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OpenAI: GPT-4.1
openai/gpt-4.1
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
OpenAI openai/gpt-4.1 aparece en el catálogo de OpenRouter como un modelo insignia con salida de texto que acepta entradas de texto, imágenes y archivos. El catálogo indica una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens y lo describe como optimizado para seguir instrucciones, ingeniería de software del mundo real y razonamiento de contexto extenso. También reporta compatibilidad con llamadas a herramientas y salidas estructuradas. Las mediciones de arena incluidas muestran resultados mixtos en las categorías suministradas. Como este paquete solo contiene datos del catálogo y no una ficha independiente, conviene validar calidad, costo y ajuste en cargas propias.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo reporta entradas de texto, imágenes y archivos, con salida de texto.[1]
- El catálogo reporta una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens.[1]
- El catálogo enumera soporte para herramientas, elección de herramienta, salidas estructuradas, formato de respuesta, semillas, muestreo y límites de tokens.[1]
Limitaciones
- La evidencia procede solo del catálogo; este paquete no incluyó una ficha independiente del modelo, por lo que las capacidades y la idoneidad requieren validación en cargas de trabajo reales.[1]
- El catálogo reporta texto como única modalidad de salida y deja sin especificar el campo de razonamiento.[1]
- Un corte de conocimiento en junio de 2024 y resultados de arena mixtos hacen necesario comprobar actualidad y rendimiento medido para el uso previsto.[1]
Dónde utilizarlo
- Considere evaluarlo para resúmenes, respuesta a preguntas o análisis de contexto extenso con entradas de texto, imágenes y archivos.[1]
- Puede valer la pena probarlo para seguimiento de instrucciones y asistencia en ingeniería de software, áreas que el catálogo describe como objetivos de optimización.[1]
- Considérelo para integraciones que necesiten llamadas a herramientas, salidas estructuradas o generación controlada, sujeto a validación específica de la tarea.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-4.1Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
GPT-4.1 is a flagship large language model optimized for advanced instruction following, real-world software engineering, and long-context reasoning. It supports a 1 million token context window and outperforms GPT-4o and...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-4.1
- ID canónico
- openai/gpt-4.1-2025-04-14
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 14.04.2025
- Longitud de contexto
- 1,047,576
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- image, text, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $2 / salida $8
- Corte de conocimiento
- 30.06.2024
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 30.9% · posición 134 | 833Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 50.9% · posición 127 | 1,016Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 59.5% · posición 99 | 1,104Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 59.1% · posición 109 | 1,070Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 49.7% · posición 123 | 991Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 52.3% · posición 128 | 1,031Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Azure | 1,047,576 | $2 | $8 | — | — | 100% |
| OpenAI | 1,047,576 | $2 | $8 | — | — | 100% |
| Azure | 1,047,576 | $2.2 | $8.8 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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