OpenAI

OGPT-4.1 NanoAPI

Für Aufgaben, die niedrige Latenz erfordern, ist GPT‑4.1 nano das schnellste und kostengünstigste Modell in der GPT-4.1-Serie.

Kontextfenster
1M
Tokens
Eingabepreis
$0.1
pro M Tokens
Ausgabepreis
$0.4
pro M Tokens
Anbieter
OpenAI

Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für GPT-4.1 Nano, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.

Intelligence index9.6
Coding index11.1
Math index24
GPQA51.2%
MMLU-Pro65.7%
Humanity's Last Exam3.9%
Long Context Reasoning17%
LiveCodeBench32.6%
SciCode25.9%
MATH-50084.8%
AIME23.7%
AIME 202524%
IFBench32%
τ²-Bench17.3%
τ-Bench Banking3.5%
Terminal-Bench3.7%
Terminal-Bench Hard3.8%
💰 Blended price$0.175 / 1M tokens
📈 Value54.9 intelligence points per $
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

GPT-4.1 Nano ist ein kommerzielles KI-Modell von OpenAI. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch verfolgt: Die Preise werden stündlich aus öffentlichen Listenpreisen aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist GPT-4.1 Nano?

GPT-4.1 Nano ist ein KI-Sprachmodell von OpenAI. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 9.6 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist GPT-4.1 Nano kostenlos?

GPT-4.1 Nano ist nicht kostenlos: es kostet $0.1 pro Million Eingabetokens und $0.4 pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist GPT-4.1 Nano gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 51.2%, MMLU-Pro 65.7%, Humanity's Last Exam 3.9%, Long Context Reasoning 17%, LiveCodeBench 32.6%, SciCode 25.9%, MATH-500 84.8%, AIME 23.7%, AIME 2025 24%, IFBench 32%, τ²-Bench 17.3%, τ-Bench Banking 3.5%, Terminal-Bench 3.7%, Terminal-Bench Hard 3.8%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

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