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Tier C — Especialista
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Este modelo ha sido descontinuado por el proveedor. Los datos históricos se conservan.

Ya no está disponible desde el 23 de octubre de 2026.

OpenAI

gpt-4.1-nano-2025-04-14

Tier C — Especialista

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

GPT-4.1-nano-2025-04-14 es un modelo de lenguaje compacto de OpenAI, posicionado como una variante ligera en la serie GPT-4.1. Lanzado en abril de 2025, este modelo está diseñado para proporcionar capacidades eficientes de generación de texto con requisitos computacionales reducidos en comparación con modelos más grandes de la familia. La designación "nano" indica que ocupa el nivel más pequeño en la jerarquía de modelos de OpenAI, haciéndolo adecuado para aplicaciones donde las restricciones de recursos son una consideración o donde las capacidades completas de modelos más grandes son innecesarias. El modelo soporta tareas estándar de generación de texto incluyendo creación de contenido, resumen, respuesta a preguntas e interacciones conversacionales generales. Aunque OpenAI no ha revelado públicamente el tamaño de su ventana de contexto, mantiene las mejoras arquitectónicas centrales introducidas con la serie GPT-4.1. Como modelo de tamaño nano, probablemente cuenta con menos parámetros que sus contrapartes más grandes, resultando en tiempos de inferencia más rápidos y menor consumo de recursos, aceptando algunos compromisos en profundidad de razonamiento y manejo de complejidad de tareas. Dentro de la línea de productos de OpenAI, GPT-4.1-nano se sitúa por debajo de las variantes estándar y más grandes de GPT-4.1, ofreciendo a los desarrolladores una opción para aplicaciones que priorizan velocidad de respuesta y eficiencia sobre capacidad máxima. Representa el enfoque de OpenAI de proporcionar opciones de modelos escalonados que permiten a los usuarios seleccionar ratios apropiados de rendimiento-a-recursos para sus casos de uso específicos.

GPT-4.1 Nano de abril 2025 es el snapshot fijo del modelo más pequeño de la familia GPT-4.1, diseñado para máxima velocidad en producción estable.

Resumen de benchmark Tokonomix
Sección 01

Análisis de velocidad

Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.

Latencia P50 (mediana)Latencia P9558 runs
379144925203590466008-2209-05ms
Sección 02

Puntuaciones de calidad

Cómo se sitúa este modelo frente al resto del campo en cada categoría de prompts, a partir de un ajuste por pares sobre los mismos prompts. La nota bruta del juez aparece debajo de cada número.

68%
Generación de código
media del juez 99
60%
Creativo
media del juez 93
61%
Factual
media del juez 88
56%
Multilingüe
media del juez 95
68%
Razonamiento
media del juez 97
35%
Salud
media del juez 64

Tasa de victorias por categoría: con qué frecuencia este modelo vence a un modelo medio en un prompt de esa categoría. 50% es la media, no un suspenso. No es un porcentaje de aciertos.

Sección 03

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-nano-2025-04-14
$0.1000 por 1M de tokens de entrada
$0.4000 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0001 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$0.1000
por 1M de tokens de salida$0.4000

Pricing over time

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

$0.1000

input / 1M

— stable

$0.4000

output / 1M

— stable

2026-06-212026-08-022026-08-30
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sección 04

Tokens por segundo

Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.

Rendimiento (tokens / s)412 / avg 374
52248

Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.

Sección 05

Fortalezas & debilidades

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

Fortalezas

Máxima velocidad en familia GPT-4.1Comportamiento predecible y estableMínimo costo computacionalAdecuado para alto volumen de consultasLatencia óptima para tiempo realIntegración directa vía API OpenAI

Debilidades

Capacidad de razonamiento muy reducidaContexto no documentado para esta versiónSolo apto para tareas sencillasSin actualización de capacidades futura
Sección 06

Capacidades

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 32768
Sección 07

Preguntas frecuentes

Son el mismo modelo; la fecha garantiza que el endpoint no será actualizado automáticamente, asegurando reproducibilidad.

La versión fija del nano garantiza comportamiento estable para flujos de producción donde la velocidad y reproducibilidad son prioritarias.

Resumen de benchmark Tokonomix
Sección 08

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 09

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-593/100 · 135 runs
118 correct10 partial7 wrong87% accuracy
2026-08-30

Quality jumps 9.8 points with stronger reasoning, weaker coding performance

The gpt-4.1-nano model shows substantial quality improvements in this benchmark window, climbing from 82.0 to 91.8 overall. The most dramatic gains appear in reasoning capabilities, which now score 96, and factual accuracy, which recovered from 54 to 94 after what appears to have been a previous anomaly. Creative writing scored 85 in its first measured appearance this window. However, coding performance declined notably from a perfect 100 to 92, representing the most significant regression. Multilingual capabilities were not evaluated in the current window, so comparisons cannot be drawn. Latency increased modestly from 1446ms to 1554ms at median, representing about 7.5% slower response times. The model appears to have undergone rebalancing that prioritized reasoning and factual tasks while potentially trading off some coding optimization. Users relying heavily on code generation should validate outputs more carefully, while those focused on analytical reasoning and factual retrieval will likely see improved results. The overall trajectory remains positive with the substantial quality score improvement, though the coding regression merits attention for development workflows.

Calidad

91.8

Latencia p50

1,554 ms

Ejecuciones de test

5

Quality score up 9.8 points Reasoning improved to 96 Coding dropped from 100 to 92 Latency increased 7.5%
Sección 10

Perfil completo del modelo

gpt-4.1-nano-2025-04-14 — illustration 1
gpt-4.1-nano-2025-04-14: el modelo de enrutamiento anclado

gpt-4.1-nano-2025-04-14 es la instantánea fechada del modelo más pequeño de la familia 4.1 de OpenAI, congelado en el lanzamiento del 14 de abril de 2025. Misma ventana de contexto, mismas modalidades de entrada, mismo perfil de comportamiento de nivel económico que la etiqueta flotante gpt-4.1-nano — pero sin la deriva de mejora continua.

Para las cargas de trabajo de enrutamiento, clasificación y moderación para las que nano fue construido, esta instantánea es en su mayoría la elección incorrecta. Los casos en los que es la elección correcta son limitados pero reales.

Cuándo importa anclar nano

El argumento para anclar un modelo de frontera suele ser obvio: cargas de trabajo reguladas, investigación publicada, contratos con proveedores que hacen referencia a identificadores de modelos específicos. El argumento para anclar un modelo de nivel nano es menos obvio, porque la mayor parte del tráfico de producción en nano se beneficia de la deriva.

Los casos que justifican la instantánea son estos.

Primero, consumidores posteriores de la salida de nano. Si has construido un analizador sintáctico o un clasificador posterior ajustado sobre el estilo específico de salida JSON de nano, una actualización silenciosa de la etiqueta flotante rompe la cadena. El anclaje te da control sobre cuándo vuelves a probar esa tubería.

Segundo, pruebas de integración continua con completaciones de referencia. Un conjunto de pruebas que afirma "este prompt debe producir esta salida" depende de que el modelo no cambie. Ancla en CI incluso si flotas en producción.

Tercero, regímenes de cumplimiento que requieren inferencia reproducible para cualquier modelo que toque datos de producción, independientemente del nivel. Algunos auditores de servicios financieros y atención médica no distinguen entre modelos de frontera y de enrutamiento. Toda la tubería recibe el mismo escrutinio.

Si ninguno de esos casos aplica, casi con certeza quieres la etiqueta flotante.

El equilibrio de deriva, edición nivel mini

OpenAI reajusta los modelos mini y nano de manera más agresiva que sus hermanos de tamaño completo. La razón son las economías de rendimiento: el costo de impulsar una actualización a un modelo de nivel económico es menor, y el tráfico justifica mejoras más frecuentes. Una etiqueta nano flotante en abril de 2026 puede comportarse de manera notablemente diferente que la misma etiqueta en abril de 2025; un modelo de frontera en las mismas fechas tiende a derivar menos.

Eso corta en ambos sentidos. Por el lado positivo, la etiqueta flotante recoge mejoras reales regularmente — mejor calibración en prompts de casos límite, ajustes de tokenización, el ocasional incremento de capacidad. Por el lado negativo, "misma etiqueta, comportamiento diferente" es una preocupación real para los consumidores posteriores.

El anclaje de la instantánea te excluye de ambos lados de ese intercambio. Obtienes salida predecible. También obtienes cualesquiera peculiaridades que estaban en el modelo el día del lanzamiento, incluyendo cualquiera que haya sido corregida desde entonces.

Qué incluye esta instantánea

Todo lo que está en la familia GPT-4.1 nano el 14 de abril de 2025. La ventana de entrada de 1,047,576 tokens. Entrada de texto e imagen. Modo JSON, salidas estructuradas, llamado de funciones, streaming. Las mismas superficies de Chat Completions y Responses. El mismo tokenizador con sesgo hacia el inglés compartido a través de la familia GPT-4.1 — lo que significa que los scripts no latinos pagan el mismo impuesto de inflación de tokens que en los miembros más grandes de la familia.

Lo que no está en esta instantánea es cualquier cosa que OpenAI añadió a nano después de esa fecha. Actualizaciones de calibración de rechazo, optimizaciones de tokenizador, mejoras de latencia — todo permanece en la etiqueta flotante.

Planificación del ocaso

Las instantáneas fechadas funcionan en un horizonte de deprecación que típicamente es de doce a dieciocho meses. Las instantáneas de nivel nano a menudo funcionan en el extremo más corto — el nivel económico se mueve más rápido, tanto para mejoras como para deprecaciones.

Cuando llega el ocaso, el endpoint deja de responder y tienes que actualizar. Planifica para ello antes de que llegue el día. Anota la fecha de lanzamiento cuando ancles. Establece un recordatorio de calendario seis meses antes. Presupuesta un ciclo de re-evaluación para la actualización para que puedas comparar el comportamiento congelado de la instantánea contra la nueva etiqueta flotante y verificar que tu tubería posterior todavía pasa.

Los equipos que omiten este paso aprenden sobre la deprecación cuando su trabajo por lotes de producción falla un martes por la mañana. La lección no es sutil pero tampoco es gratis de aprender.

Patrón de anclaje para modelos de nivel económico

El patrón pragmático, especialmente en nano:

  • Ancla en evaluación, CI, y cualquier ruta auditada por cumplimiento.
  • Flota en tráfico de producción, donde las mejoras gratuitas superan el costo de la deriva ocasional.
  • Compara semanalmente entre anclado y flotante contra un conjunto de prompts fijos, para que los cambios de comportamiento upstream sean visibles antes de que lleguen a los usuarios.

La instantánea anclada es el grupo de control. No es el nivel de servicio. Los equipos que anclan en todas partes terminan ejecutando el nano de la primavera pasada a través de los prompts de la próxima primavera, y la deriva de calidad se acumula más rápido que en modelos de frontera precisamente porque nano se reajusta más a menudo.

Para la superficie nano en vivo y el perfil de comportamiento actual, consulta la página flotante gpt-4.1-nano. Para la familia más amplia, consulta GPT-4.1.

Eligiéndolo

Usa gpt-4.1-nano-2025-04-14 cuando:

  • Un régimen de cumplimiento requiera inferencia estable a nivel de bits en cada nivel de modelo.
  • Un analizador, clasificador o prueba posterior dependa de un estilo de salida específico.
  • Un contrato de proveedor nombre este identificador exacto.

Para el tráfico diario de enrutamiento, clasificación y moderación para el que nano fue diseñado, usa la etiqueta flotante. Renuncias a la reproducibilidad que no necesitas; obtienes el flujo constante de mejoras que el nivel económico envía más a menudo de lo que lo hace el nivel de frontera.

Los números comparativos a través de la familia y contra alternativas de peso abierto viven en /benchmarks/leaderboard.

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

gpt-4.1-nano-2025-04-14 — illustration 2
Última prueba automática
5 sept 2026 · 08:02 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
485 ms
Latencia P95
613 ms
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·26 de mayo de 2026