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OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)
openai/gpt-4.1-nano:batch
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Segundo o catálogo da OpenRouter, openai/gpt-4.1-nano:batch é a variante em modo de lote do GPT-4.1 Nano da OpenAI, descrito pelo catálogo como o modelo mais rápido e mais barato da série GPT-4.1, voltado a tarefas de baixa latência. Aceita texto, imagens e arquivos como entrada e gera texto, com uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens e suporte a ferramentas e saídas estruturadas. O catálogo também informa resultados de arena e um índice de codificação, mas não havia um cartão de modelo independente neste pacote de fontes; recomenda-se validar as capacidades em cargas de trabalho reais.[1]
Pontos fortes
- O catálogo da OpenRouter descreve o GPT-4.1 Nano como o modelo mais rápido e mais barato de sua série, voltado a tarefas de baixa latência; trata-se de uma descrição do fornecedor, não de um resultado medido de forma independente.[1]
- O catálogo indica entrada multimodal (texto, imagem e arquivo) com saída de texto, uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens e suporte a ferramentas, tool choice e saídas estruturadas.[1]
- O catálogo informa entradas em arenas de design em várias categorias e um índice de codificação da Artificial Analysis para o modelo canônico subjacente.[1]
Limitações
- A única evidência é o catálogo da OpenRouter; não havia um cartão de modelo independente neste pacote de fontes, portanto as afirmações do fornecedor não estão verificadas.[1]
- O campo de raciocínio do catálogo é nulo e seus índices agêntico e de inteligência estão vazios, deixando essas capacidades sem caracterização.[1]
- Trata-se de uma variante em lote; a fonte não documenta seu comportamento de atendimento, então a adequação a cargas interativas ou adiadas precisa de validação.[1]
Onde usar
- Pode servir para processamento de texto não interativo e de alto volume em que um endpoint de lote e preços por token baixos no catálogo sejam prioridades; valide primeiro desempenho e precisão.[1]
- Candidato para pipelines de documentos ou multimodais (imagem, arquivo) de grande contexto, conforme as modalidades de entrada e a janela de contexto indicadas no catálogo.[1]
- Poderia ser testado em extração estruturada ou fluxos com ferramentas, já que o catálogo lista structured_outputs, tools e tool_choice como parâmetros suportados.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-4.1 Nano (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.
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:batch
- 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 $0.050 / saída $0.200
- 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 1,047,576 | $0.050 | $0.200 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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