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Tier C — Especialista
Se ejecuta en:USCreado en:United States
$3.12
salida · por 1M de tokens
Coste
456 ms
Velocidad de respuesta
1139
Inteligencia

Veredicto — resumenLIVE

LIVE
ahora · 2026-09-13

Quality drops 13 points with slower response times and factual issues

Quality dropped 13.4 points Latency increased 41% Factual accuracy only 57 Reasoning performance remains perfect

The latest benchmark window for gpt-4.1-mini-2025-04-14 reveals significant performance degradation compared to the previous evaluation period. Overall quality declined from 96.4 to 83.0, a drop of 13.4 points, while median latency increased by 41 percent from 1428ms to 2009ms. The model demonstrates uneven capability distribution across categories. Reasoning performance remains exceptional at 100, and coding capabilities stayed strong at 92, down only slightly from the previous 97. However, factual accuracy emerged as a serious concern, scoring just 57 in the current window. This represents a notable weakness compared to the previously tested categories where multilingual achieved 100 and creative reached 92. The performance decline coincides with the previously noted addition of tools, vision, and multimodal processing capabilities, suggesting possible trade-offs or integration issues. Users should expect slower response times and exercise caution with factual queries, while continuing to rely on the model for reasoning tasks and code generation where it maintains robust performance. The substantial variance between category scores indicates inconsistent behavior that may require workload-specific evaluation before deployment.

Calidad

83.0

Latencia p50

2,009 ms

Ejecuciones de test

5

1 de 20

Imagen y explicaciónLIVE

OpenAI

gpt-4.1-mini-2025-04-14

Tier C — Especialista

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

Capacidades

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

Comparación de proveedoresLIVE

Comparación de proveedores
Compara cada proveedor de este modelo — precio, calidad, latencia y disponibilidad.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE
Coste de entrada$0.8600
Coste de salida$3.44
Calidadmejor1175
Latencia (p50)Aún sin probar
DisponibilidadAún sin probar
Precios por 1M de tokens en Tokonomix
OpenAIEE. UU.Esta oferta
Coste de entradamejor$0.7800
Coste de salida$3.12
Calidad1139
Latencia (p50)mejor456 ms
DisponibilidadAún sin probar
Precios por 1M de tokens en Tokonomix

Inteligencia de consenso

TODO EL MODELOINACTIVO

Las señales de consenso son de todo el modelo — todavía no por proveedor.

El scoring de consenso aún recopila datos para este modelo — todavía sin señales.

Votos de la comunidadLIVE

Votos de la comunidad
Lo que opinan los visitantes reales — por proveedor.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE

Aún no hay votos de la comunidad.

OpenAIEE. UU.

Aún no hay votos de la comunidad.

Más resultados — por proveedor

Calidad por categoría

Generación de códigoCreativoFactualMultilingüeRazonamientoSalud

Rúbrica de juego

Aún sin datos.

Veredicto del juez

OK 92%Parcial 6%Incorrecto 1%

Juegos y arena

Aún sin datos.

Velocidad y salud

456 ms

Latencia (p50)

Disponibilidad

Pregunta y respuesta — explorarLIVE

1 de 80
🧠 inteligenciaOpenAIreasoning · 2026-09-13puntuación: 100

In een dorp wonen 100 mensen. 60 hebben een hond, 40 een kat, 20 hebben beide. Hoeveel mensen hebben geen huisdier? Toon je redenering.

Laten we de gegevens overzichtelijk opschrijven: - Totaal aantal mensen: 100 - Mensen met een hond: 60 - Mensen met een kat: 40 - Mensen met zowel hond als kat: 20 We willen weten hoeveel mensen **geen huisdier** hebben. ### Stap 1: Bepaal het aantal mensen dat een hond of kat heeft Gebruik de formule voor de vereniging van twee verzamelingen: \[ |H \cup K| = |H| + |K| - |H \cap K| \] Hierbij is: - \( |H| = 60 \) - \( |K| = 40 \) - \( |H \cap K| = 20 \) Dus: \[ |H \cup K| = 60 + 40 - 20 = 80 \] ### Stap 2: Bepaal het aantal mensen zonder huisdier Als 80 mensen een hond of kat (of beide) hebben, dan hebben de rest geen huisdier: \[ \text{Aantal zonder huisdier} = 100 - 80 = 20 \] ### Antwoord: **20 mensen hebben geen huisdier.**

Historial de pruebas — todos los proveedoresLIVE

Puntuación de calidad en el tiempoúltimo 80
08-3009-13
Velocidad — latencia p50 en el tiempoúltimo 456 ms
08-3009-15