GPT-4.1 Mini 是一款中型模型，其性能可与 GPT-4o 媲美，但延迟和成本显著降低。它保留 100 万 token 的上下文窗口，在困难...上获得 45.1% 的分数。
GPT-4.1 Mini是OpenAI推出的一款高性价比模型，其核心优势在于支持高达1,047,576个token的上下文窗口，同时支持文本、图像和文件输入。最大输出长度为32,768个token，可生成长篇回答或补全内容。该模型专为需要大量上下文的场景设计——如总结整本书籍、分析长篇转录文本或处理庞大的代码库——而无需承担GPT-4.1或GPT-4o更高的成本。定价为每百万输入token…
GPT-4.1 Mini 可处理文本、图像和文件输入（包括PDF、Word文档和代码文件）。其1,047,576个token的上下文窗口使其能够在单次请求中消化整部小说、技术手册或多线程代码仓库。它最多可生成32,768个token的输出，适用于长篇幅推理、广泛分析或创意写作。该模型在数学推理方面表现出色，在MATH-500基准测试中得分92.5，并能处理多步骤的思维链提示。它还支持函数/工具调用，用于结构化输出或API集成。由于它通过 OrcaRouter 的兼容 OpenAI 的 API 进行访问，所有标准的 OpenAI 聊天补全参数（temperature、top_p、max_tokens 等）均适用，从而可以轻松地在现有代码中切换模型 ID，而无需重写逻辑。
GPT-4.1 Mini 的主要优势在于其巨大的上下文窗口且成本低廉。最佳使用场景包括：（1）处理超出大多数模型 128K-200K token 限制的长文档——合同、法律简报、研究论文、代码库；（2）构建能记住数天对话内容而无需滑动窗口截断的聊天机器人；（3）多模态推理，需将图像与伴随文本一同解读（例如，结合描述分析技术图表）；（4）数学与逻辑问题求解，尤其需要逐步分解的任务；（5）根据大型输入提示生成扩展代码或文档。不需要大上下文或多模态功能的用户，可能会发现更简单的纯文本模型更具成本效益。但对于真正受益于大上下文的任务，GPT-4.1 Mini 以合理价格填补了特定细分需求。
如果您的任务很少使用超过32K token的上下文，那么较小且更便宜的模型（例如GPT-4o Mini、GPT-4.1 nano）可能更具成本效益。GPT-4.1 Mini的主要优势在于其大上下文窗口；如果您不需要这一点，您就是在为用不到的容量付费。此外，如果您的任务严格限于纯文本，不需要图像或文件输入，纯文本模型（如GPT-4.1 nano）可以进一步降低成本。对于吞吐量极高、每分钱都至关重要的应用，比较每token费用就变得非常关键：GPT-4.1 Mini每百万token $0.40/$1.60的价格比GPT-4o Mini（$0.15/$0.60）更贵，但比GPT-4.1（$2.00/$8.00）或GPT-4o（$2.50/$10.00）便宜。仅在您确实需要在给定价格点上获得该上下文大小或多模态能力时，才使用GPT-4.1 Mini。
OpenAI 报告称，GPT-4.1 Mini 在 MATH-500 基准测试中取得了 92.5 分，该基准测试旨在评估不同难度级别的数学推理能力。这一分数表明该模型在解决多步骤数学问题（包括代数、几何、微积分和概率）方面具有较强能力。作为对比，GPT-4o 在相同基准测试中得分为 96.6，GPT-4.1 得分为 96.7，因此 GPT-4.1 Mini 低了约 4 分——差距虽显著但不大。该分数表明模型在数学和逻辑任务上是可靠的，尽管在非常复杂或模糊的问题上，它可能比其更大的兄弟模型出现更多错误。用户不应期望其达到全尺寸模型同等的精度，但 92.5 的结果展示了稳健的推理能力，适用于许多实际应用，例如辅导或自动化数据分析。
OpenAI 未公开基准测试 GPT-4.1 Mini 的具体延迟数据。然而，作为"Mini"变体，它通常针对比 GPT-4.1 或 GPT-4o 等更大模型更快的推理进行了优化，这些大型模型的每 token 延迟可能更高。用户通过 OrcaRouter 访问该模型时，延迟取决于 OrcaRouter 的基础设施和 OpenAI 的上游 API。在实践中，Mini 模型产生响应的速度通常比其完整版本更快，因此适用于对响应速度有要求的交互式应用。对于生产部署，建议使用代表性提示进行测试，以估算端到端响应时间。该模型的大上下文可能会增加长输入内容的初始处理时间，但流式响应可以在整个输出生成之前开始。
优势：(1) 拥有高达100万token的上下文窗口，可一次性处理超长文档。(2) 支持图像和文件的多模态输入，拓展应用场景。(3) 低价位下具备强大的数学推理能力（MATH-500得分92.5）。(4) 最高32K输出token，足以生成长篇幅内容。(5) 通过OrcaRouter即可访问，无需对提供商费率加价。 局限：(1) 在某些推理任务上的基准得分低于GPT-4.1和GPT-4o，因此在需要高准确度的场景下，更大模型可能仍是更优选择。(2) 不支持视频或音频输入。(3) 上下文窗口较大可能导致处理超长提示时计算负载增加，且存在处理限制（例如，若PDF解析产生大量token，整份PDF的处理仍可能被截断）。(4) 作为mini模型，其语言理解的细腻程度可能不及更大规模的替代模型。
GPT-4.1 Mini 按照 OpenAI 的标准提供商费率计费，OrcaRouter 不收取任何加成。价格为每100万输入token 0.40美元，每100万输出token 1.60美元。输入token包括提示中的所有token，包括图像token（图像根据OpenAI的图像处理方式进行token化）。输出token是模型生成的token。如果支持缓存，可能会降低成本，但OrcaRouter会直接沿用OpenAI实施的任何缓存策略。没有额外的平台费用。用户只需为他们实际使用的token付费。对于一个典型的10,000token提示和500token回复，成本大约为0.0048美元。这种定价结构使GPT-4.1 Mini成为处理大量长上下文数据且无需担心意外开支的有吸引力的选择。
与GPT-4o Mini（每百万tokens $0.15/$0.60）相比，GPT-4.1 Mini的输入成本约为2.7倍，输出成本也约为2.7倍，但提供约100万tokens的上下文窗口，而GPT-4o Mini仅有12.8万tokens。如果您的任务经常使用超过12.8万tokens的上下文，那么GPT-4.1 Mini相比将请求拆分给较小模型多次调用，可能更具成本效益。与GPT-4.1（每百万tokens $2.00/$8.00）相比，GPT-4.1 Mini便宜5倍，同时仍提供相似的上下文窗口。代价是MATH-500得分较低（92.5对96.7），并且在复杂推理上可能表现较差。用户应评估性能的适度下降是否值得节省的成本。OrcaRouter的零加价定价确保用户看到的就是这些确切费率。
GPT-4.1 Mini 通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 进行访问。将基础 URL 设置为 https://api.orcarouter.ai/v1，并使用模型 ID 'openai/gpt-4.1-mini'。提供由 OrcaRouter 颁发的 API 密钥。支持所有标准的 OpenAI Chat Completion 参数，包括 messages（可包含图片 URL 或文件内容）、temperature、top_p、max_tokens、stop、stream 和 tools。以下是使用 Python 和 OpenAI SDK 的示例： ```python 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.'}]) ``` 除了基础 URL 和模型 ID 外，无需修改现有的 OpenAI 代码。对于图片输入，请在 content 列表中包含 image_url。
完整的 OpenAI 兼容参数集可用。关键参数包括 max_tokens（最大 32,768，默认值可变）、temperature（0-2，默认 1）、top_p（0-1，默认 1）、frequency_penalty 和 presence_penalty（-2 到 2）。对于数学推理，较低的 temperature（例如 0.2）和 presence_penalty 为 0 有助于生成更确定、更符合逻辑的输出。对于创意生成，可以使用较高的 temperature（0.8-1.2）。该模型支持工具/函数调用，这需要指定一个 tools 数组。通过设置 stream=True 可以启用流式输出。系统消息是支持的。对于长上下文，请确保你的提示词在 1,047,576 token 的限制内；如果超出上下文长度，OrcaRouter 会返回错误。使用提供的 max_tokens 来适当限制输出长度。
迁移过程非常简单。在您现有的使用 OpenAI API 的代码中，将 base URL 改为 https://api.orcarouter.ai/v1，API 密钥更新为您的 OrcaRouter 密钥，并将 model 参数改为 'openai/gpt-4.1-mini'。无需其他代码改动。如果您是从上下文窗口较小的模型迁移而来，可能需要调整提示词处理以充分利用更大的上下文，但该模型会接受任何有效的 ChatCompletion 请求。OrcaRouter 透明地处理身份验证和路由。对于来自其他提供商的用户，同样的流程也适用——任何支持 OpenAI API 规范的客户端都可以连接。建议使用几个有代表性的提示词进行测试，以确保输出质量符合预期，因为分词或行为可能存在细微差异。
GPT-4.1 Mini 和 GPT-4o Mini 都是「迷你」版本，相比完整版模型成本更低、推理速度更快。主要区别：GPT-4.1 Mini 拥有更大的上下文窗口（1,047,576 个 token 对比 128,000 个 token），并支持文件输入，而 GPT-4o Mini 仅支持文本和图像（不支持文件）。在基准测试中，GPT-4o Mini 在 MMLU 上得分为 87.0，GPT-4.1 Mini 在 MATH-500 上得分为 92.5（暂无直接对比，但两者均表现强劲）。定价：GPT-4.1 Mini 更贵（$0.40/$1.60 对比 GPT-4o Mini 的 $0.15/$0.60）。如果你需要大上下文或文件支持，请选择 GPT-4.1 Mini；否则，GPT-4o Mini 更便宜，且在处理标准任务时仍然能胜任。两者均可通过 OrcaRouter 以零加价方式使用。
GPT-4.1是完整版本，上下文窗口为1,047,576个token（与Mini相同），但最大输出更高（32,768个token——与Mini相同）。性能：GPT-4.1在MATH-500上得分为96.7，而GPT-4.1 Mini为92.5，表明数学推理能力更强。定价：GPT-4.1为每百万token $2.00/$8.00，而Mini为$0.40/$1.60——输入和输出均相差5倍。权衡之处在于数学分数下降约4%，但成本显著降低。对于许多只需要近似推理的实际应用，GPT-4.1 Mini提供了更经济的选择。当最高精度至关重要且预算不太受限制时，请使用GPT-4.1。两者均支持图像、文本和文件。
GPT-4o 是 OpenAI 的旗舰多模态模型，上下文窗口为 128K tokens（远小于 GPT-4.1 Mini 的 1M）。GPT-4o 在多项基准测试中得分更高（例如 MMLU 88.7，MATH-500 96.6）。GPT-4.1 Mini 的优势在于其大上下文，而非纯粹的性能。定价方面：GPT-4o 更贵（每百万 tokens $2.50/$10.00），而 GPT-4.1 Mini 更便宜。如果你的任务需要处理超长文档或代码库，尽管分数较低，GPT-4.1 Mini 仍是更好的选择。如果简洁任务的准确性至关重要，GPT-4o 是更强的模型。两者都支持图像、文本和文件（GPT-4o 还支持音频和视频，而 Mini 不支持）。对于上下文需求适中的纯文本或图像-文本任务，GPT-4o Mini 是更便宜的替代方案。
目前有多款模型提供低成本的大上下文窗口，例如Gemini 1.5 Pro（最高200万token）和Claude 3.5 Haiku（20万token）。GPT-4.1 Mini的100万上下文虽非最大，但具有竞争力。其定价与Gemini 1.5 Flash相近（每百万token 0.35美元/1.05美元），但输出价格略高。基准测试存在差异：Gemini 1.5 Flash在MMLU上得分为78.7，而GPT-4.1 Mini的MATH-500得分为92.5——不同测试间直接比较意义不大。多模态支持方面，GPT-4.1 Mini可处理图像和文件，而Gemini模型还支持视频和音频。选择取决于对生态系统的偏好和具体需求。OrcaRouter以零加价路由GPT-4.1 Mini，方便使用相同API格式与其他模型进行对比测试。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4.1-mini",
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| 输入 / 1M tokens | $0.400 |
| 输出 / 1M tokens | $1.60 |
| 缓存读取 / 1M | $0.100 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
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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