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GPT-4.1 nanoOpenAI

NeuProprietär

Release Date
April 2025
Knowledge Cutoff
Juni 2024
Parameter
Unbekannt
Modellfamilie
GPT-4.1

Übersicht

GPT-4.1 nano ist das kleinste Modell aus der GPT-4.1-Familie von OpenAI. Aufgrund der sehr niedrigen Kosten bei guter Performance ist GPT-4.1 ein sehr interessantes Modell für Entwickler, die LLMs in ihren Workflows verwenden.

Websuche

Ja

Kann das Modell auf relevante Informationen aus dem Web zugreifen?

Multimodalität

Ja

Kann das Modell verschiedene Medienarten verarbeiten?

Finetuning

Nein

Kann das Modell finetuned werden?

Max. Input
1M Token
Max. Output
32,8k Token
Trainingsdaten
Unbekannt
Parameter
Unbekannt
Input Preis
$0,10
Output Preis
$0,40
Vokabular
Unbekannt
Dateigröße
Unbekannt

Performance

GPT-4.1 nano Benchmark Übersicht

Nicht genügend Benchmark-Kategorien verfügbar

MMLU Benchmark

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Provider

Du kannst GPT-4.1 nano über die API folgender Anbieter nutzen:

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OpenAI

Token (in)1M
Token (out)32,8k
USD/1M Input$0,10
USD/1M Output$0,40
Latency490ms
Throughput149,7t/s
Datenqualität

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Wir legen großen Wert auf die Genauigkeit unserer Modelldaten. Falls dir Unstimmigkeiten oder veraltete Informationen auffallen, lass es uns bitte wissen. Dein Feedback hilft uns, die Qualität unserer Plattform stetig zu verbessern.

Technische Details

Architektur

Architektur-Typ
Transformer
Input Kontextlänge
1M Token
Output Kontextlänge
32,8k Token
Inferenzoptimierung
Unbekannt
Trainingsmethode
Unsupervised Pretraining, Supervised Fine-Tuning

Tokenizer & Attention

Tokenizer Modell
Unbekannt
BOS Token
EOS Token
Padding Token
Attention Heads
N/A
KV Heads
N/A
Quantisierung
Keine

Vor- & Nachteile

Vorteile

  • Großes Kontextfenster

    GPT-4.1 nano kann bis zu 1 Mio. Input Tokens verarbeiten.

  • Günstige Verarbeitung von Bildern

    GPT-4.1 nano unterstützt Image-to-Text Verarbeitung und dürfte ein wichtiges Werkzeug für die Verarbeitung von unstrukturierten Inhalten (z.B. PDFs) werden.

  • Eines der günstigsten Modelle am Markt

    GPT-4.1 mini gehört zu den günstigsten Modellen am Markt. Nur Gemini 2.0 Flash-Light und Mistral 3.1 Small sind im Output etwas günstiger.

  • Sehr hoher Throughput

    Auf OpenRouter erzielt GPT-4.1 nano einen Throughput von knapp 150 Token pro Sekunde.

  • Fokus auf Instruction Following

    GPT-4.1 nano befolgt die Reihenfolge von Schritten genauer als Vorgäner-Modelle und wurde spezifisch auf Instruction Following trainiert.

Nachteile

  • Keine Reasoning-Funktionalität

    GPT-4.1 nano unterstützt keinen "Thinking" Modus. Chaint-of-Thought Schritte müssten entsprechend geprompted werden.

  • Nicht auf ChatGPT ausgelegt

    GPT-4.1 nano wurde nicht für die Nutzung in einem Chatbot trainiert und ist über ChatGPT auch nicht verfügbar.

  • Eingeschränkte Funktionen

    Im Gegensatz zu den größeren 4.1 Modellen unterstützt GPT-4.1 nano weder Finetuning, noch Distillation oder Predicted Outcomes.

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