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OpenAI: GPT-4.1
openai/gpt-4.1
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O openai/gpt-4.1 da OpenAI aparece no catálogo da OpenRouter como um modelo principal com saída de texto que aceita entradas de texto, imagens e arquivos. O catálogo informa uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens e o descreve como otimizado para seguir instruções, engenharia de software do mundo real e raciocínio em contextos longos. Também registra suporte a chamadas de ferramentas e saídas estruturadas. As medições de arena fornecidas mostram resultados variados nas categorias disponibilizadas. Como este pacote contém apenas dados do catálogo e nenhum cartão independente do modelo, é prudente validar qualidade, custo e adequação nas próprias cargas de trabalho.[1]
Pontos fortes
- O catálogo informa entradas de texto, imagens e arquivos, com saída de texto.[1]
- O catálogo informa uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens.[1]
- O catálogo lista suporte a ferramentas, escolha de ferramenta, saídas estruturadas, formato de resposta, sementes, amostragem e limites de tokens.[1]
Limitações
- A evidência vem apenas do catálogo; este pacote não incluiu um cartão independente do modelo, portanto capacidades e adequação exigem validação em cargas de trabalho reais.[1]
- O catálogo informa texto como única modalidade de saída e deixa o campo de raciocínio sem especificação.[1]
- Um corte de conhecimento em junho de 2024 e resultados de arena variados tornam necessário verificar atualidade e desempenho medido para o uso pretendido.[1]
Onde usar
- Considere avaliá-lo para resumos, respostas a perguntas ou análises de contexto longo com entradas de texto, imagens e arquivos.[1]
- Pode valer a pena testá-lo para seguimento de instruções e assistência em engenharia de software, áreas que o catálogo descreve como alvos de otimização.[1]
- Considere-o para integrações que precisem de chamadas de ferramentas, saídas estruturadas ou geração controlada, sujeito a validação específica da tarefa.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-4.1Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-4.1
- ID canônico
- openai/gpt-4.1-2025-04-14
- Criador
- openai
- Adicionado ao OpenRouter
- 14.04.2025
- Comprimento de contexto
- 1,047,576
- Modalidade
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- image, text, file
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $2 / saída $8
- Corte de conhecimento
- 30.06.2024
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | — |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | — |
| Análise de documentos | Sem medição | entrada: file |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 30.9% · posição 134 | 833Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 50.9% · posição 127 | 1,016Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 59.5% · posição 99 | 1,104Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 59.1% · posição 109 | 1,070Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 49.7% · posição 123 | 991Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 52.3% · posição 128 | 1,031Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Azure | 1,047,576 | $2 | $8 | — | — | 100% |
| OpenAI | 1,047,576 | $2 | $8 | — | — | 100% |
| Azure | 1,047,576 | $2.2 | $8.8 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.