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OpenAI: GPT-4.1 (batch)

openai/gpt-4.1:batch

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

OpenRouter incluye openai/gpt-4.1:batch como la variante batch de GPT-4.1 de OpenAI, con entradas de texto, imagen y archivo que producen texto. Su ficha de catálogo indica una ventana de contexto de 1.047.576 tokens, compatibilidad con herramientas y salidas estructuradas, y un corte de conocimiento del 30 de junio de 2024. OpenRouter describe el modelo como orientado al seguimiento de instrucciones, la ingeniería de software y el razonamiento de contexto largo, además de publicar resultados de Design Arena. Son datos declarados por el catálogo y resultados medidos en arena, no una validación para cargas de trabajo concretas.[1]

Puntos fuertes

  • Ventana de contexto de 1.047.576 tokens declarada por el catálogo para entradas extensas.[1]
  • Acepta entradas de texto, imagen y archivo, y emite texto.[1]
  • Ofrece controles para llamadas a herramientas y salidas estructuradas.[1]

Limitaciones

  • Solo se aportó evidencia del catálogo de OpenRouter; no hubo una ficha independiente ni detalles específicos del modo batch.[1]
  • El catálogo indica un corte de conocimiento del 30 de junio de 2024.[1]
  • Las mediciones de Design Arena cubren categorías seleccionadas y no establecen el rendimiento para una carga de trabajo concreta.[1]

Dónde utilizarlo

  • Considérelo para flujos con documentos extensos o código cuando importe la capacidad de contexto catalogada; valide con entradas representativas.[1]
  • Puede encajar en asistentes que combinen entradas de texto, imagen o archivo y devuelvan texto.[1]
  • Opción posible para aplicaciones que requieran invocar herramientas o generar respuestas estructuradas, sujeta a pruebas de integración.[1]

Fuentes

  1. [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-4.1 (batch)Fuentes 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:batch
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 $1 / salida $4
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.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalSin medición—
ProgramaciónSin medición—
AgentesSin mediciónparámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
EscrituraSin mediciónsalida: text
RazonamientoSin medición—
Análisis de documentosSin mediciónentrada: file
VisiónSin mediciónentrada: image
Generación de imágenesSin medición—
AudioSin medición—
VídeoSin medición—
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

FuenteBenchmarkValorNotaDatos obtenidos
Design Arenamodels · 3dtasa de victoria 30.9% · posición 134833EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · codecategoriestasa de victoria 50.9% · posición 1271,016EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · dataviztasa de victoria 59.5% · posición 991,104EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · gamedevtasa de victoria 59.1% · posición 1091,070EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · uicomponenttasa de victoria 49.7% · posición 123991EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · websitetasa de victoria 52.3% · posición 1281,031EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
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.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
OpenAI1,047,576$1$4———

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.