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OGPT-4.1API

GPT-4.1 es un modelo de lenguaje grande insignia optimizado para seguir instrucciones avanzadas, ingeniería de software del mundo real y razonamiento de largo contexto.

1MVentana de contexto · tokens
$2Precio de entrada · por M tokens
$8Precio de salida · por M tokens
OpenAIProveedor

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para GPT-4.1, medidas por Artificial Analysis. Más alto es mejor.

Intelligence index12.7
Math index34.7
GPQA66.6%
MMLU-Pro80.6%
Humanity's Last Exam4.2%
Long Context Reasoning68.3%
LiveCodeBench45.7%
MATH-50091.3%
AIME43.7%
AIME 202534.7%
IFBench43%
τ²-Bench47.1%
Terminal-Bench Hard13.6%
💰 Blended price$3.5 / 1M tokens
📈 Value3.6 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 65%
Puntuaciones más altas que el 35% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $0.43 por 1M de tokens (mediana de 35) — este cuesta $3.5.
Más barato y mejor en este índice: Claude Sonnet 5.5 (batch) · Muse Spark 1.3 · GPT-6 Sol (batch) y 133 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

GPT-4.1 es un modelo de IA comercial de OpenAI. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan diariamente a partir de los precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es GPT-4.1?

GPT-4.1 es un modelo de lenguaje de IA de OpenAI. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 12.7 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es GPT-4.1 gratis?

GPT-4.1 no es gratuito: cuesta $2 por cada millón de tokens de entrada y $8 por cada millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight pueden ser autoalojadas sin costo por token.

¿Para qué es bueno GPT-4.1?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 66.6%, MMLU-Pro 80.6%, Humanity's Last Exam 4.2%, Long Context Reasoning 68.3%, LiveCodeBench 45.7%, MATH-500 91.3%, AIME 43.7%, AIME 2025 34.7%, IFBench 43%, τ²-Bench 47.1%, Terminal-Bench Hard 13.6%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.

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