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GPT-4.1 Nano (batch)API
Pour les tâches nécessitant une faible latence, GPT‑4.1 nano est le modèle le plus rapide et le moins cher de la série GPT-4.1.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.09 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 98% des 221 modèles commerciaux suivis ici
- 6 sur 100 modèles OpenAI suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de benchmark indépendants pour GPT-4.1 Nano (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus le score est élevé, meilleur il est.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.37 par 1M de tokens (médiane de 56) — celui-ci coûte $0.09.
Moins cher et meilleur sur cet indice : Ling 3.0 Flash VL · Ling 3.0 Flash · GPT-5 Nano (batch) et 6 de plus
À propos de ce modèle
GPT-4.1 Nano (batch) est un modèle d'IA commercial d'OpenAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés quotidiennement à partir des tarifs publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que GPT-4.1 Nano (batch) ?
GPT-4.1 Nano (batch) est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 7.8 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
GPT-4.1 Nano (batch) est-il gratuit ?
GPT-4.1 Nano (batch) n'est pas gratuit : il coûte $0.05 par million de tokens d'entrée et $0.2 par million de tokens de sortie. Les alternatives open-weight peuvent être self-hosted sans coût par token.
À quoi sert GPT-4.1 Nano (batch) ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 51.2%, MMLU-Pro 65.7%, Humanity's Last Exam 3.8%, Long Context Reasoning 20.3%, LiveCodeBench 32.6%, 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%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.