร่งใสและคงที่ โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับการสตรีมหรือการประมวลผลแบบแบตช์ โปรดทราบว่าค่าใช้จ่ายรวมของคุณจะขึ้นอยู่กับค่าใช้จ่ายแฝงจากการแปลงโทเค็นของรูปภาพหรือไฟล์ ซึ่งจะเพิ่มจำนวนโทเค็นนำเข้า
โมเดล GPT-4.1 เต็มรูปแบบ (หากมีให้ใช้งาน) มักจะมีราคาสูงกว่า—มักจะสูงกว่าหลายเท่าต่อโทเค็น ตัวแปร mini มีจุดราคาที่ต่ำกว่า ในขณะที่ยังคงให้ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในหลายงาน ตัวอย่างเช่น เมื่อเทียบกับ GPT-4o แล้ว GPT-4.1 mini มักจะถูกกว่า แม้ว่าจะไม่ได้ระบุราคาที่แน่นอนของโมเดลอื่น ๆ ที่นี่ หากคุณสามารถยอมรับความแม่นยำที่ลดลงเล็กน้อยในชุดงานย่อย ๆ โมเดล mini สามารถลดค่าใช้จ่ายรายเดือนได้อย่างมาก ไม่มีการกล่าวถึงส่วนลดการแคช ดังนั้นผู้ใช้ควรสมมติว่าเป็นระบบการเรียกเก็บเงินแบบต่อโทเค็นมาตรฐาน
ส่งคำขอไปยัง https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions โดยตั้งค่าพารามิเตอร์ model เป็น "openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14" API รองรับความเข้ากันได้กับ OpenAI อย่างสมบูรณ์ ดังนั้นคุณสามารถใช้ SDK เดียวกัน (เช่น openai Python library, Node.js) โดยเปลี่ยน base URL จำเป็นต้องมีการรับรองความถูกต้องผ่าน API key ตัวอย่าง: openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "your-orcarouter-key"; จากนั้นเรียก openai.ChatCompletion.create โดยกำหนด model="openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14"
พารามิเตอร์มาตรฐานทั้งหมดของ OpenAI ได้รับการสนับสนุน: temperature, top_p, max_tokens, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, และ logit_bias สามารถระบุอินพุตรูปภาพผ่าน content array ด้วย type "image_url" สำหรับการอัปโหลดไฟล์ คุณสามารถรวม file ID (หากใช้ file API ของ OrcaRouter) หรือฝังข้อความไฟล์โดยตรง พารามิเตอร์ max_tokens ต้องไม่เกิน 32,768 การสตรีมได้รับการสนับสนุนโดยการตั้งค่า stream=true รูปแบบการตอบกลับเหมือนกับโครงสร้าง Chat Completion ของ OpenAI
หากคุณกำลังใช้งาน OpenAI API โดยตรง การโยกย้ายไปยัง OrcaRouter เพียงแค่อัปเดต base URL และ API key หากคุณกำลังใช้เกตเวย์โมเดลอื่น โปรดตรวจสอบว่ารูปแบบคำขอของคุณตรงกับ schema ของ OpenAI OrcaRouter ไม่จำเป็นต้องมี headers หรือ wrappers ที่เฉพาะเจาะจงกับผู้ขาย สำหรับโค้ดเบสที่มีอยู่ซึ่งใช้ไลบรารี openai ของ Python ให้เปลี่ยน openai.api_base เป็น endpoint ของ OrcaRouter ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีบัญชี OrcaRouter และ API key ที่ถูกต้อง ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดอื่นใด
โมเดล GPT-4.1 เต็มรูปแบบคาดว่าจะมีคะแนนมาตรฐานสูงกว่าในทุกด้าน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความรู้ทั่วไปและการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม มันน่าจะมีราคาแพงกว่าและช้ากว่า ตัวแปรย่อมอบอัตราส่วนต้นทุนต่อประสิทธิภาพที่ดีสำหรับงานปฏิบัติส่วนใหญ่ โดยแลกความแม่นยำไม่กี่เปอร์เซ็นต์กับความหน่วงที่ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญและต้นทุนต่อโทเค็นที่ต่ำกว่า รุ่นมินิยังมีหน้าต่างบริบท 1M และความสามารถหลายรูปแบบเหมือนกัน ดังนั้นความแตกต่างส่วนใหญ่จึงอยู่ที่ความฉลาดดิบและคุณภาพของผลลัพธ์
GPT-4o เป็นโมเดลมัลติโมดัลเรือธงที่มีความสามารถหลากหลายกว่า รวมถึงเสียงและวิดีโอแบบเรียลไทม์ GPT-4.1 mini เป็นโมเดลจากรุ่นที่ออกทีหลัง (เมษายน 2025) และเน้นประสิทธิภาพมากกว่าการเป็นตัวต่อยอดเต็มรูปแบบ หากไม่มีการเปรียบเทียบ Benchmark โดยตรง ก็สมเหตุสมผลที่จะถือว่า GPT-4o มีประสิทธิภาพเหนือกว่า mini ในงานที่หลากหลาย แต่ mini อาจถูกกว่าและเร็วกว่า ตัวเลือกขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการความสามารถเพิ่มเติมของ GPT-4o หรือสามารถยอมรับข้อแลกเปลี่ยนของ mini ได้
Claude Haiku เป็นโมเดลที่รวดเร็วและมีต้นทุนต่ำของ Anthropic ที่มีวัตถุประสงค์คล้ายกัน ทั้งสองมีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (Haiku มี 200k โทเค็น ในขณะที่โมเดลนี้มี 1M) คะแนน MATH-500 ที่ 92.5 บ่งบอกถึงความสามารถในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่แข่งขันได้ หากไม่มีเกณฑ์มาตรฐานแบบเคียงข้างกัน ผู้ใช้ควรประเมินทั้งสองโมเดลในงานเฉพาะของตน โมเดลนี้รองรับการป้อนข้อมูลภาพโดยตรง ในขณะที่ Haiku ก็รองรับภาพเช่นกัน ราคาอาจแตกต่างกัน โมเดลนี้มีราคา $0.40 ต่อข้อมูลนำเข้า 1 ล้าน ซึ่งค่อนข้างต่ำ ความชอบอาจขึ้นอยู่กับระบบนิเวศและสไตล์
GPT-3.5 Turbo เป็นโมเดลที่เก่ากว่า ราคาถูกกว่า มีความสามารถในการใช้เหตุผลที่อ่อนแอกว่า และไม่รองรับภาพโดยตรง โมเดล GPT-4.1 mini เป็นการอัปเกรดครั้งสำคัญ: รองรับภาพ มีบริบทที่ใหญ่กว่ามาก (1M เทียบกับ 16K) และได้คะแนนสูงกว่ามากในการวัดประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ GPT-3.5 Turbo ยังคงมีประโยชน์สำหรับงานที่เรียบง่ายมากและมีปริมาณสูง ซึ่งแม้แต่ต้นทุนของ mini ก็ยังสูงเกินไป แต่สำหรับงานใดๆ ที่ต้องการความเข้าใจที่ละเอียดอ่อน โมเดลนี้ยอดเยี่ยมกว่ามาก หากคุณกำลังใช้ GPT-3.5 Turbo อยู่ ให้พิจารณาอัปเกรดเป็นโมเดลนี้เพื่อความแม่นยำที่ดีขึ้น
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| อินพุต / 1M โทเค็น | $0.400 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $1.60 |
| อ่านแคช / 1M | $0.100 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14เปิด @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