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OpenAI: GPT-4.1 Nano
openai/gpt-4.1-nano
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O catálogo do OpenRouter lista o openai/gpt-4.1-nano como um modelo compacto da OpenAI na série GPT-4.1, que o catálogo descreve como o membro mais rápido e mais barato dessa família, voltado a tarefas de baixa latência. O catálogo indica uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens, saída de texto e entradas de texto, imagem e arquivo, além de opções de chamada de ferramentas e saídas estruturadas. Seu corte de conhecimento é junho de 2024. Apenas dados de catálogo foram fornecidos e nenhum cartão de modelo independente estava disponível neste pacote de fontes, portanto as capacidades são relatadas pela fonte e devem ser validadas em cargas de trabalho reais.[1]
Pontos fortes
- Janela de contexto de cerca de um milhão de tokens, segundo o catálogo do OpenRouter, adequada para documentos longos ou prompts com muitos exemplos.[1]
- Aceita entradas de texto, imagem e arquivo com saída de texto, permitindo pipelines multimodais.[1]
- O catálogo lista parâmetros de chamada de ferramentas, escolha de ferramenta, semente e saídas estruturadas, sugerindo controles prontos para integração.[1]
Limitações
- Apenas uma entrada do catálogo do OpenRouter foi fornecida; nenhum cartão de modelo independente estava disponível neste pacote de fontes, portanto todas as capacidades são relatadas pela fonte.[1]
- O catálogo não registra um modo de raciocínio para esta variante; esse campo é desconhecido, não uma ausência confirmada.[1]
- Nenhuma avaliação independente foi fornecida; valide a latência e a qualidade de saída em suas próprias cargas de trabalho antes de adotá-lo.[1]
Onde usar
- Tarefas de texto de alto volume e sensíveis à latência, como classificação ou sumarização, alinhadas ao posicionamento do provedor relatado pelo catálogo; confirme com testes.[1]
- Aplicações multimodais que combinam texto com entradas de imagem ou arquivo em uma única requisição.[1]
- Integrações que exigem chamada de ferramentas ou saídas estruturadas em escala de modelo pequeno; valide primeiro a precisão com seus dados.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-4.1 NanoFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
For tasks that demand low latency, GPT‑4.1 nano is the fastest and cheapest model in the GPT-4.1 series. It delivers exceptional performance at a small size with its 1 million...
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-4.1-nano
- ID canônico
- openai/gpt-4.1-nano-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 $0.100 / saída $0.400
- 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 | 11.1 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 46% · posição 128 | 908Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 47.3% · posição 137 | 953Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 41.1% · posição 132 | 889Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 49.6% · posição 131 | 961Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 43.9% · posição 134 | 907Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 48.1% · posição 139 | 966Elo | 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 | $0.100 | $0.400 | — | — | 100% |
| Azure | 1,047,576 | $0.110 | $0.440 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
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