GPT-4.1 là một mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu được tối ưu hóa cho việc tuân thủ hướng dẫn nâng cao, kỹ thuật phần mềm trong thế giới thực và lý luận ngữ cảnh dài. Nó hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và vượt trội hơn GPT-4o và...
OpenAI GPT-4.1 là một mô hình ngôn ngữ lớn từ OpenAI, có thể truy cập trên OrcaRouter. Mô hình này cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lên đến 1.047.576 token và đầu ra tối đa 32.768 token. Mô hình chấp nhận…
Với ngữ cảnh 1.047.576 token, GPT-4.1 có thể xử lý các tài liệu rất dài trong một yêu cầu duy nhất. Nó có thể tóm tắt toàn bộ sách, trả lời các câu hỏi cụ thể về các văn bản pháp lý dày đặc, trích xuất dữ liệu chính từ các báo cáo dài và phân tích các bài nghiên cứu từ đầu đến cuối. Mô hình giữ lại chi tiết trong toàn bộ ngữ cảnh, cho phép suy luận mạch lạc trên toàn bộ tài liệu. Khả năng này hữu ích cho thẩm định, đánh giá tài liệu và phân tích lưu trữ khi tính đầy đủ là quan trọng.
Hình ảnh có thể được bao gồm như một phần của mảng messages trong lệnh gọi API, và mô hình sẽ hiểu chúng như ngữ cảnh bổ sung. Ví dụ, bạn có thể tải lên một biểu đồ và yêu cầu tóm tắt, hoặc cung cấp một bức ảnh và yêu cầu mô tả. Đầu vào tệp mở rộng điều này bằng cách cho phép mô hình tải dữ liệu trực tiếp từ tệp—mặc dù các loại tệp chính xác không được chỉ định. Mô hình xử lý các phương thức này cùng nhau, cho phép các tác vụ như trả lời câu hỏi dựa trên hình ảnh và quét tài liệu.
Các trường hợp sử dụng tốt nhất bao gồm suy luận dài hạn, chẳng hạn như phân tích các tài liệu pháp lý hoặc tài chính phức tạp; phân tích và tạo mã nguồn trên các dự án lớn; tóm tắt nghiên cứu học thuật; và các nhiệm vụ kết hợp văn bản với hình ảnh, như diễn giải sơ đồ hoặc trích xuất dữ liệu từ ảnh chụp màn hình. Mô hình cũng xuất sắc trong giải quyết vấn đề toán học, thể hiện qua điểm số 91.3 MATH-500. Những điểm mạnh này khiến nó phù hợp với các ứng dụng có rủi ro cao nơi độ chính xác và chiều sâu là tối quan trọng.
Nếu công việc của bạn liên quan đến các đầu vào ngắn, hỏi đáp đơn giản hoặc không yêu cầu hỗ trợ đa phương thức, một mô hình nhỏ hơn và rẻ hơn có thể tiết kiệm chi phí hơn. Ví dụ, GPT-4o mini cung cấp giá token thấp hơn và ngữ cảnh đủ dùng cho nhiều tác vụ hàng ngày. Tương tự, nếu bạn hiếm khi sử dụng hết ngữ cảnh 1 triệu token, có thể bạn đang trả tiền cho dung lượng không cần thiết. Hãy đánh giá sự đánh đổi giữa chi phí và khả năng dựa trên độ phức tạp và độ dài của khối lượng công việc điển hình của bạn.
MATH-500 là một bộ chuẩn gồm 500 bài toán khó, bao gồm các chủ đề như giải tích, đại số, hình học và logic. Điểm 91,3% có nghĩa là GPT-4.1 giải đúng 913 trên 1000 bài toán, đưa nó vào nhóm các mô hình đa năng hàng đầu về chỉ số này. Điểm số này cho thấy khả năng suy luận toán học và giải quyết vấn đề mạnh mẽ, khiến mô hình phù hợp với các tác vụ yêu cầu thao tác ký hiệu, suy dẫn từng bước hoặc tính toán số học.
Các điểm mạnh chính của GPT-4.1 là cửa sổ ngữ cảnh cực kỳ lớn, hỗ trợ đầu vào đa phương thức và hiệu suất cao trong suy luận toán học. Ngữ cảnh lớn cho phép xử lý các tài liệu dài mà không cần chia nhỏ, trong khi hỗ trợ đa phương thức giúp tăng cường khả năng tương tác phong phú hơn. Điểm số MATH-500 đạt 91,3 cho thấy khả năng suy luận định lượng mạnh mẽ. Ngoài ra, mô hình còn được hưởng lợi từ quá trình tinh chỉnh liên tục, căn chỉnh an toàn và các bản cập nhật thường xuyên của OpenAI, góp phần tạo nên độ tin cậy của nó trên nhiều tác vụ khác nhau.
Giống như tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn, GPT-4.1 có thể tạo ra ảo giác—thông tin có vẻ hợp lý nhưng không chính xác—đặc biệt là về các chủ đề mơ hồ hoặc tối nghĩa. Mô hình này cũng có thể bộc lộ các thiên kiến có trong dữ liệu huấn luyện của nó. Để đạt được kết quả tối ưu, cần có kỹ thuật viết prompt cẩn thận, và hiệu suất của mô hình trên các tác vụ nằm ngoài phân bố dữ liệu huấn luyện có thể suy giảm. Không có chuẩn đo độ trễ nào được cung cấp, do đó thời gian phản hồi có thể khác nhau. Người dùng nên xác minh các đầu ra quan trọng, đặc biệt trong các ứng dụng có rủi ro cao.
Chi tiết về độ trễ của GPT-4.1 chưa được công bố. Trong thực tế, việc xử lý các đầu vào rất dài hoặc yêu cầu đa phương thức có thể làm tăng thời gian phản hồi so với các lời nhắc văn bản ngắn. Cơ sở hạ tầng OpenAI bên dưới và điều kiện mạng cũng ảnh hưởng đến độ trễ. OrcaRouter cung cấp các điểm cuối API tiêu chuẩn với thời gian phản hồi điển hình được mong đợi cho mô hình. Đối với các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp, hãy cân nhắc kiểm tra với các đầu vào đại diện để đánh giá hiệu suất.
Trên OrcaRouter, GPT-4.1 có giá $2,00 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $8,00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Đây là đúng giá của nhà cung cấp, không có phụ phí. Bạn chỉ trả cho số token thực tế đã sử dụng; không có phí bổ sung, phí hàng tháng hoặc cam kết tối thiểu. Giá cả minh bạch và dựa trên số lượng token được xác định bởi tokenizer của OpenAI.
Không. OrcaRouter truyền qua chính xác mức giá của nhà cung cấp. Mức giá bạn thấy — $2.00 cho mỗi 1M đầu vào và $8.00 cho mỗi 1M đầu ra — là số tiền bạn trả cho mỗi token. Không có phí thiết lập, chi phí đăng ký hay phụ phí ẩn. Mô hình định giá trực tiếp này cho phép bạn dự đoán chi phí một cách chính xác dựa trên khối lượng sử dụng của mình.
Lời nhắc dài hơn làm tăng số lượng token đầu vào, trực tiếp làm tăng chi phí đầu vào. Đối với một lời nhắc sử dụng toàn bộ ngữ cảnh 1,047,576 token, riêng chi phí đầu vào sẽ vào khoảng $2.10 (vì 1 triệu token có giá $2.00). Token đầu ra được tính phí riêng với giá $8.00 mỗi triệu. Để quản lý chi phí, bạn có thể giới hạn độ dài đầu vào khi có thể, sử dụng ngữ cảnh ngắn hơn cho các tác vụ đơn giản hơn, hoặc gộp nhiều yêu cầu.
OrcaRouter hiện không quảng cáo bộ nhớ đệm hoặc giảm giá theo khối lượng cho GPT-4.1. Tất cả giá cả đều được tính theo token như đã liệt kê. Đối với việc sử dụng khối lượng rất lớn, có thể có khả năng thương lượng các thỏa thuận tùy chỉnh trực tiếp với OrcaRouter. Trong thời gian chờ đợi, việc định giá không có lợi nhuận có nghĩa là bạn trả cùng mức giá như khi bạn sử dụng trực tiếp OpenAI, mà không có bất kỳ khoản phụ phí trung gian nào.
Sử dụng URL cơ sở https://api.orcarouter.ai/v1 và chỉ định ID mô hình "openai/gpt-4.1". API này hoàn toàn tương thích với endpoint chat completions của OpenAI. Một lệnh curl điển hình: 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"}]}'. Bạn cũng có thể sử dụng bất kỳ thư viện client OpenAI nào bằng cách thay đổi URL cơ sở và tên mô hình.
Các tham số OpenAI tiêu chuẩn được hỗ trợ, bao gồm temperature (0-2), top_p, max_tokens (giới hạn ở 32.768), chuỗi dừng, frequency_penalty, presence_penalty và stream. Mô hình sử dụng định dạng chat completions. Đối với các yêu cầu đa phương thức, hình ảnh có thể được đưa vào nội dung tin nhắn bằng định dạng được hỗ trợ (URL hoặc base64). Đầu vào tệp cũng được chấp nhận, mặc dù không cung cấp thông tin chi tiết về giới hạn định dạng tệp.
Việc di chuyển rất đơn giản. Chỉ cần thay đổi ID mô hình từ, ví dụ, "gpt-4" thành "openai/gpt-4.1" và cập nhật base URL từ mặc định của OpenAI sang https://api.orcarouter.ai/v1. Mã client hiện tại của bạn cho các tác vụ chat completions sẽ hoạt động với hai thay đổi này. Không cần sửa đổi nào khác. Bạn nên kiểm tra một vài yêu cầu để đảm bảo hành vi của mô hình phù hợp với mong đợi trước khi chuyển lưu lượng sản xuất.
Có. Bạn phải cung cấp một khóa API hợp lệ từ OrcaRouter trong header Authorization. Các khóa được quản lý thông qua bảng điều khiển tài khoản OrcaRouter của bạn. Nếu không có khóa hợp lệ, API sẽ trả về lỗi 401 Unauthorized. Xác thực của OrcaRouter tuân theo cùng một mẫu như API của OpenAI, giúp dễ dàng tích hợp vào các quy trình làm việc hiện có đã sử dụng khóa API.
Các mô hình nhỏ hơn, chẳng hạn như GPT-4o mini, thường có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn (thường là 128K token hoặc ít hơn) và có thể không hỗ trợ đầu vào đa phương thức. Chúng rẻ hơn đáng kể trên mỗi token — thường thấp hơn 10-20 lần về chi phí. GPT-4.1 mang lại lợi thế về ngữ cảnh 1.047.576 token và hỗ trợ đầu vào hình ảnh, điều cần thiết cho các tác vụ yêu cầu hiểu sâu về nội dung rất dài hoặc đa phương tiện hỗn hợp. Đối với các tác vụ ngắn, đơn giản, mô hình nhỏ hơn sẽ kinh tế hơn.
So với các mô hình ngữ cảnh dài khác có sẵn trên OrcaRouter, GPT-4.1 cung cấp kích thước cửa sổ ngữ cảnh cạnh tranh và hiệu suất suy luận toán học mạnh mẽ, thể hiện qua điểm số 91.3 MATH-500. Mặc dù không có so sánh điểm chuẩn trực tiếp với các mô hình như Claude 3 Opus hay Gemini 1.5 Pro ở đây, nhưng điểm MATH-500 là một chỉ số có ý nghĩa về khả năng suy luận định lượng. Lựa chọn lý tưởng phụ thuộc vào yêu cầu nhiệm vụ cụ thể, khả năng chịu chi phí và tầm quan trọng của hỗ trợ đầu vào đa phương thức.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
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| Đầu vào / 1M tokens | $2.00 |
|---|---|
| Đầu ra / 1M tokens | $8.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.500 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
Điều các nhà phát triển đang nói tuần này
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1Mở @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