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OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch)
openai/gpt-4.1-mini:batch
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
openai/gpt-4.1-mini:batch é a variante em lote do GPT-4.1 Mini da OpenAI, conforme listado no catálogo da OpenRouter. O catálogo descreve um modelo de tamanho médio que aceita entradas de texto, imagem e arquivo e produz texto, com uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens e corte de conhecimento em meados de 2024. A listagem oferece suporte a chamadas de ferramentas e saídas estruturadas. A descrição do catálogo afirma desempenho comparável ao GPT-4o com menor latência e custo; trata-se de uma afirmação da fonte, não de uma medição independente. Não havia um cartão de modelo independente disponível neste pacote de fontes.[1]
Pontos fortes
- Aceita entradas de texto, imagem e arquivo com saída em texto, permitindo lidar com cargas de trabalho de documentos mistos em um único endpoint, conforme a listagem da OpenRouter.[1]
- Expõe parâmetros de chamada de ferramentas, escolha de ferramenta e saídas estruturadas, adequados para tarefas automatizadas de pipeline e extração.[1]
- O catálogo indica uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens, útil para documentos longos ou prompts em lote de grande volume.[1]
Limitações
- Apenas dados do catálogo da OpenRouter foram fornecidos; não havia um cartão de modelo independente nem documentação oficial, portanto todas as capacidades aqui são reportadas pelo catálogo e não verificadas.[1]
- A listagem não reporta um modo de raciocínio dedicado, e a saída é limitada a texto.[1]
- Como variante em lote, é voltada para trabalhos assíncronos e não interativos; throughput, latência e qualidade devem ser validados na sua própria carga de trabalho antes da adoção.[1]
Onde usar
- Candidato razoável para processamento em massa ou offline, como sumarização, classificação ou extração de documentos, quando os resultados não são necessários em tempo real.[1]
- Vale avaliar para pipelines multimodais que combinam prompts de texto com entradas de imagem ou arquivo.[1]
- Potencialmente adequado para automação de alto volume com saídas estruturadas ou chamadas de ferramentas, sujeito à validação de precisão com dados representativos.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch)Fontes 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 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...
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-4.1-mini:batch
- ID canônico
- openai/gpt-4.1-mini-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 $0.200 / saída $0.800
- 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 | CC — abaixo da faixa B | — |
| 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 |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 20.2 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 30.5% · posição 135 | 820Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 47.5% · posição 133 | 984Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 49.2% · posição 114 | 1,034Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 58.5% · posição 113 | 1,061Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 45.4% · posição 127 | 952Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 47.8% · posição 135 | 990Elo | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 1,047,576 | $0.200 | $0.800 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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