OpenAI

OGPT-4.1 NanoAPI

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.

Fenêtre de contexte
1M
tokens
Prix d'entrée
$0.1
par M tokens
Prix de sortie
$0.4
par M tokens
Fournisseur
OpenAI

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour GPT-4.1 Nano, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.

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 $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

GPT-4.1 Nano est un modèle d'IA commercial par OpenAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés toutes les heures à partir des prix 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 ?

GPT-4.1 Nano est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 9.6 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

GPT-4.1 Nano est-il gratuit ?

GPT-4.1 Nano n'est pas gratuit : il coûte 0,1 $ par million de tokens d'entrée et 0,4 $ par million de tokens de sortie. Des alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert GPT-4.1 Nano ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.

Modèles associés

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