İçeriğe geç
Seviye C — Uzman
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States

Arşivlendi

Bu model sağlayıcı tarafından kullanımdan kaldırıldı. Geçmiş veriler korunmaktadır.

25 Ekim 2026 tarihinden beri kullanılamıyor.

OpenAI

gpt-4.1-nano-2025-04-14

Seviye C — Uzman

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GPT-4.1-nano-2025-04-14, OpenAI'dan kompakt bir dil modelidir ve GPT-4.1 serisinde hafif bir varyant olarak konumlandırılmıştır. Nisan 2025'te piyasaya sürülen bu model, ailedeki daha büyük modellere kıyasla azaltılmış hesaplama gereksinimleriyle verimli metin üretim yetenekleri sunmak üzere tasarlanmıştır. "Nano" ifadesi, OpenAI'ın model hiyerarşisinde en küçük kademeyi işgal ettiğini gösterir ve kaynak kısıtlamalarının söz konusu olduğu veya daha büyük modellerin tam yeteneklerinin gereksiz olduğu uygulamalar için uygun hale getirir. Model, içerik oluşturma, özetleme, soru yanıtlama ve genel konuşma etkileşimleri dahil olmak üzere standart metin üretim görevlerini destekler. Bağlam penceresi boyutu OpenAI tarafından kamuya açıklanmamış olsa da, GPT-4.1 serisiyle tanıtılan temel mimari iyileştirmelerini korur. Nano boyutlu bir model olarak, muhtemelen daha büyük muadillerinden daha az parametreye sahiptir ve bu da daha hızlı çıkarım süreleri ile daha düşük kaynak tüketimiyle sonuçlanırken, akıl yürütme derinliği ve görev karmaşıklığı ele alımında bazı ödünleri kabul eder. OpenAI'ın ürün yelpazesinde GPT-4.1-nano, GPT-4.1'in standart ve daha büyük varyantlarının altında yer alır ve geliştiricilere yanıt hızına ve verimliliğe maksimum yeteneğe göre öncelik veren uygulamalar için bir seçenek sunar. OpenAI'ın kullanıcıların kendi özel kullanım durumları için uygun performans-kaynak oranlarını seçmelerine olanak tanıyan kademeli model seçenekleri sağlama yaklaşımını temsil eder.

OpenAI'nin kapsamlı eğitim verisi bu modelin geniş alan bilgisini destekliyor.

— Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme94 runs
3376148921169144609-3010-23ms
Bölüm 02

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — gpt-4.1-nano-2025-04-14
$0.2600 1M giriş token başına
$1.04 1M çıkış token başına
≈ $0.0004 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.2600
1M çıkış token başına$1.04
Bölüm 03

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)341 / avg 422
587148

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 04

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

Düşük gecikme, hızlı yanıtMetin üretimi ve özetlemeÇok turlu sohbet desteğiTalimat takibinde yüksek başarıDoğal dil anlama kapasitesiVeri analizi ve raporlama

Zayıf yönler

Karmaşık akıl yürütmede sınırlıİnternet erişimi bulunmuyorGörsel işleme desteği yok
Bölüm 05

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 32768
Bölüm 06

Sık sorulan sorular

Metin üretimi, içerik oluşturma, soru-cevap ve özetleme görevlerini destekleyen geniş bir uygulama yelpazesi sunuyor.

OpenAI güvenlik katmanları ve içerik filtreleri modeli kurumsal ortamlara uygun kılıyor.

— Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 07

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 08

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
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-4-591/100 · 170 runs
146 correct12 partial12 wrong86% accuracy
● 2026-10-25

Seven new capabilities added with no performance benchmarks yet available

OpenAI's gpt-4.1-nano-2025-04-14 represents a significant expansion of the model's technical capabilities, introducing seven new features: tools (function calling), vision for image understanding, JSON mode and JSON schema for structured outputs, PDF input processing, parallel tool execution, and prompt caching for improved efficiency. These additions transform the model from a text-only system into a multimodal platform capable of handling diverse input formats and interaction patterns. However, no performance benchmark data is currently available to evaluate how well the model executes across standard evaluation tasks. This makes it impossible to assess the model's accuracy, reasoning ability, or compare its performance against other models in its class or previous versions. The capability expansion suggests this version is designed for production applications requiring structured outputs and multimodal processing, but without benchmark scores, potential users cannot make informed decisions about deployment suitability. Organizations considering this model should wait for comprehensive benchmark results or conduct their own evaluation testing before integration into critical workflows.

Kalite

—

Gecikme p50

—

Test çalıştırmaları

0

✓ Seven new capabilities added✓ Multimodal support now available✗ No benchmark data available
Bölüm 09

Tam model profili

gpt-4.1-nano-2025-04-14 — illustration 1
gpt-4.1-nano-2025-04-14: sabitlenmiş yönlendirme modeli

gpt-4.1-nano-2025-04-14, OpenAI'nin 4.1 ailesindeki en küçük modelin tarihli anlık görüntüsüdür; 14 Nisan 2025 sürümünde dondurulmuştur. Aynı bağlam penceresi, aynı giriş modaliteleri, ucuz katman için aynı davranış profili — kayan gpt-4.1-nano etiketiyle aynı — ancak sürekli iyileştirme sapması olmadan.

Nano'nun tasarlandığı yönlendirme, sınıflandırma ve moderasyon iş yükleri için bu anlık görüntü çoğu zaman yanlış seçimdir. Doğru seçim olduğu durumlar dar ama gerçektir.

Nano'yu sabitlemek ne zaman önemlidir

Bir öncü modeli sabitlemek için verilen gerekçe genellikle açıktır: düzenlemeye tabi iş yükleri, yayımlanmış araştırmalar, belirli model kimliklerine atıfta bulunan tedarikçi sözleşmeleri. Nano katmanındaki bir modeli sabitlemek için gerekçe daha az açıktır, çünkü nano üzerindeki üretim trafiğinin büyük çoğunluğu sapmadan fayda görür.

Anlık görüntüyü haklı çıkaran durumlar şunlardır.

Birincisi, nano çıktısının aşağı akış tüketicileri. Nano'nun belirli JSON çıktı stili üzerine bir ayrıştırıcı veya ince ayarlı bir aşağı akış sınıflandırıcısı kurduysanız, kayan etiketteki sessiz bir güncelleme zinciri kırar. Sabitleme, o ardışık düzeni ne zaman yeniden test edeceğinizin kontrolünü size verir.

İkincisi, altın-tamamlama CI testleri. "Bu prompt bu çıktıyı üretmeli" iddiasında bulunan bir test paketi, modelin değişmemesine bağlıdır. Üretimde kayan etiketi kullansanız bile CI'da sabitleyin.

Üçüncüsü, üretim verisine dokunan herhangi bir model için, katmanından bağımsız olarak yeniden üretilebilir çıkarım gerektiren uyumluluk rejimleri. Bazı finansal hizmetler ve sağlık denetçileri öncü ve yönlendirme modelleri arasında ayrım yapmaz. Tüm ardışık düzen aynı incelemeye tabi tutulur.

Bunların hiçbiri geçerli değilse, neredeyse kesinlikle kayan etiketi istiyorsunuz.

Sapma ödünleşimi, mini katman sürümü

OpenAI, mini ve nano modellerini tam boyutlu kardeşlerinden daha agresif şekilde yeniden ayarlar. Sebep verim ekonomisidir: ucuz katmandaki bir modele güncelleme göndermenin maliyeti daha düşüktür ve trafik daha sık iyileştirmeleri haklı çıkarır. Nisan 2026'daki kayan bir nano etiketi, aynı etiketin Nisan 2025'teki halinden gözle görülür şekilde farklı davranabilir; aynı tarihlerdeki bir öncü model daha az sapma eğilimindedir.

Bu iki yönlü çalışır. Olumlu tarafta, kayan etiket gerçek iyileştirmeleri düzenli olarak alır — uç durum prompt'larında daha iyi kalibrasyon, tokenleştirme ince ayarları, ara sıra yetenek artışları. Olumsuz tarafta, "aynı etiket, farklı davranış" aşağı akış tüketicileri için gerçek bir endişedir.

Anlık görüntü sabitlemesi sizi bu ödünleşmenin her iki tarafından da çıkarır. Tahmin edilebilir çıktı elde edersiniz. Aynı zamanda, sürüm gününde modelde olan tüm tuhaflıkları, o zamandan beri düzeltilmiş olanlar dahil, kabul etmiş olursunuz.

Bu anlık görüntüde ne var

14 Nisan 2025'te GPT-4.1 nano ailesinde olan her şey. 1.047.576 token'lık giriş penceresi. Metin ve görüntü girişi. JSON modu, yapılandırılmış çıktılar, fonksiyon çağrıma, akış. Aynı Chat Completions ve Responses arayüzleri. GPT-4.1 ailesi genelinde paylaşılan aynı İngilizce ağırlıklı tokenleştirici — bu da Latin olmayan yazıların büyük aile üyelerindekiyle aynı token şişme vergisini ödediği anlamına gelir.

Bu anlık görüntüde olmayan şey ise OpenAI'nin o tarihten sonra nano'ya eklediği her şey. Reddetme kalibrasyon güncellemeleri, tokenleştirici optimizasyonları, gecikme iyileştirmeleri — hepsi kayan etikette kalır.

Kullanımdan kaldırma planlaması

Tarihli anlık görüntüler tipik olarak on iki ila on sekiz aylık bir kullanımdan kaldırma ufkunda çalışır. Nano katmanı anlık görüntüleri genellikle bu aralığın kısa ucunda çalışır — ucuz katman hem iyileştirmeler hem de kullanımdan kaldırmalar için daha hızlı hareket eder.

Kullanımdan kaldırma vurduğunda, uç nokta yanıt vermeyi keser ve sürümü yükseltmek zorunda kalırsınız. O gün gelmeden önce planlayın. Sabitlediğinizde sürüm tarihini not edin. Altı ay öncesi için takvim hatırlatıcısı kurun. Sürüm yükseltmesi için bir yeniden değerlendirme döngüsü bütçesi ayırın, böylece anlık görüntünün dondurulmuş davranışını yeni kayan etiketle karşılaştırabilir ve aşağı akış ardışık düzeninizin hâlâ geçtiğini doğrulayabilirsiniz.

Bu adımı atlayan ekipler, kullanımdan kaldırmayı üretim toplu işlerinin bir salı sabahı başarısız olduğunda öğrenir. Ders incelikli değildir ama öğrenmek de bedava değildir.

Ucuz katman modelleri için sabitleme deseni

Pragmatik desen, özellikle nano üzerinde:

  • Değerlendirmede, CI'da ve uyumluluk denetimli her yolda sabitleyin.
  • Üretim trafiğinde kayan tutun; burada ücretsiz iyileştirmeler ara sıra yaşanan sapmanın maliyetinden ağır basar.
  • Sabit bir prompt seti karşısında sabitlenmiş ile kayan etiket arasında haftalık fark alın, böylece üst kaynaktaki davranış değişiklikleri kullanıcılara ulaşmadan önce görünür hale gelir.

Sabitlenmiş anlık görüntü kontrol grubudur. Sunum katmanı değildir. Her yerde sabitleyen ekipler, geçen baharın nano'sunu önümüzdeki baharın prompt'larıyla çalıştırır halde bulurlar kendilerini ve kalite sapması, nano daha sık yeniden ayarlandığı için tam da öncü modellerden daha hızlı birikir.

Canlı nano arayüzü ve güncel davranış profili için kayan gpt-4.1-nano sayfasına bakın. Daha geniş aile için GPT-4.1 sayfasına bakın.

Seçim kriterleri

gpt-4.1-nano-2025-04-14'ü şu durumlarda kullanın:

  • Uyumluluk rejimi her model katmanında bit düzeyinde kararlı çıkarım gerektiriyorsa.
  • Aşağı akış ayrıştırıcısı, sınıflandırıcısı veya testi belirli bir çıktı stiline bağlıysa.
  • Bir tedarikçi sözleşmesi tam olarak bu tanımlayıcıyı adlandırıyorsa.

Nano'nun tasarlandığı günlük yönlendirme, sınıflandırma ve moderasyon trafiği için kayan etiketi kullanın. İhtiyacınız olmayan yeniden üretilebilirlikten vazgeçersiniz; karşılığında ucuz katmanın öncü katmana göre daha sık sunduğu istikrarlı iyileştirme akışını elde edersiniz.

Aile genelindeki ve açık ağırlıklı alternatiflerle karşılaştırmalı sayılar /benchmarks/leaderboard sayfasında yer almaktadır.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-4.1-nano-2025-04-14 — illustration 2
Son otomatik test
25 Eki 2026 · 04:53 UTC · Test
P50 gecikme
—
P95 gecikme
—
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026