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OpenAI

gpt-4.1-mini-2025-04-14

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

GPT-4.1-mini-2025-04-14 es un modelo de lenguaje compacto desarrollado por OpenAI, parte de la serie GPT-4.1 lanzada a principios de 2025. Este modelo representa una variante más pequeña y eficiente dentro de la familia GPT-4.1, diseñada para equilibrar rendimiento con requisitos computacionales reducidos. Proporciona capacidades estándar de generación de texto, incluyendo comprensión del lenguaje natural, razonamiento, resumen, escritura creativa y tareas de generación de código. El modelo emplea arquitectura basada en transformadores coherente con la serie GPT de OpenAI, aunque detalles técnicos específicos sobre el conteo de parámetros y la composición de datos de entrenamiento no han sido divulgados públicamente. El tamaño de la ventana de contexto permanece sin especificar por parte del proveedor. GPT-4.1-mini está optimizado para tareas donde la baja latencia y el consumo reducido de recursos son prioridades, manteniendo al mismo tiempo una calidad de salida razonable. Maneja conversaciones de múltiples turnos, sigue instrucciones complejas y demuestra comprensión del lenguaje de propósito general en diversos dominios. Dentro de la alineación de modelos de OpenAI, GPT-4.1-mini ocupa la posición de alternativa ligera al modelo completo GPT-4.1, ofreciendo a desarrolladores y aplicaciones una opción más eficiente en recursos cuando la capacidad máxima no es esencial. La designación "mini" indica que este es un lanzamiento enfocado en accesibilidad, adecuado para aplicaciones con requisitos de complejidad moderada o demandas de mayor rendimiento. Este modelo sigue el patrón de OpenAI de proporcionar opciones escalonadas dentro de lanzamientos de modelos principales, permitiendo a los usuarios seleccionar modelos apropiados para sus casos de uso específicos y restricciones técnicas.

GPT-4.1 Mini de abril 2025 es la versión de snapshot fijo del modelo mini de OpenAI, equilibrando eficiencia con comportamiento predecible en producción.

Resumen de benchmark Tokonomix
Sección 01

Puntuaciones de calidad

Resultados de evaluación de modelos juez en diversas categorías de tareas. Las puntuaciones reflejan coherencia, precisión y seguimiento de instrucciones.

100
Generación de código
99
Multilingüe
100
Razonamiento
Sección 02

Historial de precios

Tarifas directas del proveedor por millón de tokens, más una estimación del coste de una conversación típica.

💰
Tarifas API — gpt-4.1-mini-2025-04-14
$0.4000 por 1M de tokens de entrada
$1.60 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0006 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$0.4000
por 1M de tokens de salida$1.60

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.4000

input / 1M

— stable

$1.60

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-072026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sección 03

Fortalezas & debilidades

Basado en resultados de benchmarks y comentarios agregados de la comunidad sobre casos de uso reales.

Fortalezas

Comportamiento fijo y predecibleRespuestas rápidas tipo miniTareas de texto generales bien cubiertasBuena capacidad conversacionalCompatibilidad estable para integracionesEficiente en recursos computacionales

Debilidades

Menor capacidad que modelos estándar GPT-4.1Contexto no documentado públicamentePrecisión limitada en tareas complejasNo recibe actualizaciones de comportamiento
Sección 04

Capacidades

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 32768
Sección 05

Preguntas frecuentes

El comportamiento no cambia con el tiempo, garantizando reproducibilidad en tests y estabilidad en flujos de producción.

La fecha fija garantiza estabilidad de comportamiento, clave para integraciones de producción que no pueden tolerar cambios inesperados.

Resumen de benchmark Tokonomix
Sección 06

Disponibilidad

Disponibilidad

Sin datos todavía

Aún no hemos registrado suficientes llamadas a la API para mostrar estadísticas de disponibilidad de este modelo. Los datos aparecen una vez que el modelo comienza a recibir tráfico en vivo.

Sección 07

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-595/100 · 74 runs
68 correct6 partial0 wrong92% accuracy
2026-06-14

Stable performance with comprehensive multi-modal capabilities maintained

GPT-4.1 Mini maintains the extensive capability set introduced in the previous benchmark window, demonstrating stability across all supported features. The model continues to offer tools, vision, JSON mode, PDF input, JSON schema validation, parallel tool execution, and prompt caching without any detected regressions or new additions. This consistency suggests a mature implementation of its multi-modal and structured output features. Users can rely on the same functionality that was introduced previously, with the model now showing a track record of maintaining these capabilities across updates. The lack of changes indicates OpenAI is focusing on stability rather than rapid feature expansion for this model variant. For applications built on the previous version's capabilities, migration risk remains minimal as the feature surface has remained constant. The model continues to serve as a versatile option for developers requiring vision processing, structured outputs, and advanced tool use patterns in a smaller form factor than full GPT-4 variants.

Quality

Latency p50

Test runs

0

All capabilities maintained Stable feature set
Sección 08

Perfil completo del modelo

gpt-4.1-mini-2025-04-14 — illustration 1
gpt-4.1-mini-2025-04-14: la instantánea con fecha de mini

gpt-4.1-mini-2025-04-14 es la instantánea con fecha del GPT-4.1 mini de OpenAI del 14 de abril de 2025. Los mismos pesos, la misma superficie de contexto, las mismas modalidades que el identificador flotante gpt-4.1-mini, pero congelados.

Si no está ejecutando una evaluación de cumplimiento o una reproducción de resultados publicados, casi con certeza quiere el identificador flotante. Este es el modelo para el conjunto estrecho de casos donde la inferencia estable en bits supera las actualizaciones gratuitas.

Qué significa "anclado" en la práctica

OpenAI lanza mejoras continuas detrás del identificador flotante mini. Correcciones de errores, ajustes del tokenizador, cambios en la capa de enrutamiento, a veces actualizaciones directas del modelo que resultan usar el mismo identificador. La mayoría de los equipos lo aceptan bien: los prompts que funcionaban el mes pasado siguen funcionando y mejoran silenciosamente un poco.

Para los equipos que presentaron una evaluación ante un auditor, publicaron un artículo de investigación con resultados numerados, o escribieron un contrato de proveedor que nombra un identificador de modelo específico, ese modelo de mejora continua es el problema. La instantánea con fecha es la respuesta. gpt-4.1-mini-2025-04-14 son los pesos exactos y el stack de inferencia que OpenAI lanzó ese día. Las nuevas mejoras no fluyen hacia él. Los quirks antiguos no se parchean.

Eso es por lo que se paga. Reproducibilidad, no mejor comportamiento.

El problema específico de mini

El anclaje de instantáneas importa más en los modelos de tier mini de lo que la gente espera. La razón son las economías de rendimiento: los modelos mini y nano se reajustan más agresivamente que sus hermanos de tamaño completo, porque el coste de inferencia de esos reajustes es mucho menor y el volumen lo justifica. Un identificador mini flotante en abril de 2026 puede comportarse de forma notablemente diferente al mismo identificador en abril de 2025; un modelo de tamaño completo en las mismas fechas tiende a derivar menos.

Así que si tiene un pipeline posterior que depende de un comportamiento específico de mini —un parser que espera un estilo de salida JSON particular, una prueba de CI con una completación de referencia, un clasificador posterior ajustado a medida entrenado en salidas de mini— la instantánea anclada es un seguro genuinamente útil. Si ejecuta mini para tráfico de chat, el identificador flotante es casi siempre la mejor opción.

Qué incluye esta instantánea

Todo lo que estaba en la familia GPT-4.1 mini el 14 de abril de 2025. La ventana de entrada de 1 047 576 tokens. Entrada de texto e imagen, sin generación de imágenes, sin audio. Modo JSON, salidas estructuradas, llamadas a herramientas, streaming en las superficies de Chat Completions y Responses. El mismo tokenizador con inclinación al inglés compartido en toda la familia GPT-4.1.

Lo que no está en esta instantánea es nada que OpenAI añadiera a mini después del 14 de abril de 2025. Si el identificador flotante recogió una mejor calibración de rechazos en una versión posterior, el anclaje no lo tendrá. Si una regresión en una clase de prompts específica fue corregida dos meses después, el anclaje sigue teniendo la regresión.

Discontinuación

Las instantáneas con fecha de OpenAI corren en un horizonte de obsolescencia típico de doce a dieciocho meses. Suficientemente largo para lanzar y auditar; suficientemente corto para mantener la matriz del modelo manejable. Cuando pasa la fecha de discontinuación, el endpoint deja de responder y hay que actualizar.

Planifíquelo. Anote la fecha de lanzamiento cuando ancle, configure un recordatorio de calendario seis meses por delante, y tenga asignado un presupuesto de re-evaluación para la actualización. Los equipos que saltan este paso aprenden sobre la obsolescencia cuando un trabajo de producción por lotes falla en medio de una ventana de lanzamiento.

Una nota específica de mini sobre las discontinuaciones: los ciclos de obsolescencia de mini a menudo son más cortos que los del modelo completo. El tier barato se mueve más rápido. Incorpore eso en su planificación.

Patrón de anclaje

El patrón al que converge la mayoría de los equipos:

  • Ancle en evaluación, CI y cualquier ruta auditada por cumplimiento.
  • Flote en el tráfico de producción.
  • Ejecute una diferencia semanal entre el anclado y el flotante frente a un conjunto fijo de prompts, para detectar cambios en sentido ascendente pronto.

La instantánea anclada es su grupo de control. No es su tier de servicio. Los equipos que anclan en todas partes acaban ejecutando los pesos de la primavera pasada a través de los prompts de la próxima primavera y preguntándose por qué su calidad sigue disminuyendo en relación con los competidores que dejan flotar el identificador.

Para la superficie del modelo en vivo y el perfil de comportamiento actual de mini, consulte la página del gpt-4.1-mini flotante. Para el contexto de la familia completa, consulte GPT-4.1.

Cuándo elegirlo

Use gpt-4.1-mini-2025-04-14 cuando:

  • Un flujo de trabajo de cumplimiento, auditoría o investigación requiera inferencia estable en bits.
  • Un contrato de proveedor nombre exactamente este identificador.
  • Esté bisecat una regresión y necesite descartar una actualización silenciosa de mini como la variable.

Para chat, extracción, clasificación y la carga de trabajo de producción diaria que vive en mini, use el identificador flotante. Pierde la reproducibilidad que no necesita; obtiene correcciones de errores y mejoras del tokenizador conforme se lanzan.

La comparación más amplia en toda la familia GPT-4.1 y los modelos competidores está en /benchmarks/leaderboard.

Última revisión técnica: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-4.1-mini-2025-04-14 — illustration 2
Última prueba automática
14 jun 2026 · 04:55 UTC · Benchmark
Latencia P50
3561 ms
Latencia P95
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·24 de mayo de 2026