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OpenAI: GPT-4.1 Mini
openai/gpt-4.1-mini
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter enumera openai/gpt-4.1-mini (variante canónica openai/gpt-4.1-mini-2025-04-14) como un modelo OpenAI de tamaño medio que describe como competitivo frente a GPT-4o con menor latencia y costo; ese posicionamiento es texto del catálogo, no una medición independiente. La ficha reporta entradas de texto, imagen y archivo con salida de texto, una ventana de contexto de alrededor de un millón de tokens, corte de conocimiento en junio de 2024 y soporte para herramientas además de parámetros de salida estructurada. No había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes.[1]
Puntos fuertes
- Las entradas multimodales reportadas por el catálogo cubren texto, imágenes y archivos, mientras que la salida es solo texto.[1]
- La ventana de contexto listada ronda el millón de tokens, lo que podría convenir a documentos largos o conversaciones extensas si se valida.[1]
- Los parámetros soportados incluyen herramientas, elección de herramienta, salidas estructuradas, formato de respuesta, semilla y controles comunes de decodificación.[1]
Limitaciones
- La evidencia es solo de catálogo: no se incluyó una ficha independiente ni un informe técnico de primera parte, así que hace falta validación con la carga real.[1]
- El catálogo lista texto como única modalidad de salida y un corte de conocimiento en junio de 2024.[1]
- Las afirmaciones de menor latencia y costo frente a GPT-4o provienen de la descripción; los datos de arena e índices son señales contextuales, no prueba para una tarea concreta.[1]
Dónde utilizarlo
- Candidato razonable para evaluar en asistentes de alto volumen que requieran contexto largo y acepten respuestas solo en texto.[1]
- Conviene probarlo en pipelines de comprensión de documentos, imágenes o archivos que deban devolver texto estructurado.[1]
- Ajuste plausible para backends de aplicaciones con herramientas donde importen salidas tipo JSON y llamadas a funciones.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-4.1 MiniFuentes 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 Mini is a mid-sized model delivering performance competitive with GPT-4o at substantially lower latency and cost. It retains a 1 million token context window and scores 45.1% on hard...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-4.1-mini
- ID canónico
- openai/gpt-4.1-mini-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 $0.400 / salida $1.6
- 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 | CC — por debajo de la franja B | — |
| 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 |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 20.2 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 30.5% · posición 135 | 820Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 47.5% · posición 133 | 984Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 49.2% · posición 114 | 1,034Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 58.5% · posición 113 | 1,061Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 45.4% · posición 127 | 952Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 47.8% · posición 135 | 990Elo | 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 | $0.400 | $1.6 | — | — | 100% |
| OpenAI | 1,047,576 | $0.400 | $1.6 | — | — | 100% |
| Azure | 1,047,576 | $0.440 | $1.76 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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