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OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch)
openai/gpt-4.1-mini:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
openai/gpt-4.1-mini:batch es la variante por lotes de GPT-4.1 Mini de OpenAI según el catálogo de OpenRouter. El catálogo describe un modelo de tamaño medio que acepta entradas de texto, imagen y archivo y produce texto, con una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens y un corte de conocimiento a mediados de 2024. Su ficha admite llamadas a herramientas y salidas estructuradas. La descripción del catálogo afirma un rendimiento comparable a GPT-4o con menor latencia y costo; se trata de una afirmación de la fuente, no de una medición independiente. No se disponía de una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes.[1]
Puntos fuertes
- Acepta entradas de texto, imagen y archivo con salida de texto, lo que permite gestionar cargas de trabajo con documentos mixtos desde un único endpoint, según el listado de OpenRouter.[1]
- Ofrece parámetros de llamadas a herramientas, selección de herramienta y salidas estructuradas, adecuados para tareas automatizadas de pipeline y extracción.[1]
- El catálogo indica una ventana de contexto de aproximadamente un millón de tokens, útil para documentos largos o prompts por lotes de gran tamaño.[1]
Limitaciones
- Solo se proporcionaron datos del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente ni documentación de primera mano, por lo que todas las capacidades aquí descritas provienen del catálogo y no están verificadas.[1]
- El listado no reporta un modo de razonamiento dedicado, y la salida se limita a texto.[1]
- Como variante por lotes, está orientada a trabajos asíncronos no interactivos; conviene validar el rendimiento, la latencia y la calidad con tu propia carga de trabajo antes de adoptarlo.[1]
Dónde utilizarlo
- Candidato razonable para procesamiento masivo o diferido, como resumen, clasificación o extracción de documentos, cuando los resultados no se necesitan en tiempo real.[1]
- Merece evaluación para pipelines multimodales que combinan prompts de texto con entradas de imagen o archivo.[1]
- Potencialmente adecuado para automatización de alto volumen con salidas estructuradas o llamadas a herramientas, sujeto a validación de precisión con datos representativos.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-4.1 Mini (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 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:batch
- 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 $0.200 / salida $0.800
- 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 1,047,576 | $0.200 | $0.800 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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