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Tier C — Especialista
Se ejecuta en:USCreado en:United States
$0.4000
salida · por 1M de tokens (coste base)
Coste
721 ms
Velocidad de respuesta
100 / 100
Inteligencia

Veredicto — resumenLIVE

LIVE
ahora · 2026-07-26

Quality declined 6.5 points with notable latency regression

Quality dropped 6.5 points Latency increased 77% Multilingual performance remains perfect Factual accuracy scored only 71

GPT-4.1 Nano shows a meaningful performance decline in this benchmark window, with overall quality dropping from 97.8 to 91.3 points while latency increased by 77 percent from 823ms to 1455ms at median. The model continues to excel at multilingual tasks, maintaining a perfect 100 score across both windows, and demonstrates strong reasoning capabilities with a perfect 100 in the current period. Creative performance remains stable in the mid-90s range. However, factual accuracy has emerged as a concern, scoring only 71 points in categories measured this window. The previous coding score of 98 was not re-evaluated in the current period, making direct comparison unavailable. The substantial latency increase is particularly noteworthy, as response times nearly doubled compared to the previous window. This could impact user experience in time-sensitive applications. While the model retains strong capabilities in reasoning and multilingual contexts, the combination of reduced quality scores and increased response times suggests potential optimization issues or infrastructure changes. Users should monitor factual accuracy performance closely and assess whether the latency increase affects their specific use cases.

Quality

91.3

Latency p50

1,455 ms

Test runs

5

1 de 15

Imagen y explicaciónLIVE

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

Capacidades

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

Comparación de proveedoresLIVE

Comparación de proveedores
Compara cada proveedor de este modelo — coste base, calidad, latencia y disponibilidad.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE
Coste de entrada$0.1100
Coste de salida$0.4400
CalidadAún sin probar
Latencia (p50)Aún sin probar
DisponibilidadAún sin probar
Costes por 1M de tokens (coste base)
OpenAIEE. UU.Esta oferta
Coste de entradamejor$0.1000
Coste de salida$0.4000
Calidadmejor100.0
Latencia (p50)mejor721 ms
DisponibilidadAún sin probar
Costes por 1M de tokens (coste base)

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

CreativoFactualMultilingüeRazonamiento

Rúbrica de juego

Aún sin datos.

Veredicto del juez

OK 86%Parcial 9%Incorrecto 5%

Juegos y arena

Aún sin datos.

Velocidad y salud

721 ms

Latencia (p50)

Disponibilidad

Pregunta y respuesta — explorarLIVE

1 de 80
🧠 inteligenciaOpenAImultilingual · 2026-07-26puntuación: 100

Bir mağazada %20 indirim uygulanıyor. 150 TL olan bir ürün indirimden sonra kaç TL olur?

İndirim oranı %20 olduğuna göre, ilk olarak indirimin tutarını hesaplayalım: İndirim tutarı = 150 TL × 20/100 = 150 TL × 0.20 = 30 TL İndirimden sonra ürünün fiyatı = 150 TL − 30 TL = 120 TL **Sonuç:** Ürün indirimden sonra 120 TL olur.

Historial de pruebas — todos los proveedoresLIVE

Puntuación de calidad en el tiempoúltimo 92
05-1507-26
Velocidad — latencia p50 en el tiempo

Aparece una tendencia cuando este modelo se ha probado en varios días distintos.