İçeriğe geç
Seviye C — Uzman
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
$0.4000
çıktı · 1M token başına (maliyet bazı)
Maliyet
721 ms
Yanıt hızı
100 / 100
Zeka

Karar — özetLIVE

LIVE
şimdi · 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 / 15

Görsel ve açıklamaLIVE

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

Yetenekler

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: 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

Sağlayıcı karşılaştırmasıLIVE

Sağlayıcı karşılaştırması
Bu modeli sunan her sağlayıcıyı karşılaştırın — maliyet temeli, kalite, gecikme ve çalışma süresi.
Azure OpenAI (EU - Sweden)AB
Girdi maliyeti$0.1100
Çıktı maliyeti$0.4400
KaliteHenüz test edilmedi
Gecikme (p50)Henüz test edilmedi
Çalışma süresiHenüz test edilmedi
Maliyetler 1M token başına (maliyet temeli)
OpenAIABDBu sunum
Girdi maliyetien iyi$0.1000
Çıktı maliyeti$0.4000
Kaliteen iyi100.0
Gecikme (p50)en iyi721 ms
Çalışma süresiHenüz test edilmedi
Maliyetler 1M token başına (maliyet temeli)

Konsensüs zekâsı

MODEL GENELİPASİF

Konsensüs sinyalleri model geneli — henüz sağlayıcı başına ayrılmadı.

Konsensüs puanlaması bu model için hâlâ veri topluyor — henüz sinyal yok.

Topluluk oylarıLIVE

Topluluk oyları
Gerçek ziyaretçiler ne düşünüyor — sağlayıcı başına.
Azure OpenAI (EU - Sweden)AB

Henüz topluluk oyu yok.

OpenAIABD

Henüz topluluk oyu yok.

Daha fazla sonuç — sağlayıcı başına

Kategoriye göre kalite

YaratıcıOlgusalÇok dilliAkıl yürütme

Oyun değerlendirmesi

Henüz veri yok.

Jüri kararı

Tamam 86%Kısmi 9%Yanlış 5%

Oyunlar ve arena

Henüz veri yok.

Hız ve sağlık

721 ms

Gecikme (p50)

Çalışma süresi

Soru & cevap — göz atLIVE

1 / 80
🧠 zekâOpenAImultilingual · 2026-07-26puan: 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.

Test geçmişi — tüm sağlayıcılarLIVE

Zaman içinde kalite puanıen son 92
05-1507-26
Hız — zaman içinde p50 gecikme

Bu model birkaç farklı günde test edildiğinde bir trend görünür.