Openai

OpenAI: GPT-4.1 Nano

openai/gpt-4.1-nano
Nízká latence Klasifikace Automatické doplňování
💰
Vstup
$0.1/1M
📤
Výstup
$0.4/1M
📏
Kontext
1047576
📝
Max výstup
32768
Vstup: image text file → Výstup: text

💪 Silné stránky

Rychlost Nejrychlejší model v sérii GPT-4.1, ideální pro aplikace vyžadující nízkou latenci.
Cena Nejlevnější model v sérii GPT-4.1, což z něj činí atraktivní volbu pro rozpočtově omezené projekty.
Kontextové okno Kontextové okno 1 milion tokenů umožňuje zpracovávat rozsáhlé dokumenty a konverzace.
MMLU skóre Skóre 80.1% na MMLU naznačuje dobrou schopnost porozumění a generování textu.

⚠️ Slabé stránky

Kódování Relativně nízké skóre 9.8% na Aider polyglot coding naznačuje slabší výkon v kódovacích úlohách.
GPQA skóre Skóre 50.3% na GPQA naznačuje průměrnou schopnost odpovídat na otázky vyžadující hluboké znalosti.
Benchmark data Chybí benchmark data pro specifické kategorie, což ztěžuje komplexní srovnání s konkurencí.
Real-World Value Value Score nelze vypočítat, protože Logic Core a Agent Core nejsou k dispozici.

Expertní hodnocení

🎯
Killer Feature
Nejrychlejší a nejlevnější model v sérii GPT-4.1
⚡
Skryté riziko
Potenciálně nižší kvalita výstupu ve srovnání s většími modely GPT-4.1 (data nejsou k dispozici).
✅
Doporučený scénář
Automatické doplňování textu v aplikacích s nízkou latencí.

Pro úlohy, které vyžadují nízkou latenci, je GPT-4.1 nano nejrychlejší a nejlevnější model v sérii GPT-4.1. Poskytuje výjimečný výkon v malém provedení s kontextovým oknem o velikosti 1 milionu tokenů a dosahuje skóre 80,1 % na MMLU, 50,3 % na GPQA a 9,8 % na Aider polyglot coding – dokonce vyšší než GPT-4o mini. Je ideální pro úlohy jako je klasifikace nebo automatické doplňování.

Unikátní charakteristiky

GPT-4.1 Nano je nejrychlejší a nejlevnější model v sérii GPT-4.1, optimalizovaný pro úlohy s nízkou latencí. Dosahuje vysoké přesnosti s malou velikostí a kontextovým oknem 1 milion tokenů. Skóre 80.1% na MMLU, 50.3% na GPQA a 9.8% na Aider polyglot coding naznačují silný výkon v různých oblastech.

Silné stránky

Rychlost

Nejrychlejší model v sérii GPT-4.1, ideální pro aplikace vyžadující nízkou latenci.

Cena

Nejlevnější model v sérii GPT-4.1, což z něj činí atraktivní volbu pro rozpočtově omezené projekty.

Kontextové okno

Kontextové okno 1 milion tokenů umožňuje zpracovávat rozsáhlé dokumenty a konverzace.

MMLU skóre

Skóre 80.1% na MMLU naznačuje dobrou schopnost porozumění a generování textu.

Slabé stránky

Kódování

Relativně nízké skóre 9.8% na Aider polyglot coding naznačuje slabší výkon v kódovacích úlohách.

GPQA skóre

Skóre 50.3% na GPQA naznačuje průměrnou schopnost odpovídat na otázky vyžadující hluboké znalosti.

Benchmark data

Chybí benchmark data pro specifické kategorie, což ztěžuje komplexní srovnání s konkurencí.

Real-World Value

Value Score nelze vypočítat, protože Logic Core a Agent Core nejsou k dispozici.

Srovnání s konkurencí

ANTHROPIC anthropic/claude-haiku-4.5
5x dražší výstup

Claude Haiku je rychlejší, ale GPT-4.1 Nano má větší kontextové okno a potenciálně lepší kvalitu výstupu (data nejsou k dispozici).

GOOGLE google/gemini-2.5-flash-image
3x dražší vstup, 6.25x dražší výstup

Gemini 2.5 Flash Image je dražší, ale může nabízet lepší schopnosti zpracování obrázků (data nejsou k dispozici).

MISTRALAI mistralai/ministral-3b-2512
Podobná cena

Ministral 3B-2512 má menší kontextové okno, ale může být vhodný pro jednodušší úlohy.

X-AI x-ai/grok-4-fast
Dražší vstup, dražší výstup

Grok-4-fast má větší kontextové okno, ale GPT-4.1 Nano může nabízet lepší kvalitu výstupu (data nejsou k dispozici).

Doporučení

Cílová skupina

  • Vývojáři aplikací s nízkou latencí
  • Firmy s rozpočtovými omezeními
  • Uživatelé potřebující zpracovávat velké objemy textu

Vhodné pro

  • Automatické doplňování textu
  • Klasifikace dokumentů
  • Chatboti s rychlou odezvou

Nevhodné pro

  • Úlohy vyžadující hluboké znalosti
  • Složité kódovací úlohy
  • Aplikace s vysokými nároky na přesnost

Verdikt

GPT-4.1 Nano je vhodný pro uživatele, kteří hledají rychlý a cenově dostupný model pro úlohy, jako je automatické doplňování textu a klasifikace dokumentů, kde není vyžadována maximální přesnost.