OpenAI GPT-4.1 Mini：經濟高效的推理，支援100萬上下文、圖片輸入，以及出色的MATH-500成績
此模型是OpenAI GPT-4.1系列的縮小版，於2025年4月14日正式發布。它旨在以全尺寸GPT-4.1模型的一小部分成本，提供強大的推理與指令遵循能力。該模型接受文字、圖片與檔案作為輸入，具備多模態能力。使用者可透過OrcaRouter的OpenAI相容API存取該模型，該API會將請求路由至OpenAI的基礎設施，且不對提供商的每token計價加收任何費用。
它在結合推理與大量上下文的任務中表現出色，例如文件分析、長文件摘要、程式碼理解以及複雜的多步驟指令。其MATH-500分數（92.5）顯示出在數學問題解決方面的優異能力。該模型還能處理圖像相關任務，如描述圖片、從照片中提取文字（OCR）以及回答關於視覺內容的問題。透過檔案上傳，它能夠處理PDF、試算表及其他結構化資料。
當任務需要強大的推理能力、非常大的上下文視窗或多模態功能時，您應該選用此模型。較便宜的模型（例如，GPT-4.1 mini本身已經是廉價選項；但與更小的模型如GPT-3.5 Turbo相比）可能在數學、邏輯或長距離依賴所需的準確度上有所不足。如果您的應用需要完整的100萬token上下文或需要解讀圖像，此模型是非常合適的選擇。對於簡單的文字分類或簡短回應，較輕量的模型可能更具成本效益。
如果您的任務需要在極度複雜的推理上達到近乎完美的準確度，例如高階定理證明、細微法律文件解讀，或需要深度風格一致性的創意寫作，請考慮改用 GPT-4.1（完整版）或 GPT-4o。迷你變體在邊緣案例或遵循高度特定的格式指示時，有時可能會產生較不精確的輸出。此處不提供更廣泛測試（例如 MMLU）的基準分數，但作為一個迷你模型，它在某些推理領域的表現可能不如完整尺寸的旗艦型號。
Images are tokenized and processed similarly to how GPT-4o handles them, but with a smaller underlying model. The model can describe image content, answer questions about visual elements, and extract text from images. Files are handled by extracting their textual content (for documents like PDF or DOCX) or by treating them as images if they contain scanned pages. The model is not designed for video or audio input. For file-intensive workflows, the large context window allows many pages or many images to be included in a single prompt.
該模型在MATH-500基準測試中獲得92.5分，該測試涵蓋多種難度級別的數學推理能力。這對於一款小型模型來說是相當出色的成績，顯示其在代數、幾何、微積分等數學領域具備高準確度。MATH-500是MATH資料集的一個子集。對比之下，許多大型模型的分數落在90出頭至中段範圍，因此這項表現在成本與體積上極具競爭力。
沒有提供通用推理的直接基準（例如 MMLU、GSM8K），但根據 MATH-500 的結果，該模型在數學推理上可能與較大的 GPT-4 變體相差幾個百分點。在需要深度常識或創意推理的任務上，較大的模型通常維持優勢。使用者應在自己的資料集上進行評估，以判斷迷你變體是否滿足準確度需求。其取捨在於顯著降低的成本與延遲。
未提供精確的延遲數據，但作為較小模型，openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14 普遍比完整版更快生成回應。它針對高吞吐量和低單次請求時間進行了優化，尤其是較短輸出。對於長篇生成任務（接近32K最大輸出），延遲可能仍較明顯，但仍應低於完整版GPT-4.1。網路與排隊時間則取決於OrcaRouter的基礎設施與當前負載。
該模型並非在所有類別中表現最佳。面對高度細微或模稜兩可的指令時，它可能較難應對，且其知識截止日期隱含地與發布日期（2025年4月14日）相關。它不適用於缺乏人類監督的安全關鍵決策。此外，由於是輕量型模型，其參數數量少於完整版本，因此在處理罕見或高度專業化的主題時，輸出可能較不確定。運行於極長上下文的使用者，可能會遇到對早期標記的回憶略有下降的情況。
OrcaRouter 使用供應商原始費率，不加價：每100萬輸入代幣 $0.40，每100萬輸出代幣 $1.60。輸入代幣包含完整提示文字、任何圖像標記化結果以及檔案文字。輸出代幣僅計算完成階段的代幣。沒有額外的每次請求費用或隱藏成本。這種透明的定價方式讓大型應用程式的成本估算變得簡單。
由於 OrcaRouter 不加收任何額外費用，您只需支付 OpenAI 的原始費用。這對可能在其他中介平台被加價的高用量用戶特別有利。定價公開透明且穩定，串流或批次處理均無額外費用。請注意，您的總帳單也會取決於圖片或檔案的 token 化開銷，這會增加輸入 token 的計數。
完整的 GPT-4.1 模型（若可用）定價通常較高——往往每 token 貴上數倍。而 mini 版本則提供較低的價格，同時在許多任務上仍能保持出色表現。舉例來說，與 GPT-4o 相比，GPT-4.1 mini 通常更便宜，儘管此處未提供其他模型的具體定價。如果你能接受在部分任務上稍微降低準確度，mini 模型便能大幅降低每月成本。文中並未提及快取折扣，因此使用者應假設採用標準的按 token 計費方式。
將請求發送至 https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions，並將模型參數設為 "openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14"。該 API 完全相容 OpenAI，因此您可以透過更改 base URL 來使用相同的 SDK（例如 openai Python 庫、Node.js）。需透過 API 金鑰進行驗證。範例：openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "your-orcarouter-key"; 然後呼叫 openai.ChatCompletion.create，並設定 model="openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14"。
所有標準的 OpenAI 參數均受支援：temperature、top_p、max_tokens、n、stop、presence_penalty、frequency_penalty 和 logit_bias。圖片輸入可透過內容陣列中的 type 為 "image_url" 提供。對於檔案上傳，您可以包含檔案 ID（如果使用 OrcaRouter 的檔案 API）或直接嵌入檔案文字。max_tokens 參數不得超過 32,768。透過設定 stream=true 支援串流。回應格式與 OpenAI 的 Chat Completion 結構相同。
如果您目前直接使用 OpenAI 的 API，迁移到 OrcaRouter 只需更新基礎 URL 和 API 金鑰。若您使用的是其他模型閘道，請確認您的請求格式符合 OpenAI 的模式。OrcaRouter 不需要任何供應商專屬的標頭或包裝器。對於使用 openai Python 函式庫的現有程式碼，請將 openai.api_base 改為 OrcaRouter 端點。請確保您擁有有效的 OrcaRouter 帳戶和 API 金鑰。無需其他程式碼變更。
完整的 GPT-4.1 模型預計在各項基準評分上都會更高，尤其是在常識知識和複雜推理方面。不過，它可能更昂貴且速度較慢。mini 版本在多數實際任務中提供了良好的性價比，以略低的準確度換取顯著更低的延遲和更低的每個 token 成本。mini 也同樣支援 1M 的上下文視窗與多模態能力，因此主要差異在於原始智慧與輸出品質。
GPT-4o 是一款旗艦級多模態模型，具備更廣泛的能力，包括音訊與即時影片處理。GPT-4.1 mini 則是後續（2025年4月）釋出的模型，專注於效率而非全面的繼承。在缺乏直接基準比較的情況下，合理推斷 GPT-4o 在眾多任務上表現優於 mini，但 mini 可能較便宜且速度更快。選擇取決於你是需要 GPT-4o 的額外功能，還是能接受 mini 的取捨。
Claude Haiku是Anthropic快速、低成本的模型，目標相似。兩者都擁有大型上下文視窗（Haiku有20萬個token，而此模型有100萬個）。MATH-500評分92.5顯示出具有競爭力的數學推理能力。在沒有並排基準測試的情況下，使用者應根據自己的特定任務來評估兩者。此模型直接支援圖像輸入，而Haiku也支援圖像。定價可能不同；此模型每百萬輸入0.40美元的價格相對較低。偏好可能取決於生態系統和風格。
GPT-3.5 Turbo 是一款較舊、較便宜的模型，推理能力較弱，且不支援原生圖像。GPT-4.1 mini 模型則是大幅升級：支援圖像、擁有更大的上下文（1M 對比 16K），並且在數學基準測試中得分遠高於前者。GPT-3.5 Turbo 對於非常簡單、高量處理的任務仍然有用，當中成本即使 mini 模型也嫌太高，但對於任何需要細微理解的任務，這款模型遠為優越。如果您目前正在使用 GPT-3.5 Turbo，建議升級至此模型以獲得更高的準確度。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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-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| 輸入 / 1M tokens | $0.400 |
| 輸出 / 1M tokens | $1.60 |
| 快取讀取 / 1M | $0.100 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
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