GPT-4.1 Mini là một mô hình cỡ trung mang lại hiệu suất cạnh tranh với GPT-4o với độ trễ và chi phí thấp hơn đáng kể. Nó giữ nguyên cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và đạt 45,1% trong bài kiểm tra khó...
GPT-4.1 Mini là một mô hình hiệu quả về chi phí do OpenAI phát hành, ưu tiên một cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ gồm 1.047.576 token, đồng thời hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và tệp tin. Độ dài đầu ra tối…
GPT-4.1 Mini xử lý văn bản, hình ảnh và tệp đầu vào (bao gồm PDF, tài liệu Word và tệp mã nguồn). Cửa sổ ngữ cảnh 1.047.576 token cho phép mô hình tiếp nhận toàn bộ tiểu thuyết, tài liệu kỹ thuật hoặc kho mã đa luồng trong một yêu cầu duy nhất. Mô hình có thể tạo ra tối đa 32.768 token đầu ra, phù hợp cho suy luận dài hơi, phân tích chuyên sâu hoặc viết sáng tạo. Mô hình này xuất sắc trong suy luận toán học, đạt 92,5 trên chuẩn MATH-500 và có thể xử lý các prompt suy luận đa bước (chain-of-thought). Nó cũng hỗ trợ gọi hàm/công cụ để tạo đầu ra có cấu trúc hoặc tích hợp API. Vì được truy cập qua API tương thích OpenAI của OrcaRouter, tất cả các tham số chat completions tiêu chuẩn của OpenAI (temperature, top_p, max_tokens, v.v.) đều có hiệu lực, giúp dễ dàng thay đổi ID mô hình trong mã hiện có mà không cần viết lại logic.
Điểm mạnh chính của GPT-4.1 Mini là cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ với chi phí thấp. Các trường hợp sử dụng tốt nhất bao gồm: (1) xử lý các tài liệu dài vượt quá giới hạn token 128K-200K của hầu hết các mô hình—hợp đồng, bản tóm tắt pháp lý, bài báo nghiên cứu, mã nguồn; (2) xây dựng chatbot có khả năng nhớ nhiều ngày hội thoại mà không bị cắt bớt cửa sổ trượt; (3) suy luận đa phương thức khi cần diễn giải hình ảnh cùng với văn bản đi kèm (ví dụ: phân tích sơ đồ kỹ thuật kèm mô tả); (4) giải quyết các vấn đề toán học và logic, đặc biệt là các tác vụ yêu cầu phân tích từng bước; (5) tạo mã nguồn hoặc tài liệu mở rộng từ một lời nhắc đầu vào lớn. Người dùng không cần ngữ cảnh lớn hoặc khả năng đa phương thức có thể thấy một mô hình chỉ xử lý văn bản đơn giản hơn sẽ hiệu quả hơn về chi phí. Nhưng đối với các tác vụ thực sự được hưởng lợi từ ngữ cảnh khổng lồ, GPT-4.1 Mini lấp đầy một thị trường ngách cụ thể với mức giá hợp lý.
Nếu khối lượng công việc của bạn hiếm khi sử dụng hơn 32K token ngữ cảnh, các mô hình nhỏ hơn và rẻ hơn (ví dụ: GPT-4o Mini, GPT-4.1 nano) có thể kinh tế hơn. Ưu điểm chính của GPT-4.1 Mini là cửa sổ ngữ cảnh lớn; nếu bạn không cần điều đó, bạn đang trả tiền cho dung lượng bạn sẽ không dùng đến. Ngoài ra, nếu tác vụ của bạn chỉ hoàn toàn là văn bản và không yêu cầu đầu vào hình ảnh hoặc tệp, một mô hình văn bản thuần túy (như GPT-4.1 nano) có thể giảm thêm chi phí. Đối với các ứng dụng có thông lượng cực cao, nơi từng phần nhỏ của một xu đều quan trọng, việc so sánh tỷ lệ trên mỗi token trở nên quan trọng: GPT-4.1 Mini với giá $0.40/$1.60 trên một triệu token đắt hơn GPT-4o Mini ($0.15/$0.60) nhưng rẻ hơn GPT-4.1 ($2.00/$8.00) hoặc GPT-4o ($2.50/$10.00). Chỉ sử dụng GPT-4.1 Mini khi bạn thực sự cần kích thước ngữ cảnh hoặc khả năng đa phương thức ở mức giá đó.
OpenAI báo cáo rằng GPT-4.1 Mini đã đạt điểm 92.5 trên chuẩn MATH-500, vốn kiểm tra khả năng lập luận toán học ở nhiều mức độ khó khác nhau. Điểm số này cho thấy năng lực mạnh mẽ trong việc giải các bài toán đa bước, bao gồm đại số, hình học, giải tích và xác suất. Để so sánh, GPT-4o đạt 96.6 và GPT-4.1 đạt 96.7 trên cùng chuẩn đo lường, do đó GPT-4.1 Mini thấp hơn khoảng 4 điểm—một khoảng cách có ý nghĩa nhưng khiêm tốn. Điểm số này gợi ý rằng mô hình đáng tin cậy cho các tác vụ toán học và logic, mặc dù nó có thể mắc nhiều lỗi hơn so với các phiên bản lớn hơn trên các bài toán rất phức tạp hoặc mơ hồ. Người dùng không nên kỳ vọng mức độ chính xác ngang bằng với các mô hình kích thước đầy đủ, nhưng kết quả 92.5 thể hiện khả năng suy luận vững chắc phù hợp cho nhiều ứng dụng thực tế, như dạy kèm hoặc phân tích dữ liệu tự động.
Các số liệu độ trễ cụ thể cho GPT-4.1 Mini không được OpenAI công bố công khai qua các bài kiểm tra chuẩn. Tuy nhiên, là một biến thể 'Mini', mô hình này thường được tối ưu hóa để suy luận nhanh hơn các mô hình lớn hơn như GPT-4.1 hoặc GPT-4o, vốn có thể có độ trễ trên mỗi token cao hơn. Người dùng truy cập mô hình qua OrcaRouter sẽ trải nghiệm độ trễ phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng của OrcaRouter và API thượng nguồn của OpenAI. Trong thực tế, các mô hình mini thường đưa ra phản hồi nhanh hơn so với các phiên bản kích thước đầy đủ, khiến chúng phù hợp cho các ứng dụng tương tác, nơi khả năng phản hồi đóng vai trò quan trọng. Đối với các triển khai sản xuất, nên thử nghiệm với các prompt đại diện để ước tính thời gian phản hồi đầu cuối. Ngữ cảnh lớn của mô hình có thể làm tăng thời gian xử lý ban đầu cho các đầu vào dài, nhưng các phản hồi dạng luồng (streaming) có thể bắt đầu trước khi toàn bộ kết quả đầu ra được tạo ra.
**Điểm mạnh:** (1) Cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ 1 triệu token, cho phép xử lý các tài liệu rất dài trong một lần. (2) Hỗ trợ đa phương thức cho hình ảnh và tệp tin, mở rộng các lĩnh vực ứng dụng. (3) Khả năng suy luận toán học mạnh mẽ (92.5 MATH-500) với mức giá thấp. (4) Tối đa 32K token đầu ra, đủ cho nội dung sinh dài. (5) Có thể truy cập qua OrcaRouter mà không có markup trên giá của nhà cung cấp. **Hạn chế:** (1) Điểm chuẩn thấp hơn trên một số tác vụ suy luận so với GPT-4.1 và GPT-4o, nghĩa là các mô hình lớn nhất vẫn có thể được ưu tiên hơn cho các tác vụ yêu cầu độ chính xác cao. (2) Không hỗ trợ đầu vào video hoặc âm thanh. (3) Kích thước cửa sổ ngữ cảnh có thể dẫn đến tải tính toán tăng lên đối với các prompt rất dài và một số giới hạn xử lý (ví dụ: xử lý toàn bộ PDF vẫn có thể bị cắt bớt nếu phân tích PDF tạo ra nhiều token). (4) Là một mô hình mini, nó có thể thể hiện khả năng hiểu ngôn ngữ kém tinh tế hơn so với các lựa chọn thay thế lớn hơn.
GPT-4.1 Mini được tính phí theo mức giá nhà cung cấp tiêu chuẩn của OpenAI, không có bất kỳ khoản chênh lệch nào từ OrcaRouter. Giá là $0,40 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $1,60 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Token đầu vào bao gồm tất cả token trong prompt, kể cả token hình ảnh (hình ảnh được token hóa theo cách xử lý hình ảnh của OpenAI). Token đầu ra là những token do mô hình tạo ra. Tính năng lưu cache, nếu có, có thể giảm chi phí, nhưng OrcaRouter chuyển tiếp chính sách lưu cache mà OpenAI áp dụng. Không có phí nền tảng bổ sung. Người dùng chỉ trả tiền cho lượng token thực tế họ sử dụng. Với một prompt điển hình 10.000 token và phản hồi 500 token, chi phí ước tính khoảng $0,0048. Cấu trúc giá này khiến GPT-4.1 Mini trở thành lựa chọn hấp dẫn để xử lý khối lượng lớn dữ liệu ngữ cảnh dài mà không gặp chi phí bất ngờ.
So với GPT-4o Mini ($0.15/$0.60 mỗi triệu token), GPT-4.1 Mini có chi phí đầu vào cao hơn khoảng 2.7 lần và đầu ra cao hơn 2.7 lần, nhưng cung cấp cửa sổ ngữ cảnh ~1M token so với 128K token của GPT-4o Mini. Nếu khối lượng công việc của bạn thường xuyên sử dụng hơn 128K token ngữ cảnh, GPT-4.1 Mini có thể tiết kiệm chi phí hơn so với việc chia nhỏ yêu cầu qua nhiều lần gọi đến một mô hình nhỏ hơn. So với GPT-4.1 ($2.00/$8.00 mỗi triệu token), GPT-4.1 Mini rẻ hơn 5 lần trong khi vẫn cung cấp cửa sổ ngữ cảnh tương tự. Sự đánh đổi là điểm MATH-500 thấp hơn (92.5 so với 96.7) và hiệu suất tiềm năng thấp hơn trên các suy luận phức tạp. Người dùng nên đánh giá liệu mức giảm hiệu suất khiêm tốn có xứng đáng với khoản tiết kiệm chi phí hay không. Định giá không tăng thêm của OrcaRouter đảm bảo người dùng thấy được chính xác các mức giá này.
GPT-4.1 Mini được truy cập thông qua API tương thích với OpenAI của OrcaRouter. Đặt base URL là https://api.orcarouter.ai/v1 và sử dụng model ID 'openai/gpt-4.1-mini'. Cung cấp một API key do OrcaRouter cấp. Tất cả các tham số chuẩn của OpenAI Chat Completion đều được hỗ trợ, bao gồm messages (có thể kèm URL hình ảnh hoặc nội dung tệp), temperature, top_p, max_tokens, stop, stream, và tools. Ví dụ sử dụng Python với OpenAI SDK: 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.'}]) Không cần sửa đổi mã nguồn hiện có sử dụng OpenAI ngoại trừ base URL và model ID. Đối với đầu vào hình ảnh, hãy thêm image_url vào danh sách content.
Bộ tham số đầy đủ tương thích với OpenAI có sẵn. Các tham số chính bao gồm max_tokens (lên đến 32.768, mặc định thay đổi), temperature (0-2, mặc định 1), top_p (0-1, mặc định 1), frequency_penalty và presence_penalty (-2 đến 2). Đối với suy luận toán học, temperature thấp hơn (ví dụ: 0.2) và presence_penalty bằng 0 giúp tạo ra đầu ra xác định và logic hơn. Đối với tạo sinh sáng tạo, có thể sử dụng temperature cao hơn (0.8-1.2). Mô hình hỗ trợ gọi công cụ/hàm, yêu cầu chỉ định một mảng tools. Có thể bật phát trực tuyến bằng cách đặt stream=True. Tin nhắn hệ thống được chấp nhận. Đối với ngữ cảnh dài, đảm bảo prompt của bạn nằm trong giới hạn 1.047.576 token; OrcaRouter sẽ trả về lỗi nếu vượt quá độ dài ngữ cảnh. Sử dụng max_tokens được cung cấp để giới hạn độ dài đầu ra phù hợp.
Việc di chuyển rất đơn giản. Trong mã nguồn hiện tại sử dụng API OpenAI, hãy thay đổi base URL thành https://api.orcarouter.ai/v1, cập nhật API key thành khóa OrcaRouter của bạn, và thay đổi tham số model thành 'openai/gpt-4.1-mini'. Không cần thay đổi mã nào khác. Nếu bạn đang di chuyển từ một model có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn, bạn có thể cần điều chỉnh cách xử lý prompt để tận dụng ngữ cảnh lớn hơn, nhưng model sẽ chấp nhận bất kỳ yêu cầu ChatCompletion hợp lệ nào. OrcaRouter xử lý xác thực và định tuyến một cách minh bạch. Đối với người dùng đến từ các nhà cung cấp khác, quy trình tương tự cũng hoạt động—bất kỳ client nào hỗ trợ lược đồ API OpenAI đều có thể kết nối. Bạn nên thử nghiệm với một vài prompt đại diện để đảm bảo chất lượng đầu ra đáp ứng kỳ vọng, vì có thể có những khác biệt nhỏ trong cách token hóa hoặc hành vi.
GPT-4.1 Mini và GPT-4o Mini đều là các biến thể 'mini' với chi phí thấp hơn và suy luận nhanh hơn so với các mô hình kích thước đầy đủ. Sự khác biệt chính: GPT-4.1 Mini có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn nhiều (1.047.576 token so với 128.000 token) và hỗ trợ nhập tệp, trong khi GPT-4o Mini chỉ hỗ trợ văn bản và hình ảnh (không có tệp). Trong các điểm chuẩn, GPT-4o Mini đạt 87,0 trên MMLU và GPT-4.1 Mini đạt 92,5 trên MATH-500 (không có so sánh trực tiếp, nhưng cả hai đều mạnh). Giá cả: GPT-4.1 Mini đắt hơn ($0,40/$1,60 so với $0,15/$0,60 của GPT-4o Mini). Chọn GPT-4.1 Mini nếu bạn cần ngữ cảnh lớn hoặc hỗ trợ tệp; nếu không, GPT-4o Mini rẻ hơn và vẫn đáp ứng tốt các tác vụ tiêu chuẩn. Cả hai đều có thể truy cập thông qua OrcaRouter với không tăng giá.
GPT-4.1 là phiên bản kích thước đầy đủ, với cửa sổ ngữ cảnh 1.047.576 token (giống như Mini) nhưng đầu ra tối đa cao hơn (32.768 token—giống nhau). Hiệu suất: GPT-4.1 đạt 96,7 trên MATH-500 so với 92,5 của GPT-4.1 Mini, cho thấy khả năng suy luận toán học tốt hơn. Định giá: GPT-4.1 có giá $2,00/$8,00 trên một triệu token so với $0,40/$1,60 của Mini—chênh lệch 5 lần về đầu vào và đầu ra. Sự đánh đổi là giảm ~4% điểm toán để giảm chi phí đáng kể. Đối với nhiều ứng dụng thực tế nơi suy luận xấp xỉ là đủ, GPT-4.1 Mini là lựa chọn kinh tế hơn. Sử dụng GPT-4.1 khi độ chính xác cao nhất là quan trọng và ngân sách ít được quan tâm. Cả hai đều hỗ trợ hình ảnh, văn bản và tệp tin.
GPT-4o là mô hình đa phương thức hàng đầu của OpenAI với cửa sổ ngữ cảnh 128K token (nhỏ hơn nhiều so với 1M token của GPT-4.1 Mini). GPT-4o đạt điểm cao hơn trên nhiều chuẩn đánh giá (ví dụ: MMLU 88.7, MATH-500 96.6). Điểm mạnh của GPT-4.1 Mini là ngữ cảnh lớn, không phải hiệu suất thuần túy. Giá: GPT-4o đắt hơn ($2.50/$10.00 mỗi triệu token) so với GPT-4.1 Mini. Nếu tác vụ yêu cầu tiếp nhận các tài liệu hoặc mã nguồn rất dài, GPT-4.1 Mini là lựa chọn phù hợp hơn dù điểm thấp hơn. Nếu độ chính xác trên các tác vụ ngắn gọn là ưu tiên hàng đầu, GPT-4o là mô hình mạnh hơn. Cả hai đều hỗ trợ hình ảnh, văn bản và tệp (GPT-4o cũng hỗ trợ âm thanh và video, còn Mini thì không). Đối với các tác vụ chỉ văn bản hoặc văn bản-hình ảnh với nhu cầu ngữ cảnh vừa phải, GPT-4o Mini là một lựa chọn thay thế rẻ hơn.
Một số mô hình hiện nay cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn với chi phí thấp, chẳng hạn như Gemini 1.5 Pro (lên tới 2M token) và Claude 3.5 Haiku (200K token). Cửa sổ ngữ cảnh 1M của GPT-4.1 Mini có tính cạnh tranh, dù không phải lớn nhất. Giá của nó tương tự Gemini 1.5 Flash ($0,35/$1,05 mỗi triệu token) nhưng cao hơn một chút cho đầu ra. Các điểm chuẩn khác nhau: Gemini 1.5 Flash đạt 78,7 trên MMLU, trong khi điểm số MATH-500 của GPT-4.1 Mini là 92,5—các bài kiểm tra khác nhau, nên so sánh trực tiếp không có ý nghĩa. Hỗ trợ đa phương thức khác nhau; GPT-4.1 Mini chấp nhận hình ảnh và tệp, trong khi các mô hình Gemini cũng chấp nhận video và âm thanh. Lựa chọn phụ thuộc vào sở thích hệ sinh thái và nhu cầu cụ thể. OrcaRouter định tuyến GPT-4.1 Mini với phụ phí bằng không, giúp dễ dàng thử nghiệm cùng với các mô hình khác bằng cách sử dụng cùng định dạng API.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Đầu vào / 1M tokens | $0.400 |
| Đầu ra / 1M tokens | $1.60 |
| Đọc cache / 1M | $0.100 |
| 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.
GET /api/public/models/openai/gpt-4.1-miniMở @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